Dataset之图片数据增强：设计自动生成(高级封装之命令行解析实现)汽车车牌图片算法(cv2+PIL+argparse)根据随机指定七个字符自动生成逼真车牌图片数据集(带各种噪声效果)

输出结果

设计思路

核心代码

def parse_args():

   parser = argparse.ArgumentParser()

   parser.add_argument('--font_ch', default='F:/File_Python/Python_daydayup/data_input/LPR/font/platech.ttf')

   parser.add_argument('--font_en', default='F:/File_Python/Python_daydayup/data_input/LPR/font/platechar.ttf')

   parser.add_argument('--bg_dir', default='F:/File_Python/Python_daydayup/data_input/LPR/NoPlates')

   parser.add_argument('--out_dir', default='F:/File_Python/Python_daydayup/data_input/LPR/plate_train', help='output dir')

   parser.add_argument('--make_num', default=100, type=int, help='num')    

   parser.add_argument('--img_w', default=120, type=int, help='num')

   parser.add_argument('--img_h', default=32, type=int, help='num')

   return parser.parse_args()

def main(args):

   G = GenPlate(args.font_ch, args.font_en, args.bg_dir)

   G.genBatch(args.make_num,2,range(31,65), args.out_dir, (args.img_w, args.img_h))

if __name__ == '__main__':

   main(parse_args())