Tensorflow车牌识别完整项目（含完整源代码及训练集），java实施工程师面试题_车牌训练集

项目实现

最后

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环境准备

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Anaconda 4.10.3

Tensorflow 2.6.0

python3.7.8

coding: utf-8

pycharm解释器：D:\Anaconda\envs\tensorflow\python.exe

以及各种第三方库

思路流程

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1、将图片通过opencv切割识别定位车牌，切割保存

2、识别省份简称、识别城市代号、识别车牌编号

功能描述

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car_num_main.py  :将图片转为灰度图像，灰度图像二极化，分割图像并分别保存为.jpg和.bmp文件

train-license-province.py : 省份简称训练识别

train-license-letters.py :城市代号训练识别

train-license-digits.py :车牌编号训练识别

细节阐述

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1、图片切割后分别保存在两个文件夹./img_cut   and    ./img_cut_not_3240

2、识别车牌需进入终端，在命令行中进入脚本所在目录，

输入执行如下命令：python train-license-province.py train 进行省份简称训练

输入执行如下命令：python train-license-province.py predict 进行省份简称识别

输入执行如下命令：python train-license-letters.py train 进行城市代号训练

输入执行如下命令：python train-license-letters.py predict 进行城市代号识别

输入执行如下命令：python train-license-digits.py train 进行车牌编号训练

输入执行如下命令：python train-license-digits.py predict 进行车牌编号识别

3、将要识别的图片调为.jpg格式,大小调为像素600*413最佳，可依据代码酌情调试

4、具体可以准确识别的车牌号参见数据集中训练集

测试数据集

项目总体框架

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capture_img ：存放将要识别的车牌图片

img_cut：运行car_num_main.py后生成切割后的图片

img_cut_not_3240 ：运行  car_num_main.py  后生成切割后的图片（对比度加强）

test_images：存放测试图片

train_images:  存放训练图片

train-saver： 训练模型

过程展示

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PS D:\pycharm\pycharm_work> cd .\chepai\

PS D:\pycharm\pycharm_work\chepai> python train-license-province.py train



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PS D:\pycharm\pycharm_work\chepai> python train-license-province.py predict



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PS D:\pycharm\pycharm_work\chepai> python train-license-digits.py predict



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技术简介

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一、Tensorflow

TensorFlow是一个开放源代码软件库，用于进行高性能数值计算。借助其灵活的架构，用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台（CPU、GPU、TPU）和设备（桌面设备、服务器集群、移动设备、边缘设备等）。

TensorFlow 是一个用于研究和生产的开放源代码机器学习库。TensorFlow 提供了各种 API，可供初学者和专家在桌面、移动、网络和云端环境下进行开发。

TensorFlow是采用数据流图（data　flow　graphs）来计算,所以首先我们得创建一个数据流流图,然后再将我们的数据（数据以张量(tensor)的形式存在）放在数据流图中计算。节点（Nodes）在图中表示数学操作,图中的边（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组, 即张量（tensor)。训练模型时tensor会不断的从数据流图中的一个节点flow到另一节点。

二、OpenCV

OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

OpenCV提供的视觉处理算法非常丰富，并且它部分以C语言编写，加上其开源的特性，处理得当，不需要添加新的外部支持也可以完整的编译链接生成执行程序，所以很多人用它来做算法的移植，OpenCV的代码经过适当改写可以正常的运行在DSP系统和ARM嵌入式系统中。其应用领域诸如：人机互动，物体识别，图像分割，人脸识别，动作识别，运动跟踪，机器人，运动分析，机器视觉，结构分析，汽车安全驾驶等领域。

系统设计

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车牌自动识别是以计算机视觉处理、数字图像处理、模式识别等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频图像进行处理分析，得到每辆车的车牌号码，从而完成识别的过程。在此基础上，可实现停车场出入口收费管理、盗抢车辆管理、高速公路超速自动化管理、闯红灯电子警察、公路收费管理等各种交通监管功能。

一、系统处理流程

车牌自动识别系统的设计包含车辆图像获取、车牌区域定位、车牌特征轮廓提取和车牌内容识别环节。

二、车牌获取

车牌图像获取是进行车牌识别的首要环节，车牌图像可以从摄像机拍摄的车辆图像或者视频图像中进行抽取，车牌图像的获取也可由用户手机拍摄后传入车牌识别系统。

三、灰度图像生成

摄像机拍摄的含有车牌信息的车辆图像是彩色的，为了提高车牌识别的抗外界干扰的能力，先将彩色车辆图像生成二值的灰度图像，实现基于色调的车牌区域定位。由于国内的车牌往往是蓝底白字，因此，可以利用图像的色调或者色彩饱和度特征，生成二值灰度图像，从而实现更加准确地定位车牌位置。

四、车牌区域定位

车牌区域的定位采用基于形状的方法。由于车辆图像背景比较复杂，所以应该根据车牌的特征进行初次筛选。车牌的特征可以选择中国车牌的大小、比例特征，因为车牌都是固定的矩形形状，通过首先寻找图像上拥有矩形特征的区域，然后再抽取这些区域，再结合车牌的长宽的比例特征可以筛选出相应的矩形区域，从而实现对车牌的准确定位。

五、特征轮廓提取

OpenCV 与 Python 的接口中使用 cv2.fifindContours() 函数来查找检测物体的轮廓。

图3 和 图4 为特征轮廓提取前后的效果对比图 ：

六、车牌内容识别

车牌内容识别时，通过计算候选车牌区域蓝色数值（均值）的最大值，确定最终的车牌区域。对于选定的车牌轮廓，首先进行粗定位，即对车牌进行左右边界回归处理，去除车牌两边多余的部分，然后进行精定位，即将车牌送入 CRNN 网络进行字符识别，利用左右边界回归模型，预测出车牌的左右边框，进一步裁剪，进行精定位。基于文字特征的方法是根据文字轮廓特征进行识别，经过相应的算法解析，得到结果。

项目实现

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核心代码展现

一、检测车牌

def find_car_num_brod():

    watch_cascade = cv2.CascadeClassifier('D:\pycharm\pycharm_work\chepai\cascade.xml')

    # 先读取图片

    image = cv2.imread("D:\pycharm\pycharm_work\chepai\capture_img\car1.jpg")

    resize_h = 1000

    height = image.shape[0]

    scale = image.shape[1] / float(image.shape[0])

    image = cv2.resize(image, (int(scale * resize_h), resize_h))

    image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

    watches = watch_cascade.detectMultiScale(image_gray, 1.2, 2, minSize=(36, 9), maxSize=(36 * 40, 9 * 40))



    print("检测到车牌数", len(watches))

    for (x, y, w, h) in watches:

        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 1)

        cut_img = image[y + 5:y - 5 + h, x + 8:x  + w]  # 裁剪坐标为[y0:y1, x0:x1]

        cut_gray = cv2.cvtColor(cut_img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)



        cv2.imwrite("D:\pycharm\pycharm_work\chepai\\num_for_car.jpg", cut_gray)

        im = Image.open("D:\pycharm\pycharm_work\chepai\\num_for_car.jpg")

        size = 720, 180

        mmm = im.resize(size, Image.ANTIALIAS)

        mmm.save("D:\pycharm\pycharm_work\chepai\\num_for_car.jpg", "JPEG", quality=90)

        break

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二、二值化图像

def cut_car_num_for_chart():

    # 1、读取图像，并把图像转换为灰度图像并显示

    img = cv2.imread("D:\pycharm\pycharm_work\chepai\\num_for_car.jpg")  # 读取图片

    img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转换了灰度化

    cv2.imshow('gray', img_gray)  # 显示图片

    cv2.waitKey(0)

    # 2、将灰度图像二值化，设定阈值是100   转换后 白底黑字 ---》 目标黑底白字

    img_thre = img_gray

    # 灰点  白点 加错

    # cv2.threshold(img_gray, 130, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV, img_thre)



    # 二值化处理 自适应阈值   效果不理想

    # th3 = cv2.adaptiveThreshold(img_gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)



    # 高斯除噪 二值化处理

    blur = cv2.GaussianBlur(img_gray, (5, 5), 0)

    ret3, th3 = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)



    cv2.imshow('threshold', th3)

    cv2.imwrite('D:\pycharm\pycharm_work\chepai\wb_img.jpg', th3)

    cv2.waitKey(0)

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第一行imread()，由于flag设为1所以读的是彩图，采用cvtColor函数转化为灰度图。如果你读入就是灰度图可以省略第二行代码，然后转化为二值化函数，阈值180可以修改，后经过增强处理，效果如图所示：

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Java工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年Java开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上Java开发知识点，真正体系化！

由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你觉得这些内容对你有帮助，可以添加V获取：vip1024b （备注Java）

最后

关于面试刷题也是有方法可言的，建议最好是按照专题来进行，然后由基础到高级，由浅入深来，效果会更好。当然，这些内容我也全部整理在一份pdf文档内，分成了以下几大专题：

• Java基础部分

• 算法与编程

• 数据库部分

• 流行的框架与新技术（Spring+SpringCloud+SpringCloudAlibaba）

这份面试文档当然不止这些内容，实际上像JVM、设计模式、ZK、MQ、数据结构等其他部分的面试内容均有涉及，因为文章篇幅，就不全部在这里阐述了。

作为一名程序员，阶段性的学习是必不可少的，而且需要保持一定的持续性，这次在这个阶段内，我对一些重点的知识点进行了系统的复习，一方面巩固了自己的基础，另一方面也提升了自己的知识广度和深度。
文档内，分成了以下几大专题：

• Java基础部分

[外链图片转存中…(img-RK5N1eiZ-1711964266359)]

• 算法与编程

[外链图片转存中…(img-3uBZyNpv-1711964266359)]

• 数据库部分

[外链图片转存中…(img-GXMq1Jvm-1711964266360)]

• 流行的框架与新技术（Spring+SpringCloud+SpringCloudAlibaba）

[外链图片转存中…(img-DU5521uf-1711964266361)]

这份面试文档当然不止这些内容，实际上像JVM、设计模式、ZK、MQ、数据结构等其他部分的面试内容均有涉及，因为文章篇幅，就不全部在这里阐述了。

作为一名程序员，阶段性的学习是必不可少的，而且需要保持一定的持续性，这次在这个阶段内，我对一些重点的知识点进行了系统的复习，一方面巩固了自己的基础，另一方面也提升了自己的知识广度和深度。