Dataset之图片数据增强：设计自动生成汽车车牌图片算法(cv2+PIL)根据随机指定七个字符生成逼真车牌图片数据集(自然场景下+各种噪声效果)可视化

Dataset之图片数据增强：设计自动生成汽车车牌图片算法(cv2+PIL)根据随机指定七个字符生成逼真车牌图片数据集(自然场景下+各种噪声效果)可视化

导读 设计自动生成汽车车牌图片算法，基于cv2+PIL库函数，根据随机指定七个字符生成逼真车牌图片数据集，带有自然场景下且有各种噪声效果，并对逼真车牌图片数据集进行可视化。

 

 

目录

输出结果

设计思路

核心代码

 

 

 

 

 

输出结果

 

 

 

设计思路

 

 

核心代码

l_plateStr,l_plateImg = G.genBatch(100,2,range(31,65),"F:/File_Python/Python_daydayup/data_input/LPR/plate01",(272,72))


n_generate = 100             
rows = 20   
cols = int(n_generate/rows) 

l_out = []
for i in range(rows):                     
    l_tmp = []                                   
    for j in range(cols):                         
        l_tmp.append(l_plateImg[i*cols+j])
    l_out.append(np.hstack(l_tmp))                


fig = plt.figure(figsize=(10, 10))             
ax  = fig.add_subplot(111)
ax.imshow( np.vstack(l_out), aspect="auto" )
plt.suptitle('LicensePlateGeneration(cv2+PIL): Use 7 characters to generate realistic license plate image data set')
plt.show()