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1.车牌定位

首先贴一下图像分割的效果图：

我们可以通过图像分割算法对一张输入图片进行分割，分割后的图形其实是对原图中的区域进行的分类标注，例如这里我们可以将原图标注为2类，一类就是车牌区域，还有一类就是无关的背景区域。说到标注图形就不得不说labelme了，我们可以在cmd界面通过命令 pip install labelme 进行labelme库的安装，安装结束在cmd界面输入labelme即可打开lablem软件的标注界面如下：

1. 点击OpenDir ，选择我们准备好的车辆数据集(注意:一定要先把图片全都resize为训练时所需的大小，再进行标注。我们知道图片数据的范围是0-255，背景为黑色0，车牌区域为255，我们需要的是标注好的图片即img_mask中值只有{0,255}这2种，如果我们不先resize，标注完再resize会导致一个大问题，就是数据的值并不是二类，会出现{0,1,10,248,251,255}等类似的多值问题，我在之前就遇到这样的问题，不得已又重新标注了300多张图)

2. 点击左上角File—>将Save Automatically勾选上，点击Change Output Dir选择保存路径，我这里是在桌面D:/desktop/下新建了一个文件夹命名为labelme，在labelm文件夹中新建了一个json文件夹用于保存我们标注的json数据，这里我们Change Output Dir的保存路径就选它，还新建了一个data文件夹用于存放后续转换的图片数据，而待标注图片在pic文件中，存放的都是resize好的512×512的图片，命名格式最好像我这样

3. 准备好上述一切就可以开始标注了，点击软件左侧的   这是画任意多边形的按钮，鼠标左键点击进行标注，最后双击鼠标左键会锁定标注区域，出现如下图界面，第一次标注需输入名称，后续标注就自动显示了，点击ok后标注的线条变为红色，同时json文件夹也会相应保存和pic名字对应的json文件：

4. 全部标注结束后，使用如下代码将json数据提取出来并保存到train_image和train_label文件夹中，u-net部分的数据集我一共标注了1200多张，最终效果很棒，达到了定位的效果。

标注好的u-net训练图片就准备好了，分别在train_image和train_label文件夹中，一并放在unet_datasets文件夹内，如下图所示：

接下来是u-net模型搭建和训练，使用tensorflow的keras实现，贴一下我训练u-net用的代码：

代码 ,模型 获取方式

关注微信公众号 datayx  然后回复 unet 即可获取。

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2.车牌矫正

训练u-net得到unet.h5

u-net分割和cv2矫正的代码

上述代码关键部分是要获取车牌四边形的四个顶点，一开始只使用cont中坐标到外接矩形四个端点的距离，发现对于倾斜度很高的车牌效果可能不佳，见下图，可以观察到，计算得到的4个黄色坐标中，左右有2个黄色点并不处在四边形的顶点位置，这样矫正效果大打折扣，同时也会影响后续的识别效果

发现上述问题后，我又想了个方法就是加入了上述的point_to_line_distance函数，即还计算坐标点到上下两条边的距离，并添加了权重，经过调整权重设置为0.975倍的点线距离，0.025点到端点距离时整体效果较佳，最终矫正效果如下图：

矫正效果大大改善后，识别率也将大大提高。

最终运行后上述代码后，提取的license文件夹中的车牌图如下：

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