【开源数据集】智慧城市之CCPD车牌数据集_ccpd数据集

1、数据集简介

传统车牌检测和识别都是在小规模数据集上进行实验和测试，所获得的算法模型无法胜任环境多变、角度多样的车牌图像检测和识别任务。为此，中科大团队建立了CCPD数据集，这是一个用于车牌识别的大型国内停车场车牌数据集——CCPD(Chinese City Parking Dataset)，数据集主要在合肥市的停车场采集得来，采集时间早上7:30到晚上10:00，手工标注车牌位置。拍摄的车牌照片涉及多种复杂环境，包括模糊、倾斜、阴雨天、雪天等等。CCPD数据集一共包含将近30万张图片。

关于车牌号码的含义和蓝绿牌照的区别，可以参考下方链接：

新能源电动汽车牌照和普通牌照区别介绍-有驾

2、数据集规格

CCPD数据集分为蓝牌数据集CCPD2019和新能源车牌数据集CPDD2020，前者采集的车辆、环境比较多，数据庞大，而后者则可以作为补充采集的数据集。

CCPD2019数据集包含将近30万张图片、图片尺寸为720x1160x3，共包含8种类型图片，每种类型、数量及类型说明如下表：

CCPD的标注数据格式较为特别，是通过解析图片名的方式获取具体信息，也就是说图像名就是标注内容。如图片【025-95_113-154&383_386&473-386&473_177&454_154&383_363&402-0_0_22_27_27_33_16-37-15.jpg】，其文件名的含义如下：

• 025：车牌区域占整个画面的比例；
• 95_113： 车牌水平和垂直角度, 水平95°, 竖直113°
• 154&383_386&473：标注框左上、右下坐标，左上(154, 383), 右下(386, 473)
• 86&473_177&454_154&383_363&402：标注框四个角点坐标，顺序为右下、左下、左上、右上
• 0_0_22_27_27_33_16：车牌号码映射关系如下: 第一个0为省份 对应省份字典provinces中的’皖’,；第二个0是该车所在地的地市一级代码，对应地市一级代码字典alphabets的’A’；后5位为字母和文字, 查看车牌号ads字典，如22为Y，27为3，33为9，16为S，最终车牌号码为皖AY339S

车牌字典如下：

• 省份：[“皖”, “沪”, “津”, “渝”, “冀”, “晋”, “蒙”, “辽”, “吉”, “黑”, “苏”, “浙”, “京”, “闽”, “赣”, “鲁”, “豫”, “鄂”, “湘”, “粤”, “桂”, “琼”, “川”, “贵”, “云”, “藏”, “陕”, “甘”, “青”, “宁”, “新”]
• 地市：[‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’, ‘E’, ‘F’, ‘G’, ‘H’, ‘J’, ‘K’, ‘L’, ‘M’, ‘N’, ‘P’, ‘Q’, ‘R’, ‘S’, ‘T’, ‘U’, ‘V’, ‘W’,‘X’, ‘Y’, ‘Z’]
• 车牌号字典：[‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’, ‘E’, ‘F’, ‘G’, ‘H’, ‘J’, ‘K’, ‘L’, ‘M’, ‘N’, ‘P’, ‘Q’, ‘R’, ‘S’, ‘T’, ‘U’, ‘V’, ‘W’, ‘X’,‘Y’, ‘Z’, ‘0’, ‘1’, ‘2’, ‘3’, ‘4’, ‘5’, ‘6’, ‘7’, ‘8’, ‘9’]

3、数据集工具

由于数据集标注比较独特，为了方便不同需求的朋友进行解析和使用，笔者给出了数据集的解析工具，可以直接通过调用parser_annotations(image_file)函数，即可返回标注信息，并可视化车牌标注的结果。

# -*-coding: utf-8 -*-
"""
    代码需要用到pybaseutils工具，请使用pip安装即可：pip install pybaseutils
"""
 
import os
import cv2
import numpy as np
from tqdm import tqdm
from pybaseutils import file_utils, image_utils
 
 
def get_plate_licenses(plate):
    """
    普通蓝牌共有7位字符；新能源车牌有8位字符： https://baike.baidu.com/item/%E8%BD%A6%E7%89%8C/8347320?fr=aladdin
    《新能源电动汽车牌照和普通牌照区别介绍》https://www.yoojia.com/ask/4-11906976349117851507.html
    新能源汽车车牌可分为三部分：省份简称(1位汉字)十地方行政区代号(1位字母)十序号(6位)
    字母“D”代表纯电动汽车；
    字母“F”代表非纯电动汽车(包括插电式混合动力和燃料电池汽车等)。
    :param plate:
    :return:
    """
    provinces = ["皖", "沪", "津", "渝", "冀", "晋", "蒙", "辽", "吉", "黑", "苏", "浙", "京", "闽", "赣", "鲁", "豫", "鄂", "湘", "粤",
                 "桂", "琼", "川", "贵", "云", "藏", "陕", "甘", "青", "宁", "新", "警", "学", "O"]
    alphabets = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V',
                 'W', 'X', 'Y', 'Z', 'O']
    ads = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X',
           'Y', 'Z', '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'O']
    result = [provinces[int(plate[0])], alphabets[int(plate[1])]]
    result += [ads[int(p)] for p in plate[2:]]
    result = "".join(result)
    # 新能源车牌的要求，如果不是新能源车牌可以删掉这个if
    # if result[2] != 'D' and result[2] != 'F' \
    #         and result[-1] != 'D' and result[-1] != 'F':
    #     print(plate)
    #     print("Error label, Please check!")
    print(plate, result)
    return result
 
 
def parser_annotations(image_file):
    """
    :param image_file: 图片路径
    :return: 返回标注信息info
    """
    filename = os.path.basename(image_file)
    try:
        annotations = filename.split("-")
        rate = annotations[0]  # 车牌区域占整个画面的比例；
        angle = annotations[1].split("_")  # 车牌水平和垂直角度, 水平95°, 竖直113°
        box = annotations[2].replace("&", "_").split("_")  # 标注框左上、右下坐标，左上(154, 383), 右下(386, 473)
        point = annotations[3].replace("&", "_").split("_")  # 标注框四个角点坐标，顺序为右下、左下、左上、右上
        plate = annotations[4].split("_")  # licenses 标注框四个角点坐标，顺序为右下、左下、左上、右上
        plate = get_plate_licenses(plate)
        box = [int(b) for b in box]
        point = [int(b) for b in point]
        point = np.asarray(point).reshape(-1, 2)
        bboxes = [box]
        angles = [angle]
        points = [point]
        plates = [plate]
        labels = ["plate"] * len(bboxes)
    except Exception as e:
        bboxes = []
        points = []
        labels = []
        plates = []
        angles = []
    info = {"filename": filename, "bboxes": bboxes, "points": points,
            "labels": labels, "plates": plates, "angles": angles}
    return info
 
 
def save_plate_licenses(image, bboxes, plates, out_dir, name=""):
    crops = image_utils.get_bboxes_crop(image, bboxes)
    for i in range(len(crops)):
        label = plates[i]
        # image_id = file_utils.get_time(format="p")
        file = os.path.join(out_dir, "{}_{}_{:0=3d}.jpg".format(label, name, i))
        file_utils.create_file_path(file)
        cv2.imwrite(file, crops[i])
 
 
def converter_CCPD2voc(image_dir, vis=True):
    """
    将CCPD数据集转换为VOC数据格式(xmin,ymin,xmax,ymax)
    :param image_dir: BITVehicle数据集图片(*.jpg)根目录
    :param annot_file: BITVehicle数据集标注文件VehicleInfo.mat
    :param out_voc: 输出VOC格式数据集目录
    :param vis: 是否可视化效果
    """
    print("image_dir :{}".format(image_dir))
    class_set = []
    image_list = file_utils.get_images_list(image_dir)
    for i, image_file in enumerate(tqdm(image_list)):
        info = parser_annotations(image_file)
        labels = info["labels"]
        bboxes = info["bboxes"]
        points = info["points"]
        plates = info["plates"]
        angles = info["angles"]
        image_name = info["filename"]
        print("i={},plates:{},angles(水平,垂直角度):{}".format(os.path.basename(image_file), plates, angles))
        if len(labels) == 0:
            continue
        image_name = os.path.basename(image_name)
        img_postfix = image_name.split(".")[-1]
        image_id = image_name[:-len(img_postfix) - 1]
        class_set = labels + class_set
        class_set = list(set(class_set))
        if not os.path.exists(image_file):
            print("not exist:{}".format(image_file))
            continue
        image = cv2.imread(image_file)
        if vis:
            image = image_utils.draw_image_bboxes_text(image, bboxes, plates, color=(255, 0, 0), thickness=3,
                                                       fontScale=1.2, drawType="chinese")
            # image = image_utils.draw_image_points_lines(image, points=points[0], line_color=(0, 0, 255))
            image_utils.cv_show_image("det", image, use_rgb=False, delay=0)
    print("class_set:{}".format(class_set))
 
 
if __name__ == "__main__":
    image_dir = "path/to/dataset/CCPD2020/ccpd_green/train"
    converter_CCPD2voc(image_dir, vis=True)

4、数据集下载

CCPD2019：官方原始数据，主要是蓝牌数据，约34W；

CCPD2020：官方原始数据，主要是新能源绿牌数据，约1万：

【下载地址】

【开源数据集】智慧城市之CCPD车牌数据集

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