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  • TensorFlow车牌识别实践(2)

    1,运行准备

    按照https://github.com/matthewearl/deep-anpr说明的用法,运行过程分以下4步:

    (1)准备10万个背景图片

    (2)合成1000个测试车牌图像

    (3)训练,以取得权重参数

    (4)车牌检测

    1.1准备背景图片

    下载http://vision.princeton.edu/projects/2010/SUN/SUN397.tar.gz,36GB大小。好在服务器速度很快,基本在5MB/s以上,因此2~3个小时下载完毕。

    在命令行运行: python extractbgs.py SUN397.tar.gz 图片解压。解压也需要2个小时左右。

     注意:运行时可能会报错:cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE不存在。此时要将其改为cv2.IMREAD_GRAYSCALE。

    1.2合成车牌测试图片

    Python安装 Pillow-4.2.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

    注意 fonts目录下要有字体文件:UKNumberPlate.ttf

    运行python gen.py 1000

    在test目录下生成1000张随机车牌图片

    2,训练

     运行python train.py结果出现以下错误,似乎是代码和python3,5无法兼容,因此测试无法进行下去。只能表示遗憾!

    AttributeError: Can't pickle local object 'mpgen.<locals>.main'

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/jackkwok/p/7228021.html
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