本仓库为 上海交通大学 视频多媒体检索实践(ICE2607) 课程大作业，完成于2024年秋季学期，基于OpenCV和LPRNet搭建出一个车牌识别系统，主要实现以下功能：
- 检测到图像中是否存在车牌；
- 定位车牌在图像中的位置，输出裁切后的车牌图像及颜色；
- 分割车牌字符，并与字符库匹配、检索并输出结果；
- 设计车牌识别系统的 GUI 界面；
- 生成 exe 文件，供用户运行，并且支持从本地文件中上传或者由摄像头拍摄图像。
欢迎任何的 Issues 以及 Pull requests!
小组成员： DZX GJY WH XKY YN
- 利用传统的 OpenCV 方法检测车牌并裁剪出来；
- 将裁减好的车牌二值化，根据横向波峰分布分割字符；
- 搭建LPRNet卷积神经网络；
- 根据用户需求以及内部函数的接口设计GUI界面；
- 设计LOGO，将所有代码封装，统一打包成exe文件并发行。
- PlateRecognition
- bin：可供用户直接运行的exe文件
- GUI
GUI.py：GUI界面代码
- Icon：LOGO等图标
- imgs：供README.md使用的图片
- Labs：平时作业（可忽略）
- Location
- dataset：测试用数据集
locate.py：车牌定位、裁剪、字符分割代码
- output1：裁剪后的车牌图像
- Recognition
recognize.py：字符识别代码
- Report：报告和讲解视频
- TrainModel
load_data.py：数据预处理加载代码LPRNet.py：模型构建代码train_LPRNet.py：模型训练代码
注意： 所有代码的运行请以PlateRecognition为根目录!
打开exe文件后（文件较大，请耐心等待），用户界面如下图所示。
- 📂 上传图片：从本地选取图像
- 📷 使用摄像头：通过电脑摄像头拍照获得图像
上传图像后，用户界面如下所示。
- ✂️ 剪裁的车牌图像：裁剪出的车牌
- 🎨 车牌颜色：车牌颜色
- 🔢 识别出的号码：车牌字符
注意：
- 若发现车牌裁剪不完全，即除了车牌还有其他不相干的东西，可点击
LOW按钮重新进行裁剪； - 若发现车牌裁剪过多，即裁剪后只剩下部分车牌，可点击
HIGH按钮重新进行裁剪。
任何疑问，欢迎邮件交流：passerby_zzz@sjtu.edu.cn !