【YOLOv5项目】基于CCPD2020数据集的车牌检测_ccpd数据集如何转换为yolo

---

CCPD数据集介绍

CCPD（Chinese City Parking Dataset）数据集是一个专为车牌识别任务设计的开源数据集，它包含了大量在中国城市停车场中采集的车牌图像。这些图像涵盖了多种复杂环境，例如在不同天气条件下（如雨、雪等）、不同光照条件以及车牌的各种倾斜角度等。

CCPD数据集主要由两部分组成：CCPD2019和CCPD2020。CCPD2019主要包含普通车牌（蓝色车牌）的图像，而CCPD2020则专注于新能源车牌（绿色车牌）。

在使用CCPD数据集时，需要注意其标注方式的独特性。不同于传统数据集，CCPD并没有专门的标注文件，而是直接将标注信息嵌入到图像的文件名中。这意味着每张图像的文件名不仅包含了车牌的位置信息（如四个顶点的坐标）、倾斜角度以及车牌号码等，还包含了车牌的亮度以及模糊度等信息。

---

CCPD数据集标注说明

（1）官网原文描述翻译

官网原文描述
【数据集标注】
标注被嵌入在文件名中。
一个示例图像的名称为 “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”。每个名称可以被分割成七个字段。这些字段的解释如下：

• 区域（Area）：车牌区域占整个图片面积的比率。
• 倾斜度（Tilt degree）：水平倾斜度和垂直倾斜度。
• 边界框坐标（Bounding box coordinates）：左上角和右下角顶点的坐标。
• 四个顶点位置（Four vertices locations）：车牌四个顶点在整张图片中的精确(x,y)坐标。这些坐标从右下角顶点开始顺时针排序（右下 - 左下 - 左上 - 右上）。
• 车牌号码（License plate number）：CCPD中的每张图片只有一个车牌。每个车牌号码由一个汉字、一个字母和五个字母或数字组成。有效的中国车牌由七个字符组成：省份（1个字符）、字母（1个字符）、字母+数字（5个字符）。“0_0_22_27_27_33_16”是每个字符的索引。这三个数组定义如下。每个数组的最后一个字符是字母O而不是数字0。我们使用O作为“无字符”的标志，因为中国车牌字符中没有O。

省份数组（provinces）包括了中国所有省份的简称和一些特殊用途的车牌代码。
字母数组（alphabets）包括了所有可能出现在车牌第二个位置的英文字母。
字母和数字数组（ads）包括了所有可能出现在车牌后五位位置的英文字母和数字。

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']
1
2
3
4
5

• 亮度（Brightness）：车牌区域的亮度。
• 模糊度（Blurriness）：车牌区域的模糊度。

---

（2）图解说明

---

下载CCPD2020数据集

（1）谷歌云盘

Google Drive: CCPD2020.zip

（2）百度云盘

BaiduYun Drive(code: ol3j): CCPD2020.zip

---

CCPD2020数据格式转换为YOLO格式

（1）使用以下代码将CCPD2020数据格式转换为YOLO格式

将CCPD（Chinese City Parking Dataset）数据集中的图片和标注信息转换成YOLO（You Only Look Once）模型训练所需的格式。

# ConvertYOLOFormat.py
import os
import os.path
import re
import shutil

import cv2
from tqdm import tqdm

def listPathAllfiles(dirname):
    """
    遍历指定目录下的所有文件并返回一个包含这些文件路径的列表。
    """
    result = []
    for maindir, subdir, file_name_list in os.walk(dirname):
        for filename in file_name_list:
            apath = os.path.join(maindir, filename)
            result.append(apath)
    return result

if __name__ == '__main__':
    # 原始数据集的路径
    data_path = "D:\\Users\\mks\\Desktop\\DeepLearningProjects\\YOLOv5-CCPD2020\\TempData\\LittleTrain"
    # 转换后数据的保存路径
    save_path = "D:\\Users\\mks\\Desktop\\DeepLearningProjects\\YOLOv5-CCPD2020\\TempData\\LittleData"

    # 图片和标签文件的保存路径
    images_save_path = os.path.join(save_path, "images")
    labels_save_path = os.path.join(save_path, "labels")

    # 如果不存在则创建图片和标签的保存文件夹
    if not os.path.exists(images_save_path): os.makedirs(images_save_path)
    if not os.path.exists(labels_save_path): os.makedirs(labels_save_path)

    # 获取数据集中所有的图片文件路径
    images_files = listPathAllfiles(data_path)

    # 初始化计数器用于生成新的文件名
    cnt = 1
    # 使用tqdm显示进度条
    for name in tqdm(images_files):
        # 只处理图片文件
        if name.endswith(".jpg") or name.endswith(".png"):
            # 读取图片
            img = cv2.imread(name)
            # 获取图片的高度和宽度
            height, width = img.shape[0], img.shape[1]

            # 使用正则表达式从文件名中提取坐标信息
            str1 = re.findall('-\d+\&\d+_\d+\&\d+-', name)[0][1:-1]
            str2 = re.split('\&|_', str1)
            # 提取边界框坐标
            x0 = int(str2[0])
            y0 = int(str2[1])
            x1 = int(str2[2])
            y1 = int(str2[3])

            # 计算边界框的中心点坐标以及宽度和高度，并进行归一化
            x = round((x0 + x1) / 2 / width, 6)
            y = round((y0 + y1) / 2 / height, 6)
            w = round((x1 - x0) / width, 6)
            h = round((y1 - y0) / height, 6)

            # 构建标签文件名和路径
            txtfile = os.path.join(labels_save_path, "green_plate_" + str(cnt).zfill(6) + ".txt")
            # 构建图片文件名和路径
            imgfile = os.path.join(images_save_path,
                                   "green_plate_" + str(cnt).zfill(6) + "." + os.path.basename(name).split(".")[-1])

            # 写入标签文件
            open(txtfile, "w").write(" ".join(["0", str(x), str(y), str(w), str(h)]))
            # 移动图片到新位置
            shutil.move(name, imgfile) 

            # 更新计数器
            cnt += 1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76

---

（2）使用以下代码验证生成的YOLO格式的标签是否正确

它通过读取图像文件和相应的标签文件来绘制边界框，并在窗口中显示带有边界框的图像。
如果边界框的位置和大小与预期相符，那么可以认为YOLO格式的标签是正确的。

# CheckYOLOLabels.py
import os
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def listPathAllfiles(dirname):
    """
    遍历指定目录下的所有文件并返回一个包含这些文件路径的列表。
    """
    result = []
    for maindir, subdir, file_name_list in os.walk(dirname):
        for filename in file_name_list:
            apath = os.path.join(maindir, filename)
            result.append(apath)
    return result

if __name__ == '__main__':
    # YOLO标签文件的保存路径
    labelspath = "D:\\Users\\mks\\Desktop\\DeepLearningProjects\\YOLOv5-CCPD2020\\TempData\\LittleData\\labels"
    # YOLO图片文件的保存路径
    imagespath = "D:\\Users\\mks\\Desktop\\DeepLearningProjects\\YOLOv5-CCPD2020\\TempData\\LittleData\\images"

    # 获取所有标签文件的路径
    labelsFiles = listPathAllfiles(labelspath)

    # 逆序遍历标签文件，因为通常最新的文件在最后
    for lbf in labelsFiles[::-1]:
        # 读取标签文件的每一行，并将其分割成一个列表
        labels = open(lbf, "r").readlines()
        labels = list(map(lambda x: x.strip().split(" "), labels))
        # 构造对应的图片文件名
        imgfileName = os.path.join(imagespath, os.path.basename(lbf)[:-4] + ".jpg")
        # 从文件中读取图片，cv2.imdecode函数可以将字节流解码为图像
        img = cv2.imdecode(np.fromfile(imgfileName, dtype=np.uint8), 1)

        # 遍历每个标签
        for lbs in labels:
            # 将标签字符串转换为浮点数，并去掉类别索引
            lb = list(map(float, lbs))[1:]
            # 根据标签计算边界框的左上角和右下角坐标
            x1 = int((lb[0] - lb[2] / 2) * img.shape[1])
            y1 = int((lb[1] - lb[3] / 2) * img.shape[0])
            x2 = int((lb[0] + lb[2] / 2) * img.shape[1])
            y2 = int((lb[1] + lb[3] / 2) * img.shape[0])
            # 在图像上绘制边界框
            cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 5)

        # 调整图像大小，使其最大边长为600像素
        ratio = 600 / min(img.shape[0:2])
        img = cv2.resize(img, dsize=(int(img.shape[1] * ratio), int(img.shape[0] * ratio)))

        # 显示带有边界框的图像
        cv2.imshow("1", img)
        # 等待用户按键，按任意键继续
        cv2.waitKey()
        # 关闭所有OpenCV创建的窗口
        cv2.destroyAllWindows()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58

---

修改yolov5-6.0源码

（1）在根目录下新建一个dataset文件夹

将处理后的CCPD2020数据集存放到该文件夹下，文件夹结构为：

---

（2）在data文件夹中新建一个yaml文件

在data文件夹中新建一个yaml文件（文件名可自取，例如我的是：MyData.yaml），向MyData.yaml文件中复制以下内容：

path: D:/Users/mks/Desktop/DeepLearningProjects/YOLOv5-CCPD2020/dataset  # dataset root dir
# path: /kaggle/input/yolov5-plate/YOLOv5-CCPD2020/dataset  # kaggle dataset root dir
train: train/images  
val: val/images  
test: test/images 

# Classes
nc: 1  # number of classes
names: ["green_plate"]  # class names
1
2
3
4
5
6
7
8
9

---

（3）修改 loss.py 文件

在 utils 文件夹中找到 loss.py 文件，把第173行代码进行修改。

gain = torch.ones(7, device=targets.device).long()
1

---

（4）修改 plots.py 文件

在 utils 文件夹中找到 plots.py 文件，如下图所示进行修改。

import PIL
def check_version(target_version):
    """
    Check if the current PIL version is greater than or equal to the target version.

    Args:
        target_version (str): The target version string to compare against (e.g., '9.2.0').

    Returns:
        bool: True if the current PIL version is greater than or equal to the target version, False otherwise.
    """
    current_version = PIL.__version__
    current_version_parts = [int(part) for part in current_version.split('.')]
    target_version_parts = [int(part) for part in target_version.split('.')]

    # Compare version parts
    for cur, tgt in zip(current_version_parts, target_version_parts):
        if cur > tgt:
            return True
        elif cur < tgt:
            return False

    # If all parts are equal, the versions are equal or current version is shorter
    return True
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24

            if check_version('9.2.0'):
                self.font.getsize = lambda x: self.font.getbbox(x)[2:4]  # text width, height
1
2

---

（5）修改datasets.py和general.py文件

在 utils 文件夹下找到 datasets.py和general.py文件
在 datasets.py 中，分别将第445行、第473行、第843行代码中的 np.int 改为 int
在 general.py 中，将第470行代码中的 np.int 改为 int

---

（6）修改模型配置文件

在models文件夹下选择一个你想要导入的模型文件，例如这里选择yolov5s.yaml，将yolov5s.yaml文件中的类别数（number of classes）更改为你自己的。

---

（7）Arial.ttf字体下载

• 从下面的链接中下载Arial.ttf字体文件
  https://ultralytics.com/assets/Arial.ttf
• 将下载的Arial.ttf字体文件放在根目录下
  

---

（8）下载预训练权重

预训练权重下载地址：https://github.com/ultralytics/yolov5/releases
根据自己需要选择预训练权重（注意要和源码版本对上）
下拉找到对应版本的 “Assets“ 导栏，在 “Assets“ 导栏 中选择所需文件进行下载。

---

（9）添加预训练权重文件

在项目的根目录下新建一个文件夹“weights”（名字可自取），将下载的预训练权重文件（如：yolov5s.pt）存放在该文件夹下。

---

（10）修改train.py文件

• 1、指定输出文件的保存路径
  
  kaggle路径：/kaggle/working/runs/train
• 2、修改data路径
  
  自己data文件夹下的yaml文件路径：data/MyData.yaml
• 3、修改模型配置文件（yolov5s.yaml）路径
  
  指定yolov5s.yaml为默认的模型配置文件：default=ROOT / 'models/yolov5s.yaml'
• 4、修改预训练权重文件（yolov5s.pt）路径
  
  指定预训练权重文件（yolov5s.pt）路径：default=ROOT / 'weights/yolov5s.pt'
• 5、调整batch-size大小
  
  如果是在本地使用CPU进行训练，得调小batch-size（比如default=2）。
  如果是使用GPU进行训练，可以适当调大batch-size（比如default=32）。
• 6、指定训练的轮数
  
  根据自身需求修改训练轮数，如default=300表示训练300轮

---

环境配置

（1）使用Anaconda创建虚拟环境

1、打开 Anaconda Prompt
2、创建一个新的虚拟环境

conda create -n yolov5-ccpd python=3.8
1

3、激活新建的虚拟环境

conda activate yolov5-ccpd
1

4、切换到项目所在的根目录
4-1、切换到项目所在的盘下(如D盘)

d:
1

4-2、切换到项目的根目录下

cd D:\Users\mks\Desktop\DeepLearningProjects\YOLOv5-CCPD2020
1

5、部署环境（记得关代理/梯子）

pip install -r requirements.txt
1

5-1、如果下载速度慢，可更换国内源进行下载，如清华源：

pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple --trusted-host=https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple
1

5-2、Kaggle中的命令：

!pip install -U -r /kaggle/input/yolov5-plate/YOLOv5-CCPD2020/requirements.txt
1

---

运行测试

（1）本机运行测试

1、删除数据集中的 .cache文件
检查数据集文件夹dataset中的 train/test/val文件夹下是否存在文件 .cache，如果存在，需先进行删除。

2、先指定训练的轮数（epochs）为1，执行以下命令看代码是否能正常运行。

python train.py --epochs 1
1

---

（2）Kaggle上运行测试

1、先指定训练的轮数（epochs）为5，执行以下命令看代码是否能正常运行。

!python /kaggle/input/yolov5-plate/YOLOv5-CCPD2020/train.py --data /kaggle/input/yolov5-plate/YOLOv5-CCPD2020/data/MyData.yaml --batch-size 32 --epochs 5 --cfg /kaggle/input/yolov5-plate/YOLOv5-CCPD2020/models/yolov5s.yaml --weights /kaggle/input/yolov5-plate/YOLOv5-CCPD2020/weights/yolov5s6.pt
1

'''
!python /kaggle/input/yolov5-plate/YOLOv5-CCPD2020/train.py
--data /kaggle/input/yolov5-plate/YOLOv5-CCPD2020/data/MyData.yaml
--batch-size 32 
--epochs 5 
--cfg /kaggle/input/yolov5-plate/YOLOv5-CCPD2020/models/yolov5s.yaml
--weights /kaggle/input/yolov5-plate/YOLOv5-CCPD2020/weights/yolov5s6.pt
'''
1
2
3
4
5
6
7
8

2、如果遇到报错：OSError：[Error 30] Read-only file system
则把对应文件复制到 /kaggle/working/ 下（例如这里的weights文件夹下的yolov5s6.pt文件）：

!cp -r /kaggle/input/yolov5-plate/YOLOv5-CCPD2020/weights /kaggle/working/
1

然后执行以下命令看代码是否能正常运行。

!python /kaggle/input/yolov5-plate/YOLOv5-CCPD2020/train.py --data /kaggle/input/yolov5-plate/YOLOv5-CCPD2020/data/MyData.yaml --batch-size 32 --epochs 5 --cfg /kaggle/input/yolov5-plate/YOLOv5-CCPD2020/models/yolov5s.yaml --weights /kaggle/working/weights/yolov5s.pt
1

'''
!python /kaggle/input/yolov5-plate/YOLOv5-CCPD2020/train.py
--data /kaggle/input/yolov5-plate/YOLOv5-CCPD2020/data/MyData.yaml
--batch-size 32 
--epochs 5 
--cfg /kaggle/input/yolov5-plate/YOLOv5-CCPD2020/models/yolov5s.yaml
--weights /kaggle/working/weights/yolov5s.pt
'''
1
2
3
4
5
6
7
8

---

下载Kaggle输出文件

如果是在Kaggle上训练，可以在Output进行输出文件的下载。

---

模型效果检验

（1）修改detect.py文件

    # 读取照片
    # parser.add_argument('--source', type=str, default=ROOT / 'data/images', help='file/dir/URL/glob, 0 for webcam')
    # 读取本地摄像机
    parser.add_argument('--source', type=str, default='0', help='file/dir/URL/glob, 0 for webcam')
1
2
3
4

（2）执行detect.py文件

1、激活为项目配置的虚拟环境

conda activate yolov5-ccpd
1

2、运行代码

python detect.py
1

---

透视变换

import cv2
import numpy as np
import os


# 定义透视变换函数
def four_point_transform(image, pts):
    # 获取一致顺序的点
    rect = order_points(pts)
    (tl, tr, br, bl) = rect
    # 计算新图像的宽度和高度
    widthA = np.sqrt(((br[0] - bl[0]) ** 2) + ((br[1] - bl[1]) ** 2))
    widthB = np.sqrt(((tr[0] - tl[0]) ** 2) + ((tr[1] - tl[1]) ** 2))
    maxWidth = max(int(widthA), int(widthB))
    heightA = np.sqrt(((tr[0] - br[0]) ** 2) + ((tr[1] - br[1]) ** 2))
    heightB = np.sqrt(((tl[0] - bl[0]) ** 2) + ((tl[1] - bl[1]) ** 2))
    maxHeight = max(int(heightA), int(heightB))
    # 构建目标点集
    dst = np.array([
        [0, 0],
        [maxWidth - 1, 0],
        [maxWidth - 1, maxHeight - 1],
        [0, maxHeight - 1]], dtype="float32")
    # 计算透视变换矩阵并应用
    M = cv2.getPerspectiveTransform(rect, dst)
    warped = cv2.warpPerspective(image, M, (maxWidth, maxHeight))
    # 返回变换后的图像
    return warped


# 定义排序点的函数
def order_points(pts):
    # 初始化一个列表，用于存储排序后的坐标
    pts_ordered = np.zeros((4, 2), dtype='float32')
    # 计算每个点的坐标之和
    s = pts.sum(axis=1)
    pts_ordered[0] = pts[np.argmin(s)]
    pts_ordered[2] = pts[np.argmax(s)]
    # 根据x坐标对点进行排序
    diff = np.diff(pts, axis=1)
    pts_ordered[1] = pts[np.argmin(diff)]
    pts_ordered[3] = pts[np.argmax(diff)]
    # 返回排序后的坐标
    return pts_ordered


# 源文件夹路径
src_folder = r'D:\Users\mks\Desktop\source'
# 目标文件夹路径
dst_folder = r'D:\Users\mks\Desktop\target'

# 遍历源文件夹中的所有文件
for filename in os.listdir(src_folder):
    # 只处理图片文件
    if filename.endswith('.jpg'):
        # 读取图片
        image_path = os.path.join(src_folder, filename)
        # print(filename)
        image = cv2.imread(image_path)

        # 从文件名中提取四个顶点的坐标
        pts = np.float32([[int(x) for x in filename.split('-')[3].split('_')[0].split('&')],
                          [int(x) for x in filename.split('-')[3].split('_')[1].split('&')],
                          [int(x) for x in filename.split('-')[3].split('_')[2].split('&')],
                          [int(x) for x in filename.split('-')[3].split('_')[3].split('&')]])
        # print(pts)

        # 进行透视变换
        warped_image=  four_point_transform(image, pts)

        # 保存变换后的图片
        dst_path = os.path.join(dst_folder, filename)
        cv2.imwrite(dst_path, warped_image)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73

一开始源文件夹路径（D:\Users\mks\Desktop\source）中的图片为：

经过透视变换后存放在目标文件夹路径（D:\Users\mks\Desktop\target）中的图片为：

---