小编点评

**完整车牌号识别程序** **步骤1：数据标注** 使用LabImg或其他标注工具标注车牌图像。 **步骤2：训练数据** 训练车牌样式、文字和颜色ORC识别模型。 **步骤3：导出模型** 导出模型为ONNX格式。 **步骤4：使用ML.NET调用模型** 使用ML.NET调用模型进行车牌识别。 **步骤5：本地文件测试** 使用本地测试样本文件测试模型效果。 **步骤6：网络资源文件测试** 使用网络资源文件测试模型效果。 **步骤7：启动传入参数** 使用控制台输入地址，指定文件路径。 **代码示例：** ```python # 加载ONNX模型 model = onnx.load_model('car_plate_recognition.onnx') # 获取模型输入和输出数据 input_blob = onnx.read_file('local_image.jpg') output_blob = model.predict(input_blob) # 打印车牌文字和颜色 print("车牌文字:", output_blob[:, 0]) print("车牌颜色:", output_blob[:, 1]) ``` **注意：** * 模型文件可以在`onnx/`目录下下载。 * 需要安装`onnx`库。 * 可以根据需要调整标注参数。

正文

完整车牌号识别程序，可以识别车牌和颜色，可以集成到项目中。可通过启动参数传入地址，通过控制台输出结果，通过捕获控制台输出流进行快速集成到项目中。

使用深度学习框架实现，识别效率快，识别率高。里面包含onnx模型文件，先识别车牌外型，再OCR提取车牌文字和颜色。

实现基本步骤

1. 数据标注，可以使用LabImg或其他标注工具

2.训练数据，训练车牌样式，训练文字和颜色ORC识别

3.导出onnx格式模型

4.使用ML.NET调用模型

一、命令行测试

1. 本地文件识别

本地测试样本文件

测试结果

2.网络资源文件识别

https://pics1.baidu.com/feed/377adab44aed2e739b32ec4b1065ab8c86d6fa6d.jpeg@f_auto?token=b0f324a77edb96925edfa2965b34ad7

测试样本

测试结果

二、启动传入参数

 

控制台第一个参数为地址，注意需要双引号包含起来

 

文件下载地址：https://download.csdn.net/download/billyyi/89284234