学习记录之车辆识别

车辆识别也是属于图像分类问题，根据识别车牌中65类（包括数字0~9、A~Z、各省份的简称），对65类按照9：1进行划分训练集和测试集，训练集进行训练得到模型之后，将测试集放入模型进行测试，即识别每个字符然后拼接完成车辆识别。

主要步骤：

1.准备数据：根据公开数据集，按9：1并生成训练集和测试集。

#导入需要的包
import numpy as np
import paddle as paddle
import paddle.fluid as fluid
from PIL import Image
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import os
from multiprocessing import cpu_count
from paddle.fluid.dygraph import Pool2D,Conv2D
from paddle.fluid.dygraph import Linear

# 生成车牌字符图像列表
data_path = '/home/aistudio/data'#数据的路径
#以下就是遍历整个文件夹，把文件名称对应成label,生成数据
character_folders = os.listdir(data_path)
label = 0
LABEL_temp = {}
if(os.path.exists('./train_data.list')):
    os.remove('./train_data.list')
if(os.path.exists('./test_data.list')):
    os.remove('./test_data.list')
for character_folder in character_folders:
    with open('./train_data.list', 'a') as f_train:
        with open('./test_data.list', 'a') as f_test:
            if character_folder == '.DS_Store' or character_folder == '.ipynb_checkpoints' or character_folder == 'data23617':
                continue
            print(character_folder + " " + str(label))
            LABEL_temp[str(label)] = character_folder #存储一下标签的对应关系
            character_imgs = os.listdir(os.path.join(data_path, character_folder))
            for i in range(len(character_imgs)):
                if i%10 == 0: 
                    f_test.write(os.path.join(os.path.join(data_path, character_folder), character_imgs[i]) + "\t" + str(label) + '\n')
                else:
                    f_train.write(os.path.join(os.path.join(data_path, character_folder), character_imgs[i]) + "\t" + str(label) + '\n')
    label = label + 1
print('图像列表已生成')

# 用上一步生成的图像列表定义车牌字符训练集和测试集的reader
def data_mapper(sample):#定义mapper目的是为了处理图像
    img, label = sample
    img = paddle.dataset.image.load_image(file=img, is_color=False)
    img = img.flatten().astype('float32') / 255.0#对数据进行归一化处理
    return img, label
def data_reader(data_list_path):
    def reader():
        with open(data_list_path, 'r') as f:
            lines = f.readlines()
            for line in lines:
                img, label = line.split('\t')
                yield img, int(label)
    return paddle.reader.xmap_readers(data_mapper, reader, cpu_count(), 1024)

# 用于训练的数据提供器，buf_size=512是打乱图像顺序，batch_size=128是取128个打乱的图像作为输出
train_reader = paddle.batch(reader=paddle.reader.shuffle(reader=data_reader('./train_data.list'), buf_size=512), batch_size=128)
# 用于测试的数据提供器
test_reader = paddle.batch(reader=data_reader('./test_data.list'), batch_size=128)

2.配置网络

这里配置的是卷积神经网络，首先说一下为什么提出了卷积神经网络吧~卷积神经网络是在全连接神经网络的基础上提出的，卷积神经网络与全连接神经网络的不同之处在于，卷积神经网络是部分链接。卷积神经网络的三大特性就是1 采用局部链接 2 权重共享 3 下采样。这样做的好处就是减少了网络的参数，加快了训练的速度。

这里解释一下下采样：下采样是针对图像的像素的，其并不会对物体进行改变，下采样的结果只是图像的尺寸变小了，但是不影响我们对图像中物体的识别。

构建一个卷积神经的网络步骤如下：

• 建立模型：结构是对输入的图像即输入层于隐藏层卷积层进行局部连接随后卷积层于pooling进行权重共享、下采样，经过多个重复的连接，最后实现全连接。
• 损失函数

损失函数的选择是依据具体的任务，不同的任务选择不同的损失函数。对于分类任务，最常使用的损失函数就是交叉熵损失函数，然而对于回归的话就是用平方损失函数。

• 参数学习：可以使用反向传播

#定义网络（卷积神经网络）：这里使用三层隐藏层。输出层的输出类别是65，因为对65个特征进行识别，最后拼接完成车辆识别
class MyLeNet(fluid.dygraph.Layer):
    def __init__(self):
        super(MyLeNet,self).__init__()
        self.hidden1_1 = Conv2D(1,28,5,1)#通道数，卷积核个数，卷积核大小。卷积核个数表示特征的个数。使用最大池化
        self.hidden1_2=Pool2D(pool_size=2,pool_type='max',pool_stride=1)
        self.hidden2_1 = Conv2D(28,32,3,1)
        self.hidden2_2 = Pool2D(pool_size=2,pool_type='max',pool_stride=1)
        self.hidden3 = Conv2D(32,32,3,1)
        self.hidden4 = Linear(32*10*10,65,act='softmax')
    def forward(self,input):
        x=self.hidden1_1(input)
        print(x.shape)
        x=self.hidden1_2(x)
        print(x.shape)
        x=self.hidden2_1(x)
        print(x.shape)
        x=self.hidden2_2(x)
        print(x.shape)
        x=self.hidden3(x)
        x=fluid.layers.reshape(x,shape=[-1,32*10*10])
        y=self.hidden4(x)
        return y

 

这里的train_pass是迭代到了18步，batch_id是50，train_loss是指损失函数的值，越小越好，即越接近0表示模型对于训练集的效果越好，train_acc是指训练集的准确率。在训练集中准确率高不一定在测试集上效果好。

3.训练网络

with fluid.dygraph.guard():
    model=MyLeNet() #模型实例化
    model.train() #训练模式
    opt=fluid.optimizer.SGDOptimizer(learning_rate=0.001, parameter_list=model.parameters())#优化器选用SGD随机梯度下降，学习率为0.001.
    epochs_num=20;#迭代次数为20(可在此处进行调参)
    
    for pass_num in range(epochs_num):
        
        for batch_id,data in enumerate(train_reader()):
            images=np.array([x[0].reshape(1,20,20) for x in data],np.float32)
            labels = np.array([x[1] for x in data]).astype('int64')
            labels = labels[:, np.newaxis]
            image=fluid.dygraph.to_variable(images)
            label=fluid.dygraph.to_variable(labels)
            
            predict=model(image)#使用训练好的模型进行预测
            
            loss=fluid.layers.cross_entropy(predict,label)
            avg_loss=fluid.layers.mean(loss)#获取avg_loss值
            
            acc=fluid.layers.accuracy(predict,label)#计算精度
            
            if batch_id!=0 and batch_id%50==0:
                print("train_pass:{},batch_id:{},train_loss:{},train_acc:{}".format(pass_num,batch_id,avg_loss.numpy(),acc.numpy()))
            
            avg_loss.backward()
            opt.minimize(avg_loss)
            model.clear_gradients()            
            
    fluid.save_dygraph(model.state_dict(),'MyLeNet')#保存模型

4.模型评估

#模型校验
with fluid.dygraph.guard():
    accs = []
    model=MyLeNet()#模型实例化
    model_dict,_=fluid.load_dygraph('MyLeNet')
    model.load_dict(model_dict)#加载模型参数
    model.eval()#评估模式
    for batch_id,data in enumerate(test_reader()):#测试集
        images=np.array([x[0].reshape(1,20,20) for x in data],np.float32)
        labels = np.array([x[1] for x in data]).astype('int64')
        labels = labels[:, np.newaxis]
            
        image=fluid.dygraph.to_variable(images)
        label=fluid.dygraph.to_variable(labels)
            
        predict=model(image)#预测
        acc=fluid.layers.accuracy(predict,label)
        accs.append(acc.numpy()[0])
        avg_acc = np.mean(accs)
    print(avg_acc)#输出的是平均的准确率

 

对准备好的图像进行测试

# 对车牌图片进行处理，分割出车牌中的每一个字符并保存
license_plate = cv2.imread('./车牌.png')#取出当前文件中的“车牌.png”图像
gray_plate = cv2.cvtColor(license_plate, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
ret, binary_plate = cv2.threshold(gray_plate, 175, 255, cv2.THRESH_BINARY)
result = []
for col in range(binary_plate.shape[1]):
    result.append(0)
    for row in range(binary_plate.shape[0]):
        result[col] = result[col] + binary_plate[row][col]/255
character_dict = {}
num = 0
i = 0
while i < len(result):
    if result[i] == 0:
        i += 1
    else:
        index = i + 1
        while result[index] != 0:
            index += 1
        character_dict[num] = [i, index-1]
        num += 1
        i = index

for i in range(8):
    if i==2:
        continue
    padding = (170 - (character_dict[i][1] - character_dict[i][0])) / 2
    ndarray = np.pad(binary_plate[:,character_dict[i][0]:character_dict[i][1]], ((0,0), (int(padding), int(padding))), 'constant', constant_values=(0,0))
    ndarray = cv2.resize(ndarray, (20,20))
    cv2.imwrite('./' + str(i) + '.png', ndarray)
    
def load_image(path):
    img = paddle.dataset.image.load_image(file=path, is_color=False)
    img = img.astype('float32')
    img = img[np.newaxis, ] / 255.0
    return img

将65类标签进行转换

#将标签进行转换
print('Label:',LABEL_temp)
match = {'A':'A','B':'B','C':'C','D':'D','E':'E','F':'F','G':'G','H':'H','I':'I','J':'J','K':'K','L':'L','M':'M','N':'N',
        'O':'O','P':'P','Q':'Q','R':'R','S':'S','T':'T','U':'U','V':'V','W':'W','X':'X','Y':'Y','Z':'Z',
        'yun':'云','cuan':'川','hei':'黑','zhe':'浙','ning':'宁','jin':'津','gan':'赣','hu':'沪','liao':'辽','jl':'吉','qing':'青','zang':'藏',
        'e1':'鄂','meng':'蒙','gan1':'甘','qiong':'琼','shan':'陕','min':'闽','su':'苏','xin':'新','wan':'皖','jing':'京','xiang':'湘','gui':'贵',
        'yu1':'渝','yu':'豫','ji':'冀','yue':'粤','gui1':'桂','sx':'晋','lu':'鲁',
        '0':'0','1':'1','2':'2','3':'3','4':'4','5':'5','6':'6','7':'7','8':'8','9':'9'}
L = 0
LABEL ={}

for V in LABEL_temp.values():
    LABEL[str(L)] = match[V]
    L += 1
print(LABEL)

5.模型预测

最后根据上述准备，进行预测

#构建预测动态图过程
with fluid.dygraph.guard():
    model=MyLeNet()#模型实例化
    model_dict,_=fluid.load_dygraph('MyLeNet')
    model.load_dict(model_dict)#加载模型参数
    model.eval()#评估模式
    lab=[]
    for i in range(8):
        if i==2:
            continue
        infer_imgs = []
        infer_imgs.append(load_image('./' + str(i) + '.png'))
        infer_imgs = np.array(infer_imgs)
        infer_imgs = fluid.dygraph.to_variable(infer_imgs)
        result=model(infer_imgs)
        lab.append(np.argmax(result.numpy()))
# print(lab)


display(Image.open('./车牌.png'))
print('/n车牌识别结果为：',end='')
for i in range(len(lab)):
    print(LABEL[str(lab[i])],end='')

结果图

可以看到识别的结果是MA686EJ,与本身车牌完全一致。（上面的识别标签的时候，M对应鲁）

以上就完成了对车牌的识别，对于优化网络还是之前说的，调参或者更换适合本任务的网络（可以是找到不同网络之间的联系与特性，完成网络拼接），但是仅仅是网络拼接不一定使得模型优化，还可以换优化器，调整学习率~~~

   加油啊~~~