crnn车牌识别数据集

### YOLOv5与CRNN结合实现车牌识别的解决方案 YOLOv5是一种高效的实时目标检测算法，能够快速定位图像中的目标对象[^1]。对于车牌识别任务，首先需要使用YOLOv5完成车牌区域的检测，然后利用CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）对检测到的车牌进行字符识别。 以下是一个完整的实现思路和代码示例： #### 1. 数据准备 为了训练YOLOv5模型，需要准备一个包含车牌标注的数据集。数据集应包括车牌的边界框信息（x, y, w, h），并按照COCO格式或YOLO格式存储标签文件[^2]。对于CRNN模型，需要额外准备一个字符级标注的数据集，用于训练字符识别部分。 ```python # 数据集划分脚本示例 import os from sklearn.model_selection import train_test_split # 假设数据集路径为 ./dataset/images 和 ./dataset/labels image_files = [f for f in os.listdir('./dataset/images') if f.endswith('.jpg')] train_files, val_files = train_test_split(image_files, test_size=0.2, random_state=42) # 将训练集和验证集分别写入文件 with open('train.txt', 'w') as f: for img in train_files: f.write(f'./dataset/images/{img}\n') with open('val.txt', 'w') as f: for img in val_files: f.write(f'./dataset/images/{img}\n') ``` #### 2. YOLOv5车牌检测模型训练 YOLOv5支持多种预训练权重，可以直接加载官方提供的权重进行微调。通过配置`yaml`文件定义数据集类别和路径，即可开始训练。 ```yaml # dataset.yaml 文件内容 train: ../path/to/train.txt val: ../path/to/val.txt nc: 1 # 类别数（车牌） names: ['license_plate'] ``` ```python # 训练YOLOv5模型 !cd yolov5 && python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data ../dataset.yaml --weights yolov5s.pt ``` #### 3. CRNN字符识别模型 CRNN模型由卷积层、循环层和转录层组成，适用于序列识别任务。可以使用PyTorch实现CRNN，并加载车牌字符数据集进行训练。 ```python import torch import torch.nn as nn class CRNN(nn.Module): def __init__(self, num_classes, hidden_size=256): super(CRNN, self).__init__() self.cnn = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) ) self.rnn = nn.LSTM(128, hidden_size, bidirectional=True, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size * 2, num_classes) def forward(self, x): x = self.cnn(x) x = x.permute(0, 3, 1, 2).squeeze(2) # 调整维度以适应LSTM输入 x, _ = self.rnn(x) x = self.fc(x) return x # 示例：训练CRNN模型 model = CRNN(num_classes=37) # 假设有37个字符（数字+字母） criterion = nn.CTCLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(10): # 假设训练10个epoch for images, labels in dataloader: optimizer.zero_grad() outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() ``` #### 4. 整合YOLOv5与CRNN 在推理阶段，先使用YOLOv5检测车牌区域，裁剪出车牌图片后送入CRNN模型进行字符识别。 ```python from PIL import Image import numpy as np def detect_and_recognize(image_path, yolo_model, crnn_model): # 使用YOLOv5检测车牌区域 results = yolo_model(image_path) boxes = results.xyxy[0].cpu().numpy() # 获取边界框 recognized_plates = [] for box in boxes: x1, y1, x2, y2, conf, cls = box cropped_plate = Image.open(image_path).crop((x1, y1, x2, y2)) # 使用CRNN识别字符 plate_tensor = preprocess(cropped_plate) # 预处理函数 output = crnn_model(plate_tensor.unsqueeze(0)) recognized_text = decode_output(output) # 解码函数 recognized_plates.append(recognized_text) return recognized_plates # 示例调用 yolo_model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt') crnn_model = CRNN(num_classes=37) crnn_model.load_state_dict(torch.load('crnn_best.pth')) plates = detect_and_recognize('test_image.jpg', yolo_model, crnn_model) print(plates) ``` ---

<think>好的，我需要回答用户关于CRNN在车牌字符识别中的应用或实现方法的问题。用户还希望得到教程或代码示例。首先，我需要回顾一下CRNN的基本原理，然后结合车牌识别的具体需求，说明如何应用CRNN。同时，需要参考用户提供的引用内容，特别是引用[2]到[5]中提到的车牌识别流程和CRNN的结构。 首先，CRNN结合了CNN和RNN，适合处理序列数据，比如车牌中的字符序列。车牌识别通常包括定位和识别两部分，但用户的问题集中在识别部分，即字符识别，所以需要详细说明CRNN如何在这里发挥作用。 接下来，我需要考虑车牌识别的预处理步骤，比如图像灰度化、二值化、尺寸调整等，这些可能在输入CRNN之前需要处理。然后，CRNN的CNN部分提取特征，RNN处理序列，最后通过CTC损失函数对齐标签。需要解释这些步骤，并给出代码示例的结构，比如数据加载、模型构建、训练过程等。 用户提供的引用中提到，CRNN对长文本和形变有鲁棒性，这对车牌识别很重要，因为车牌字符排列整齐，但可能有光照或角度变化。需要强调CRNN在这方面的优势。 代码示例方面，可能需要使用Keras或PyTorch框架，但用户提供的引用[1]是Keras项目，所以可能倾向于Keras实现。但需要注意，用户引用中的项目地址可能需要检查是否可用，不过直接给出示例代码时，应确保语法正确。 另外，引用[4]详细说明了车牌识别的整体流程，包括定位和矫正，但用户的问题集中在识别部分，所以代码示例可能集中在字符识别阶段，假设已经提取出车牌区域。 最后，生成相关问题需要考虑用户可能感兴趣的后续步骤，如数据预处理、模型优化、部署等。</think>### CRNN在车牌字符识别中的实现方法 #### 一、实现流程 1. **数据预处理** - 输入车牌区域图像（需已定位并矫正） - 灰度化处理：$I_{gray} = 0.299R + 0.587G + 0.114B$ - 标准化尺寸：固定高度为32像素，宽度按比例缩放 - 归一化像素值：$x_{norm} = (x - 128)/128$ 2. **网络结构设计** ```python # Keras代码示例 from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Bidirectional, LSTM, Dense, Input, Lambda from keras.models import Model import keras.backend as K def build_crnn(input_shape=(32, 128, 1), num_classes=68): inputs = Input(shape=input_shape) # CNN部分 x = Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same')(inputs) x = MaxPooling2D(pool_size=(2,2))(x) x = Conv2D(128, (3,3), activation='relu', padding='same')(x) x = MaxPooling2D(pool_size=(2,2))(x) x = Conv2D(256, (3,3), activation='relu', padding='same')(x) x = Conv2D(256, (3,3), activation='relu', padding='same')(x) x = MaxPooling2D(pool_size=(1,2))(x) # 宽度维度保留序列特征 # 转换为RNN输入格式 [batch, timesteps, features] x = Lambda(lambda x: K.squeeze(x, 1))(x) # 移除高度维度 # RNN部分 x = Bidirectional(LSTM(128, return_sequences=True))(x) x = Bidirectional(LSTM(128, return_sequences=True))(x) # 输出层 outputs = Dense(num_classes+1, activation='softmax')(x) # +1为CTC空白符 model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs) return model ``` 3. **CTC损失函数** $$ \text{CTC Loss} = -\sum_{(x,y)\in S} \ln p(y|x) $$ 实现代码： ```python def ctc_lambda_func(args): y_pred, labels, input_length, label_length = args return K.ctc_batch_cost(labels, y_pred, input_length, label_length) ``` #### 二、关键实现细节 1. **字符集定义** - 包含数字(0-9)、字母(A-Z)、省份简称(京沪津等) - 典型字符数量：约68类（含空白符） 2. **数据增强策略** - 随机仿射变换（旋转±15°，缩放0.9-1.1） - 高斯噪声（σ=0.01） - 亮度调整（±30%） 3. **训练配置** ```python model.compile(optimizer='adam', loss={'ctc': lambda y_true, y_pred: y_pred}) # 使用生成器批量加载数据 history = model.fit_generator( data_generator(), steps_per_epoch=1000, epochs=50 ) ``` #### 三、实际应用优化 1. **多阶段识别策略** - 首字符单独分类（限定省份简称） - 第二位字母单独分类（限定车牌字母规则） - 后续字符全序列识别 2. **后处理规则** ```python def postprocess(text): # 过滤非法字符组合 if text[1] not in ['A','B','C','D','E','F','G','H','J','K','L','M','N','P','Q','R','S','T','U','V','W','X','Y','Z']: return 'Invalid' return text[:8] # 限制最大长度 ``` [^1]: CRNN项目实现参考 [^2]: CRNN结构设计原理 [^3]: 车牌识别项目实战经验 [^4]: 车牌处理标准流程 [^5]: CRNN论文理论基础