Car_License_Plate.rar

Car_License_Plate.rar

# 测试模型
import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
import inference
import Train_Chinese_Data

# 这里输入的image为归一化到0-1的图像
def evaluate（image）:
	with tf.Graph（）.as_default（） as g:
		# 定义输入输出格式
		x=tf.placeholder（tf.float32[140321]name=‘x-input‘）
		image=np.reshape（image[140321]）
		y=inference.inference（xNoneNoneflag=0train=Falsereuse=False）
		Index=tf.argmax（y1）

		saver=tf.train.Saver（）
		with tf.Session（） as sess:
			# 加载模型
			saver.restore（sess‘./model_CHINESE.ckpt‘）
			indexpred=sess.run（[Indexy]feed_dict={x:image}）
			index=index[0]
			Percent=pred[0][index]
			pred=Train_Chinese_Data.chinese_words[index]
			# print（‘Prediction:‘pred‘Percent=%g%%‘%（Percent*100.0））
	return predPercent
# path=‘E:/User-Duanduan/python/opencv/01/Car_License_Plate/dataset/test_set/39.bmp‘
# def main（argv=None）:
# 	image=cv2.imread（pathcv2.IMREAD_GRAYSCALE）
# 	image=np.array（imagedtype=np.float）
# 	cv2.normalize（imageimage01cv2.NORM_MINMAX）
# 	evaluate（image）
# 	cv2.imshow（‘image‘image）
# 	cv2.waitKey（0）
# 	cv2.destroyAllWindows（）
#
# if __name__==‘__main__‘:
# 	tf.app.run（）

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件         56  2018-10-26 16:25  Car_License_Plate\.cache\v\cache\lastfailed

     文件      41374  2018-10-26 18:14  Car_License_Plate\1.jpg

     文件      36240  2018-10-26 18:18  Car_License_Plate\12.jpg

     文件      97254  2018-10-26 18:14  Car_License_Plate\2.jpg

     文件     132773  2018-12-03 14:40  Car_License_Plate\6.jpg

     文件     104587  2018-12-03 14:22  Car_License_Plate\9.jpg

     文件      35084  2018-12-03 14:20  Car_License_Plate\car1.jpg

     文件         97  2018-12-04 17:58  Car_License_Plate\checkpoint

     文件       1209  2018-12-04 17:59  Car_License_Plate\Chinese_eval.py

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     文件       2358  2017-11-08 01:37  Car_License_Plate\dataset\test_set\26.jpg

............此处省略6190个文件信息