TensorFlow車牌識別實踐（2）

http://www.cnblogs.com/jackkwok/p/7228021.html

1，運行準備

按照https://github.com/matthewearl/deep-anpr說明的用法，運行過程分如下4步：

（1）準備10萬個背景圖片

（2）合成1000個測試車牌圖像

（3）訓練，以取得權重參數

（4）車牌檢測

 

1.1準備背景圖片

下載http://vision.princeton.edu/projects/2010/SUN/SUN397.tar.gz，36GB大小。好在服務器速度很快，基本在5MB/s以上，所以2~3個小時下載完畢。

在命令行運行： python extractbgs.py SUN397.tar.gz 圖片解壓。解壓也須要2個小時左右。

 注意：運行時可能會報錯：cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE不存在。此時要將其改成cv2.IMREAD_GRAYSCALE。

 

1.2合成車牌測試圖片

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

注意 fonts目錄下要有字體文件：UKNumberPlate.ttf

運行python gen.py 1000

在test目錄下生成1000張隨機車牌圖片

 

 

2，訓練

 運行python train.py結果出現如下錯誤，彷佛是代碼和python3,5沒法兼容，所以測試沒法進行下去。只能表示遺憾！

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