利用resnet50模型实现车牌识别(Python代码,.ipynb和.py两种文件保存都有,可以使用jupyter或pycharm运行)

news2025/1/21 10:09:13

1.代码的主要流程如下:

  1. 导入所需的库和模块。
  2. 对数据集进行可视化,随机选择一些图像进行展示。
  3. 加载图像数据集,并将图像和标签存储在数组中。
  4. 对标签进行独热编码。
  5. 划分训练集和测试集。
  6. 使用图像数据增强技术增加训练数据的多样性。
  7. 定义一些评估指标的函数。
  8. 创建模型,并进行模型的编译。
  9. 训练模型,并保存最佳的模型权重。
  10. 绘制训练结果的准确率、损失和其他指标的曲线。
  11. 使用训练好的模型进行车牌识别的示例。
  12. 检测车牌并提取车牌图像。
  13. 在车牌图像中查找字符轮廓。
  14. 分割字符并显示结果。
  15. 导入模型和标签。
  16. 加载待预测的图像。
  17. 预处理输入图像。
  18. 使用模型进行预测,并得到预测结果。
  19. 打印预测结果。

2.效果图

 

 

 

 

 

 

预测结果与真实结果对比

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