车辆车牌识别系统快速入门教程

1. 项目目录结构及介绍

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├── config            # 配置文件目录
│   └── config.yml    # 主要配置文件
├── dataset           # 训练数据集存放位置
│   ├── train         # 训练集图片
│   └── test          # 测试集图片
├── models             # 模型文件存储目录
└── src                # 代码源文件
    ├── app.py        # 应用主入口文件
    ├── utils         # 辅助工具函数
    │   └── img_utils.py
    ├── trainer.py     # 训练模块
    ├── predictor.py   # 预测模块
    └── reader.py      # 数据读取器

该项目采用上述目录结构组织。config 目录下是配置文件，dataset 存放训练和测试图像，models 用于保存训练得到的模型，而 src 中包含了应用的核心代码，如主入口文件 app.py，训练模块 trainer.py，预测模块 predictor.py 和数据处理相关代码。

2. 项目的启动文件介绍

app.py

app.py 是项目的主入口文件，主要功能包括初始化配置、加载模型并进行预测或训练操作。你可以通过修改其内的参数来决定执行什么任务，例如：

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Vehicle License Plate Recognition")
    parser.add_argument("-m", "--mode", choices=["train", "predict"], default="predict")
    parser.add_argument("-c", "--config", default="config/config.yml")

    args = parser.parse_args()
    
    config = Config(args.config)
    if args.mode == "train":
        train(config)
    else:
        predict(config)

在运行时，可以通过命令行参数 -m 指定模式（训练或预测），并用 -c 指定配置文件的位置。

3. 项目的配置文件介绍

config.yml

配置文件 config.yml 包含了项目运行所需的参数，例如：

data:
  train_data_path: "./dataset/train"
  test_data_path: "./dataset/test"

model:
  arch: resnet18   # 使用的网络架构
  learning_rate: 0.001 # 学习率
  num_classes: 7 # 根据实际车牌字符种类设置

training:
  batch_size: 32  # 批次大小
  epochs: 20      # 训练轮数

prediction:
  inference_speed: fast   # 预测速度模式（可选：fast 或 accurate）
  threshold: 0.7       # 分类阈值

该文件定义了数据路径、模型参数、训练参数以及预测阶段的相关设置。在运行程序前，你需要根据自己的环境和需求调整这些参数。

运行指南

为了运行该项目，首先确保安装了所有必要的依赖库，然后在命令行中使用以下命令启动应用程序：

$ python src/app.py -m <train|predict> -c path/to/config.yml

将 <train> 或 <predict> 替换为你想要执行的任务，path/to/config.yml 指向你的配置文件路径。