ccpd识别数据集转为ocr数据集
时间: 2025-02-17 12:48:41 浏览: 45
### 将CCPD车牌识别数据集转换为适合OCR使用的数据集
为了使CCPD车牌识别数据集适应于OCR(光学字符识别),需要对原始数据进行预处理,提取并整理出适合训练和测试OCR模型所需的标签文件。具体来说:
#### 数据解析
每张图像的文件名包含了丰富的信息,这些信息可以通过特定的分割符`-`来分离成多个部分。对于OCR应用而言,最重要的是获取车牌号码这一字段。
根据提供的描述,在文件名中的最后一组数字通过下划线连接表示了车牌号编码[^2]。例如,“0_0_22_27_27_33_16”代表了一个具体的车牌编号序列。此字符串需被解码回实际的文字形式以便用于后续处理。
```python
def decode_license_plate(code_str):
province_dict = ['皖', '沪'] # 示例省份数组,完整版见ads字典
char_map = {
"0": "A", "1": "B", ... , "33": "Z"} # 字母映射表
parts = code_str.split('_')
prov_code = int(parts[0])
chars_codes = list(map(int, parts[1:]))
decoded_chars = [province_dict[prov_code]] + [
char_map[str(c)] for c in chars_codes]
return ''.join(decoded_chars)
# 使用示例
print(decode_license_plate('0_0_22_27_27_33_16'))
```
#### 创建Label File
创建一个新的文本文件作为标签文件,其中每一行记录一张图片及其对应的车牌文字内容。格式可以简单定义为:“image_path label”,即先写出图片路径再跟上空格分隔后的车牌文字串。
假设所有图片都存放在同一目录内,则可遍历该目录读取所有`.jpg`结尾的文件,并依据其名称调用上述函数得到相应的车牌文字,最后保存至指定位置。
```bash
for img_file in $(find ./images -name "*.jpg"); do
base_name=$(basename "$img_file" .jpg)
IFS='-' read -r _ angle bbox corners license <<<"$base_name"
echo "${img_file} $(decode_license_plate ${license})" >> labels.txt
done
```
注意以上shell命令假定了解码功能已经实现并且可以直接调用;实际上可能还需要适当调整以匹配真实的环境配置。
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