# mxnet-cnn-plate-recognition **Repository Path**: popkx/mxnet-cnn-plate-recognition ## Basic Information - **Project Name**: mxnet-cnn-plate-recognition - **Description**: A project to recognize Chinese plate number - **Primary Language**: Python - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2020-02-08 - **Last Updated**: 2020-12-19 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # 基于CNN的OCR车牌识别 ------ - 本项目地址:https://github.com/huxiaoman7/mxnet-cnn-plate-recognition.git - 车牌识别包含两部分:车牌检测和车牌识别。本模型主要用于车牌的识别。 ------ ### 所需环境 > * Python2.7 > * Mxnet > * Numpy > * Opencv ------ ### 操作步骤 #### 1.生成车牌sample[^code] ``` python genPlate.py 100 /Users/shelter/plate_100 参数1:生成车牌的数量 参数2:生成车牌存放的地址 ``` #### 2.训练CNN模型[^code] ``` python train.py ``` #### 3.预测车牌准确率 ``` #随机生成100张车牌图片 python genPlate.py 100 /Users/shelter/test #批量预测测试图片准确率 python test.py /Users/shelter/test ##输出结果示例 output: 预测车牌号码为:津 K 4 2 R M Y 输入图片数量:100 输入图片行准确率:0.72 输入图片列准确率:0.86 ``` ------ ### 参考资料 ``` 1.http://blog.csdn.net/relocy/article/details/52174198 2.https://github.com/szad670401/learning-dl/tree/master/mxnet/ocr ``` ------ ### 新增功能@11.8 ``` 1.增加生成黄色车牌功能 genYellowPlate.py - 黄色车牌包括大车、农用车、教练车、摩托车、试验车,目前只能生成正常车牌(教练车、一行、7位数),摩托车、大车暂时还未开发,明天开发@11.9 2.增加生成绿色车牌功能 gen GreenPlate.py - 绿色车牌主要是新能源车牌,背景图片与蓝色车牌有区别,位数为8位,与传统的7位蓝色车牌不同。当然,绿底的车牌也包括几种:小型新能源车号牌(非纯电动、纯电动)、大型新能源车号牌(非纯电动、纯电动),前者底色为全绿,上部会有少许白色,后者全绿色,左边两个字符的底色为黄色。目前只开发了前者的车牌生成,后者还未找到合适的背景图。 ``` ------ ### 待开发功能 ``` 1.最近做了个yolov3的车牌检测的项目,上周跑了个demo,这周针对性优化开发了三天,准确率为99.25%,还有不少的优化空间。过段时间把检测+识别一体化,端到端输出 2.白底车牌和黑底车牌的检测和识别也有待增加。目前数据集太少,也得生成一些比较真实的数据集,可以尝试用GAN的方法生成更加逼真的车牌 ```