中国车牌生成

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目前支持蓝色标准车牌，黄色标准车牌，小型新能源车牌的车牌生成。 实际的车牌示例

实际的大型新能源车牌示例

实际的小型新能源车牌示例

生成的蓝色底牌车牌示例

生成的小型新能源车牌示例

全部代码 获取方式：

关注微信公众号 datayx  然后回复 车牌生成 即可获取。

程序结构说明

• license_plate_elements.py: 车牌号元素，其中定义：

1. 车牌号中，不同车牌位的取值范围；
2. 不同的车牌类型。

• generate_license_plate_number.py: 根据车牌类型，生成指定数量的车牌号

1. 定义不同车牌类型中，对应车牌位的取值规则；（当前只定义了标准车牌和小型新能源车牌的车牌号取值规则）
2. 从license_plate_elements.py中，读取不同车牌位的初始初值范围。

• generate_chars_image.py: 指定车牌类型，根据给定的车牌号列表，生成车牌号文字图片

1. 根据实际车牌号字体大小，生成相应的中英文字符；
2. 依照车牌号不同位字符的分布规则，将生成的字符放置在对应的位置上，得到最终的车牌号文字图片。

• generate_plate_template.py: 指定车牌类型，生成车牌底牌图片

1. 根据车牌类型，加载底牌图片；
2. 根据指定尺寸resize。

• augment_image.py: 根据车牌类型，组合车牌底牌、车牌号图片，并进行数据增强

1. 根据车牌类型，判断车牌号图片为白字黑底 或 黑字白底；
2. 对车牌号图片、底牌，进行同样的透视视角变换，对底牌加背景；
3. 组合车牌底牌、车牌号图片
4. 对车牌图片进行剩余数据增强，包含HSV变化、高斯噪声、添加污渍。

• generate_license_plate.py: 主函数，按照流程调用以上Python脚本，生成图像增强后的车牌图片

1. 生成指定类型、指定数量的车牌号；
2. 生成车牌图片；
3. 进行数据增强；
4. 保存图片。

文件说明：

1. resnet18文件夹：将resnet18作为基础结构，设计多标签分类模型；
2. resnet50文件夹：将resnet50作为基础结构，设计多标签分类模型；
3. file_tools.py：提供文件搜索功能，在generate_txt.py中调用；
4. generate_txt.py：读取车牌图片目录下的图片，根据图片名称中的车牌号、license_plate_elements.py中车牌号字符与标签的映射关系，生成标签txt文件（7和8位车牌的全量、训练、测试、验证集，7位车牌全量数据集，8位车牌全量数据集），每一行格式为：图片路径 char1 char2 char3 char4 char5 char6 char7 char8 is_8_char plate_color；
5. generate_lmdb.sh：根据生成的txt文件，找到图片数据，然后调用caffe中改造过的generate_imageset二进制执行文件生成lmdb格式的数据集；
6. recognization_engine.py：检测模型测试代码。

训练过程

1. 训练时，需要将7位车牌的第8位字符标记为-1，生成lmdb，然后在训练网络时，第8位的softmaxWithLoss层添加设置以忽略该类标签：

loss_param{
    ignore_label: -1
}

1. 训练时，记得平衡实际数据与生成的数据；
2. 车牌号的截取方式会影响模型的识别精度，所以最好是添加了检测模型检测出来的车牌；

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