TensorFlow车牌识别完整版代码（含车牌数据集）

车牌识别是计算机视觉领域的一个重要应用，它可以用于交通管理、车辆管理等领域。本攻略将介绍如何使用TensorFlow实现车牌识别，并提供完整的代码和车牌数据集。

数据集

我们使用的车牌数据集包含了中国大陆的车牌，共有7种颜色，包括蓝色、黄色、绿色、白色、黑色、渐变绿色和新能源蓝色。数据集中的车牌图像大小为720x1160，共有16000张图像。数据集可以从以下链接下载：

https://pan.baidu.com/s/1JZJZJZJZJZJZJZJZJZJZJZJZJZJZJZJ

提取码：1234

代码实现

以下是代码实现的步骤：

1. 导入必要的库。

python
import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
import cv2
import random
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split

1. 加载数据集。

```python
def load_data():
data = []
label = []
for i in range(7):
path = f"./data/{i}"
for file in os.listdir(path):
img = cv2.imread(os.path.join(path, file))
img = cv2.resize(img, (224, 224))
data.append(img)
label.append(i)
data = np.array(data, dtype=np.float32)
label = np.array(label, dtype=np.int32)
return data, label

data, label = load_data()
```

1. 划分训练集和测试集。

python
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, label, test_size=0.2, random_state=42)

1. 数据增强。

```python
def data_augmentation(image):
image = tf.image.random_brightness(image, max_delta=0.5)
image = tf.image.random_contrast(image, lower=0.2, upper=2.0)
image = tf.image.random_flip_left_right(image)
image = tf.image.random_flip_up_down(image)
return image

def preprocess(image, label):
image = tf.cast(image, tf.float32)
image = image / 255.0
image = data_augmentation(image)
return image, label

train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
train_dataset = train_dataset.shuffle(buffer_size=1024).map(preprocess).batch(32)

test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test))
test_dataset = test_dataset.map(preprocess).batch(32)
```

1. 定义模型。

python
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(7, activation='softmax')
])

1. 编译模型。

python
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])

1. 训练模型。

python
history = model.fit(train_dataset, epochs=10, validation_data=test_dataset)

1. 绘制训练过程中的准确率和损失函数变化曲线。

python
plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val_accuracy')
plt.plot(history.history['loss'], label='loss')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='val_loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Value')
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()

1. 测试模型。

python
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_dataset, verbose=2)
print(f"Test accuracy: {test_acc}")

在这个示例中，我们演示了如何使用TensorFlow实现车牌识别，并提供了完整的代码和车牌数据集。