智能驾驶 车牌检测和识别（一）《CCPD车牌数据集》

目录

智能驾驶 车牌检测和识别（一）《CCPD车牌数据集》

1. 前言

2.车牌号码说明

3.车牌数据集CCPD

（1）车牌数据集CCPD说明

（2）车牌数据集CCPD标注格式

（3）车牌数据集CCPD可视化效果（Python）

4.CCPD车牌数据集下载

5.车牌检测和识别项目推荐

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1. 前言

这是项目《智能驾驶 车牌检测和识别》系列之《CCPD车牌数据集》；我们将介绍一个免费开源的CCPD车牌数据集，总数据量约35W左右，可用于车牌检测和识别模型算法开发；

 【尊重原创，转载请注明出处】 ：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704181

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更多项目《智能驾驶 车牌检测和识别》系列文章请参考：

1. 智能驾驶 车牌检测和识别（一）《CCPD车牌数据集》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704181
2. 智能驾驶 车牌检测和识别（二）《YOLOv5实现车牌检测（含车牌检测数据集和训练代码）》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704068
3. 智能驾驶 车牌检测和识别（三）《CRNN和LPRNet实现车牌识别（含车牌识别数据集和训练代码）》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704209
4. 智能驾驶 车牌检测和识别（四）《Android实现车牌检测和识别（可实时车牌识别）》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704242
5. 智能驾驶 车牌检测和识别（五）《C++实现车牌检测和识别（可实时车牌识别）》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704276
6. 智能驾驶 红绿灯检测（一）《红绿灯(交通信号灯)数据集》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128222850
7. 智能驾驶 红绿灯检测（二）《YOLOv5实现红绿灯检测(含红绿灯数据集+训练代码)》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128240198
8. 智能驾驶 红绿灯检测（三）《Android实现红绿灯检测(含Android源码 可实时运行)》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128240334

9. 智能驾驶 车辆检测（一）《UA-DETRAC BITVehicle车辆检测数据集》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/127907325

10. 智能驾驶 车辆检测（二）《YOLOv5实现车辆检测(含车辆检测数据集+训练代码)》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128099672

11. 智能驾驶 车辆检测（三）《Android实现车辆检测(含Android源码 可实时运行)》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128190532

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2.车牌号码说明

• 车牌第一位是汉字：代表该车户口所在的省级行政区，为各（省、直辖市、自治区）的简称，比如：北京就是京，上海就是沪，湖南就是湘，重庆就是渝，山东就是鲁，江西就是赣，福建就是闽.......；
• 车牌第二位是英文字母：代表该车户口所在的地级行政区，一般为各地级市、地区、自治州、盟字母代码，一般按省级车管所以各地级行政区状况分划排名：（字母“A”为省会、首府或直辖市中心城区的代码，其后字母排名不分先后）；
• 另在编排地级行政区英文字母代码时，跳过I和O，O往往被用作警车或机关单位（军队、武警中的字母O等与此无关）。

1. 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”]
2. 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’]
3. 车牌字典：[‘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’]

绿牌和蓝牌区别如下：

• 颜色区别：小型新能源车牌采用“渐变绿”的配色，大型新能源车牌采用“黄绿双拼色”，绿牌的字体颜色为黑色；而传统燃油车蓝牌则采用“纯蓝色”设计，字体颜色为白色；
• 号码编排：普通蓝牌共有7位字符；新能源车牌有8位字符；新能源绿牌的号码共有6位数，其中小型新能源汽车牌照的字母设计在第一位，大型新能源汽车牌照的字母设计在最后一位。其中车牌首字母为“D/A/B/C/E”的，代表“纯电动车”；首字母为“F/G/H/J/K”的，代表“非纯电动汽车”。而普通燃油车蓝牌的号码只有5位数，首字母或数字一般不代表任何含义，只有部分地区会给营运类车型划分特定字母。

参考资料：

绿牌和蓝牌区别是什么？电动车上蓝牌好还是绿牌好-无敌电动

新能源电动汽车牌照和普通牌照区别介绍-有驾

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3.车牌数据集CCPD

（1）车牌数据集CCPD说明

CCPD (Chinese City Parking Dataset, ECCV)是中国城市车牌数据集，共有两个：CCPD2019和CCPD2020，前者主要是蓝牌数据，约34W；后者主要是新能源绿牌数据，约1万；

CCPD官方原始数据集下载地址：https://github.com/detectRecog/CCPD

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：

类型	图片数	说明
ccpd_base	199998	正常车牌
ccpd_challenge	10006	比较有挑战的车牌
ccpd_db	20001	光线较暗或较亮车牌
ccpd_fn	19999	距离摄像头较远或较近
ccpd_np	3036	没上牌的新车
ccpd_rotate	9998	水平倾斜20-50度，垂直倾斜-10-10度
ccpd_tilt	10000	水平倾斜15-45度，垂直倾斜-15-45度
ccpd_weather	9999	雨天、雪天或大雾的车牌
	总共283037张车牌图像

 

 CCPD2019车牌数据集拍摄的车牌照片的环境复杂多变，包括了倾斜、模糊、雨天、雪天等多个场景的数据，并且大部分图片有且仅含有一个车牌；由于采集人员主要在安徽省城市的停车场进行采集，导致大部分数据都是含【皖】的车牌图片，而其他省份的车牌比较少，而一些特殊车牌的数据就几乎没有，比如【挂使领民航危险品】这些车牌几乎没有。下表给出CCPD数据各个省份的车牌数据统计：

（2）车牌数据集CCPD标注格式

CCPD车牌数据集标注了车牌四个角点，车牌水平和垂直角度以及车牌号码等信息，并以图片文件名的方式进行命名，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：

1. 025：车牌区域占整个画面的比例；
2. 95_113： 车牌水平和垂直角度, 水平95°, 竖直113°
3. 154&383_386&473：标注框左上、右下坐标，左上(154, 383), 右下(386, 473)
4. 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
5. 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

（3）车牌数据集CCPD可视化效果（Python）

下面给个解析图片的python脚本，用户通过调用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

代码需要用到pybaseutils工具，请使用pip安装即可：pip install pybaseutils

# -*-coding: utf-8 -*-
"""
    @Author : PKing
    @E-mail : 390737991@qq.com
    @Date   : 2022-11-29 18:49:56
"""

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)

可视化CCPD车牌数据集的结果：

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4.CCPD车牌数据集下载

CCPD车牌检测数据集 ：CCPD2019+CCPD2020+CCPD2019-voc和CCPD2020-voc

数据集下载地址：智能驾驶 车牌检测和识别（一）《CCPD车牌数据集》

  

1. CCPD2019：官方原始数据，主要是蓝牌数据，约34W；

2. CCPD2020：官方原始数据，主要是新能源绿牌数据，约1万

3. CCPD2019-voc：将数据集CCPD2019转换为VOC数据格式（数据在Annotations，JPEGImages文件夹），可直接用于目标检测模型训练

4. CCPD2020-voc：将数据集CCPD2020转换为VOC数据格式（数据在Annotations，JPEGImages文件夹），可直接用于目标检测模型训练

5. 为了方便后续训练车牌识别模型，数据集提供已经裁剪好的车牌图片，并放在plates文件夹

 

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5.车牌检测和识别项目推荐

1.  智能驾驶 车牌检测和识别（一）《CCPD车牌数据集》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704181
2. 智能驾驶 车牌检测和识别（二）《YOLOv5实现车牌检测（含车牌检测数据集和训练代码）》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704068
3. 智能驾驶 车牌检测和识别（三）《CRNN和LPRNet实现车牌识别（含车牌识别数据集和训练代码）》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704209
4. 智能驾驶 车牌检测和识别（四）《Android实现车牌检测和识别（可实时车牌识别）》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704242
5. 智能驾驶 车牌检测和识别（五）《C++实现车牌检测和识别（可实时车牌识别）》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704276