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生成逼真车牌图片数据集(自然场景下+各种噪声效果+生成对应txt说明文档)
导读
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，基于(cv2+PIL+argparse)库函数，根据随机指定七个字符生成车牌图片数据集(自然场景下+各种噪声效果+生成对应txt说明文档)
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', help='bg_img dir')
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')
return parser.parse_args()
def main(args):
G = GenPlateScene(args.font_ch, args.font_en, args.bg_dir)
G.gen_batch(args.make_num, args.out_dir)
