\ue50a发布时间:2019-08-05　11:29:18　作者:ShadowN1ght　\ue50b在之前发布的一篇博文《MNIST数据集实现车牌识别--初步演示版》中,我们演示了如何使用TensorFlow进行车牌识别,但是,当时采用的数据集是MNIST数字手写体,只能分类0-9共10个数字,无法分类省份简称和字母,局限性较大,无实际意义。　经过图像定位分割处理,博主收集了相关省份简称和26个字母的图片数据集,结合前述博文中贴出的python+TensorFlow代码,实现了完整的车牌识别功能。本着分享精神,在此送上全部代码和车牌数据集。　省份简称训练+识别代码(保存文件名为train-license-province.py)(拷贝代码请务必注意python文本缩进,只要有一处缩进错误,就无法得到正确结果,或者出现异常):　#!/usr/bin/python3.5#　-*-　coding:　utf-8　-*-　import　sysimport　osimport　timeimport　random　import　numpy　as　npimport　tensorflow　as　tf　from　PIL　import　Image　SIZE　=　1280WIDTH　=　32HEIGHT　=　40NUM_CLASSES　=　6iterations　=　300　SAVER_DIR　=　"train-saver/province/"　PROVINCES　=　("京","闽","粤","苏","沪","浙")nProvinceIndex　=　0　time_begin　=　time.time()　#　定义输入节点,对应于图片像素值矩阵集合和图片标签(即所代表的数字)x　=　tf.placeholder(tf.float32,　shape=[None,　SIZE])y_　=　tf.placeholder(tf.float32,　shape=[None,　NUM_CLASSES])　x_image　=　tf.reshape(x,　[-1,　WIDTH,　HEIGHT,　1])　#　定义卷积函数def　conv_layer(inputs,　W,　b,　conv_strides,　kernel_size,　pool_strides,　padding):　L1_conv　=　tf.nn.conv2d(inpu