深度学习车牌识别算法

深度学习是一种人工智能技术，它模仿人类神经网络的学习方式。深度学习在图像识别、语音识别等多个领域有着广泛应用。

车牌识别是一项应用广泛的技术，在停车场、高速公路等场景中得到了广泛应用。车牌识别算法是一种通过计算机视觉技术，将数字、字母等字符从车牌图片中提取出来的算法。

下面介绍一种基于深度学习的车牌识别算法，使用 Python 编程语言实现。首先需要导入需要的 Python 库：

import numpy as np
import cv2
import keras.models
from keras.models import model_from_json

接着，需要将训练好的模型导入到程序中。模型是使用 Keras 深度学习框架训练得到的。模型文件包括两个部分，一个是模型结构文件，另一个是模型权重文件。代码如下：

with open('model_structure.json', 'r') as json_file:
    json_savedModel = json_file.read()

model = model_from_json(json_savedModel)
model.load_weights('model_weights.h5')

接下来，需要对图片进行预处理，将其转成数字矩阵。代码如下：

def preprocess(image):
    output = cv2.resize(image, (20, 20))
    gray = cv2.cvtColor(output, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    _, thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
    return thresh.reshape(1, 20, 20, 1)

最后，对处理后的图片进行预测，输出车牌号码。代码如下：

def predict_plate(image):
    img = preprocess(image)
    result = model.predict([img])[0]
    labels = '0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'
    plate = ''
    for i in range(len(result)):
        plate += labels[np.argmax(result[i])]
    return plate

综合以上代码，就可以实现一个基于深度学习的车牌识别算法。下面是实现的完整代码：

``