crnn_plate_recognition/README.md

车牌识别

中文车牌识别系统基于crnn

环境配置

1. WIN 10 or Ubuntu 16.04
2. PyTorch > 1.2.0 (may fix ctc loss)🔥
3. yaml
4. easydict
5. tensorboardX

数据

车牌识别数据集CCPD+CRPD

1. 从CCPD和CRPD截下来的车牌小图以及我自己收集的一部分车牌 dataset 提取码：g08q

2. 数据集打上标签,生成train.txt和val.txt

   图片命名如上图：车牌号_序号.jpg 然后执行如下命令，得到train.txt和val.txt

   python plateLabel.py --image_path your/train/img/path/ --label_file datasets/train.txt
   python plateLabel.py --image_path your/val/img/path/ --label_file datasets/val.txt
   

   数据格式如下：

   train.txt

   /mnt/Gu/trainData/plate/new_git_train/CCPD_CRPD_ALL/冀BAJ731_3.jpg 5 53 52 60 49 45 43 
   /mnt/Gu/trainData/plate/new_git_train/CCPD_CRPD_ALL/冀BD387U_2454.jpg 5 53 55 45 50 49 70 
   /mnt/Gu/trainData/plate/new_git_train/CCPD_CRPD_ALL/冀BG150C_3.jpg 5 53 58 43 47 42 54 
   /mnt/Gu/trainData/plate/new_git_train/CCPD_CRPD_OTHER_ALL/皖A656V3_8090.jpg 13 52 48 47 48 71 45 
   /mnt/Gu/trainData/plate/new_git_train/CCPD_CRPD_OTHER_ALL/皖C91546_7979.jpg 13 54 51 43 47 46 48 
   /mnt/Gu/trainData/plate/new_git_train/CCPD_CRPD_OTHER_ALL/皖G88950_1540.jpg 13 58 50 50 51 47 42 
   /mnt/Gu/trainData/plate/new_git_train/CCPD_CRPD_OTHER_ALL/皖GX9Y56_2113.jpg 13 58 73 51 74 47 48 
   

3. 将train.txt val.txt路径写入lib/config/360CC_config.yaml 中

   DATASET:
     DATASET: 360CC
     ROOT: ""
     CHAR_FILE: 'lib/dataset/txt/plate2.txt'
     JSON_FILE: {'train': 'datasets/train.txt', 'val': 'datasets/val.txt'}
   

Train

   [run] python train.py --cfg lib/config/360CC_config.yaml

结果保存再output文件夹中

测试demo

python demo.py --model_path saved_model/best.pth --image_path images/test.jpg
                                   or your/model/path

结果是：

导出onnx

python export.py --weights saved_model/best.pth --save_path saved_model/best.onnx  --simplify

导出onnx文件为 saved_model/best.onnx

onnx 推理

python onnx_infer.py --onnx_file saved_model/best.onnx  --image_path images/test.jpg

双层车牌

双层车牌这里采用拼接成单层车牌的方式：

def get_split_merge(img):
    h,w,c = img.shape
    img_upper = img[0:int(5/12*h),:]
    img_lower = img[int(1/3*h):,:]
    img_upper = cv2.resize(img_upper,(img_lower.shape[1],img_lower.shape[0]))
    new_img = np.hstack((img_upper,img_lower))
    return new_img

通过变换得到

训练自己的数据集

1. 修改alphabets.py，修改成你自己的字符集，plateName,plate_chr都要修改，plate_chr 多了一个空的占位符'#'
2. 通过plateLabel.py 生成train.txt, val.txt
3. 训练

References

• https://github.com/meijieru/crnn.pytorch