1.代码流程
该段代码主要利用卷积神经网络（CNN）来识别车牌。下面是代码的主要流程：
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导入所需的库和模块，包括
matplotlib、numpy、cv2、tensorflow等。 -
加载用于检测车牌的级联分类器（cascade classifier）模型，该模型在
indian_license_plate.xml文件中定义。 -
定义
detect_plate函数，用于检测和模糊处理车牌。该函数通过级联分类器检测图像中的车牌位置，并绘制矩形框标识车牌。可以选择在车牌上添加文本。 -
调用
detect_plate函数对输入图像进行处理，并显示输入图像、检测到的车牌和提取的车牌。 -
定义
find_contours函数，用于匹配车牌或字符模板的轮廓。该函数在二值图像中查找轮廓，并根据轮廓的尺寸筛选出车牌或字符。 -
定义
segment_characters函数，用于分割车牌中的字符。该函数对裁剪的车牌图像进行预处理，提取字符轮廓，并返回字符图像列表。 -
调用
segment_characters函数对提取的车牌进行字符分割，并显示分割后的字符图像。 -
设置图像生成器（ImageDataGenerator）以进行训练数据的预处理。加载训练和验证数据集。
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定义自定义的F1分数评估函数，并构建CNN模型。模型包括多个卷积层、池化层、全连接层和输出层。
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编译模型，使用Adam优化器和稀疏分类交叉熵损失函数进行配置。
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创建一个回调函数用于在训练过程中停止训练。
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使用
fit_generator方法训练模型，并使用回调函数在验证集上监测模型性能。 -
定义图像维度修正函数
fix_dimension和显示识别结果函数show_results。 -
调用
show_results函数，对分割的字符进行识别，并返回车牌号码。 -
显示分割字符图像和其预测值。
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输出识别的车牌号码。
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可选：如果需要，可以使用识别到的车牌号码在原始图像上绘制车牌并显示结果。
代码主要涵盖了车牌检测、字符分割和字符识别的过程，使用了级联分类器、图像处理和卷积神经网络等技术。
2.效果图
识别结果（因为缩短录制视频时间，EPOCH为10,训练次数少，当为80时，准确率可以达到99.95%）
CNN智能识别车牌_哔哩哔哩_bilibili
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