看到这个文章时候请注意这个不涉及到车牌检测,这个仅仅是车牌颜色和车牌号识别,如果想涉及到车牌检测可以参考这个博客:[C#]winform部署yolov7+CRNN实现车牌颜色识别车牌号检测识别_c# yolo 车牌识别-CSDN博客
【训练源码】
https://github.com/we0091234/crnn_plate_recognition/tree/plate_color
车牌识别+车牌颜色用一个模型如图所示,右边是我们已经训练好的车牌字符识别模型,只需训练左边边颜色分支即可。模型结构:
训练颜色分支
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下载车牌颜色数据集,或者准备自己的数据集
-
准备你训练好的车牌字符识别模型
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训练
python train_fix_color.py --weights saved_model/plate_rec.pth --train_path datasets/train --val_path datasets/val --model_path color_model
结果保存再color_model文件夹中
测试demo
python demo_plate_color.py --model_path saved_model/plate_rec_color.pth --image_path images/test.jpg
结果是:
导出onnx
python export.py --weights saved_model/plate_rec_color.pth --save_path saved_model/plate_rec_color.onnx --simplify
onnx 推理
python onnx_infer.py --onnx_file saved_model/plate_rec_color.onnx --image_path images/test.jpg
【界面展示】
【效果展示】
特别注意:双层车牌需要自己提前分割合并,就是把上下2行文字合并为一行图片然后推理就可以识别颜色,否则可能识别出来的颜色不对。
【测试环境】
vs2019 netframework4.7.2 opencvsharp4.8.0 onnxruntime1.16
【部分实现代码】
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Diagnostics;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Windows.Forms;
using OpenCvSharp;namespace FIRC
{public partial class Form1 : Form{Bitmap bmp = null;PlateManager pm = new PlateManager();public Form1(){InitializeComponent();}private void button1_Click(object sender, EventArgs e){OpenFileDialog openFileDialog = new OpenFileDialog();openFileDialog.Filter = "图文件(*.*)|*.jpg;*.png;*.jpeg;*.bmp";openFileDialog.RestoreDirectory = true;openFileDialog.Multiselect = false;if (openFileDialog.ShowDialog() == DialogResult.OK){if(bmp!=null){bmp.Dispose();}bmp = new Bitmap(openFileDialog.FileName);pictureBox1.Image = bmp;}}private void button2_Click(object sender, EventArgs e){if(pictureBox1.Image==null){return;}Stopwatch sw = new Stopwatch();sw.Start();var result = pm.Inference(bmp);sw.Stop();this.Text = "耗时" + sw.Elapsed.TotalSeconds + "秒";textBox1.Text = "车牌颜色:" + result.CarColor + "\r\n车牌号:" + result.CarNumber;}private void Form1_Load(object sender, EventArgs e){pm.LoadWeights();}private void btn_video_Click(object sender, EventArgs e){}}
}
【视频演示】
C#使用轻量级深度学习模型进行车牌颜色识别和车牌号识别_哔哩哔哩_bilibili测试环境:vs2019netframework4.7.2opencvsharp4.8.0onnxruntime1.16更多详细信息参考博文:, 视频播放量 4、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 未来自主研究中心, 作者简介 未来自主研究中心,相关视频:C#使用OpenCvSharp实现黑白老照片上色,【SD】AI一键穿脱衣?别太邪恶了吧!兄弟们懂得都懂!,用C#部署yolov8的tensorrt模型进行目标检测winform最快检测速度,使用易语言调用opencv进行视频和摄像头每一帧处理,使用纯opencv部署yolov8目标检测模型onnx,将yolov8封装成一个类几行代码完成语义分割任务,基于onnx模型加密与解密深度学习模型保护方法介绍,将yolov5-6.2封装成一个类几行代码完成语义分割任务,使用C#部署openvino-yolov5s模型,易语言部署yolox的onnx模型https://www.bilibili.com/video/BV1jT421a7eP/
【源码下载】
https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89453040