车牌图像生成方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车牌图像生成方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：在接收到生成车牌图像的指令后，获取该指令中包含的车牌类型，并根据车牌类型对应的预设车牌号码结构，生成随机的车牌号码，进而从预设的字体库中选取与该车牌号码中包含的字符相对应的字符图像，根据字符图像和车牌号码，生成初始车牌图像，并对生成的初始车牌图像进行预处理，并将预处理后的模拟车牌图像输入到循环生成对抗网络中进行训练，得到目标车牌图像，高效快捷地生成了接近真实车牌图像的模拟车牌图像，提高了车牌图像采集的效率，真实性较高，同时也保证了车牌图像的高质量的需求。

【技术实现步骤摘要】
车牌图像生成方法、装置、设备及介质
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种车牌图像生成方法、装置、设备及介质。
技术介绍
随着我国国民经济的迅速发展，我国成为当今世界上公路基础设施建设速度最快的国家，也是交通需求增长最快的国家，人们机动车保有量大幅升高，机动车的规模也日渐剧增。我国机动车的数量年均增长15％以上，随着我国机动车数量的快速上升，由此引发的交通问题也越来越严重，因而在许多地方按照了摄像头，通过摄像头拍摄路过的车辆的车牌图像，并使用车牌图像识别算法来对车牌号码进行识别，从而对车辆进行管控。目前的车牌图像识别算法，普遍使用机器学习算法，机器学习算法中的训练过程需要大量的车牌图像样本。而真实车牌图像样本获取难度大，受国家、省份、车辆类型等因素影响，车牌图像样本覆盖率低，因此如何获得大量具有训练价值的“真实”车牌图像是个难题。当前，大部分的业内厂家还是采用摄像头采集车牌图像样本。这种人工采集的方式采集成本高效率低、实用性差，同时人工采集也会导致图片质量不稳定的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种车牌图像生成方法，以解决采集车牌图像样本效率低、实用性差且质量不稳定的问题。第一方面，本专利技术实施例提供一种车牌图像生成方法，包括：若接收到生成车牌图像的指令，则获取所述指令中包含的车牌类型；根据所述车牌类型对应的车牌号码结构，生成随机的车牌号码；从预设的字体库中选取与所述车牌号码中每个字符对应的字符图像，并将所述字符图像组合成初始车牌图像；对所述初始车牌图像进行图像预处理，得到模拟车牌图像；使用循环生成对抗网络算法，对所述模拟车牌图像进行特征转换，得到目标车牌图像。第二方面，本专利技术实施例提供一种车牌图像生成装置，包括：类型获取模块，用于若接收到生成车牌图像的指令，则获取所述指令中包含的车牌类型；号码生成模块，用于根据所述车牌类型对应的车牌号码结构，生成随机的车牌号码；图像合成模块，用于从预设的字体库中选取与所述车牌号码中每个字符对应的字符图像，并将所述字符图像组合成初始车牌图像；图像预处理模块，用于对所述初始车牌图像进行图像预处理，得到模拟车牌图像；特征转换模块，用于使用循环生成对抗网络算法，对所述模拟车牌图像进行特征转换，得到目标车牌图像。第三方面，本专利技术实施例提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述车牌图像生成方法的步骤。第四方面，本专利技术实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述车牌图像生成方法的步骤。本专利技术实施例提供的车牌图像生成方法、装置、计算机设备及存储介质，在接收到生成车牌图像的指令后，获取该指令中包含的车牌类型，并根据车牌类型对应的预设车牌号码结构，生成随机的车牌号码，进而从预设的字体库中选取与该车牌号码中包含的字符相对应的字符图像，根据字符图像和车牌号码，生成初始车牌图像，并对生成的初始车牌图像进行预处理，并将预处理后的模拟车牌图像输入到循环生成对抗网络中进行训练，得到目标车牌图像，高效快捷地生成了接近真实车牌图像的模拟车牌图像，提高了车牌图像采集的效率，真实性较高，同时也保证了车牌图像的高质量的需求。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的车牌图像生成方法的应用环境示意图；图2是本专利技术实施例提供的车牌图像生成方法的实现流程图；图3是本专利技术实施例提供的车牌图像生成方法中步骤S50的实现流程图；图4是本专利技术实施例提供的车牌图像生成方法中步骤S52的实现流程图；图5是本专利技术实施例提供的车牌图像生成方法中步骤S40的实现流程图；图6是本专利技术实施例提供的车牌图像生成方法中步骤S41的实现流程图；图7是本专利技术实施例提供的车牌图像生成方法中步骤S43的实现流程图；图8是本专利技术实施例提供的车牌图像生成装置的示意图；图9是本专利技术实施例提供的计算机设备的示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参阅图1，图1示出本专利技术实施例提供的车牌图像生成方法的应用环境。该车牌图像生成方法应用在机动车的车牌图像生成场景中。该生成场景包括服务端和客户端，其中，服务端和客户端之间通过网络进行连接，用户通过发送生成指定类型的车牌图像的请求到服务端，服务端生成随机的车牌号码图像并对图像进行预处理和风格迁移，客户端具体可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务端具体可以用独立的服务器或者多个服务器组成的服务器集群实现。请参阅图2，图2示出本专利技术实施例提供的一种车牌图像生成方法，以该方法应用在图1中的服务端为例进行说明，详述如下：S10：若接收到生成车牌图像的指令，则获取指令中包含的车牌类型。具体地，用户通过客户端，向服务端发送生成车牌图像的指令，服务端在接收到该指令后，获取指令中包含的车牌类型。其中，车牌类型包括但不限于：车牌底色和车牌号码种类等，车牌底色包括但不限于：蓝色、黄色、白色、黑色和绿色等，车牌号码种类包括但不限于：民用汽车车牌、新能源车辆车牌、政府部门用车车牌和新军车牌等。例如，在一具体实施方式中，服务端从用户发送的生成车牌图像的指令中，获取到的车牌类型为：底色为蓝色的民用汽车车牌。S20：根据车牌类型对应的车牌号码结构，生成随机的车牌号码。具体地，由步骤S10可知悉，车牌类型包括车牌号码种类，不同种类的车牌号码，对应有不同的车牌号码结构，在后台服务器中，存储有不同的车牌号码结构对应的车牌号码的生成方式，因而，可根据车牌类型对应的车牌号码结构，获取该车牌号码结构对应的车牌号码生成方式，继而使用该生成方式生成随机车牌号码，即可得到用户需求类型的随机车牌号码。例如，在一具体实施方式中，指令中包含的车牌类型为：底色为蓝色的民用汽车车牌，则获取民用汽车车牌对应的车牌号码生成方式，生成一个随机的民用汽车车牌“皖A305Y6”，在另一具体实施方式中，指令中包含的车牌类型为底色为黑色的新军车牌，则获取新军车牌对应的车牌号码生成方式，生成一个随机的新军车牌“KU13256”。S30：从预设的字体库中选取车牌号码中每个字符对应的字符图像，并将字符图像组合成初始车牌图像。具体地，在得到车牌号码之后，需要生成该车牌号码对应的车牌图片，由于车牌号码的字体为特殊字体，无法通过计算机直接输出，因而，本专利技术实施例采用的方式为：预先为车牌号码中的每个字符设置一个对应的字符图像，通过获取车牌号码中每个字符对应的字符图像，并将这些字符图像按照车牌号码中字符的顺序组合起来，并使用车辆类型中包含的底色作为背景色，生成初始车牌图像。其中，一个字符图像中包含一个字符，且字体为车牌号码本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车牌图像生成方法，其特征在于，所述车牌图像生成方法包括：若接收到生成车牌图像的指令，则获取所述指令中包含的车牌类型；根据所述车牌类型对应的车牌号码结构，生成随机的车牌号码；从预设的字体库中选取与所述车牌号码中每个字符对应的字符图像，并将所述字符图像组合成初始车牌图像；对所述初始车牌图像进行图像预处理，得到模拟车牌图像；使用循环生成对抗网络算法，对所述模拟车牌图像进行特征转换，得到目标车牌图像。

【技术特征摘要】
1.一种车牌图像生成方法，其特征在于，所述车牌图像生成方法包括：若接收到生成车牌图像的指令，则获取所述指令中包含的车牌类型；根据所述车牌类型对应的车牌号码结构，生成随机的车牌号码；从预设的字体库中选取与所述车牌号码中每个字符对应的字符图像，并将所述字符图像组合成初始车牌图像；对所述初始车牌图像进行图像预处理，得到模拟车牌图像；使用循环生成对抗网络算法，对所述模拟车牌图像进行特征转换，得到目标车牌图像。2.如权利要求1所述的车牌图像生成方法，其特征在于，所述使用循环生成对抗网络算法，对所述模拟车牌图像进行特征转换，得到目标车牌图像包括：获取预设的真实车牌图像；以所述真实车牌图像为目标，将所述模拟车牌图像输入到预设的循环生成对抗网络中进行训练，得到训练图像；若训练次数未达到预设次数，则将所述训练图像重新输入到所述预设的循环生成对抗网络进行训练；若所述训练次数达到所述预设次数，则终止训练，并将最终得到的训练图像作为所述目标车牌图像。3.如权利要求2所述的车牌图像生成方法，其特征在于，所述循环生成对抗网络包括第一生成网络、第二生成网络、第一判别网络和第二判别网络，所述将所述真实车牌图像作为目标，所述模拟车牌图像输入到循环生成对抗网络中进行训练，得到训练图像包括：将所述模拟车牌图像作为第一输入图像，将所述真实车牌图像作为第一目标图像，将所述第一输入图像输入到所述第一生成网络中，以所述第一目标图像为目标，进行第一生成训练，得到初始训练图像；通过所述第一判别网络，计算所述第一训练图像与所述第一目标图像之间的损失，得到第一循环损失；将所述第一循环损失更新到所述第一生成网络；将所述第一训练图像作为第二输入图像，将所述模拟车牌图像作为第二目标图像，将所述第二输入图像输入到所述第二生成网络中，以所述第二目标图像为目标，进行第二生成训练，得到所述训练图像；通过所述第二判别网络，计算所述训练图像与所述第二目标图像之间的损失，得到第二循环损失；将所述第二循环损失更新到所述第二生成网络。4.如权利要求1至3任一项所述的车牌图像生成方法，其特征在于，所述对所述初始车牌图像进行图像预处理，得到模拟车牌图像包括：对所述初始车牌图像的像素点的像素值进行随机扰动，得到像素值随机分布的第一车牌图像；将所述第一车牌图像进行腐蚀膨胀处理，得到第二车牌图像；通过高斯模糊算法对所述第二车牌图像进行高斯模糊，得到模拟车牌图像。5.如权利要求4所述的车牌图像生成方法，其特征在于，所述对所述初始车牌图像的像素点的像素值进行随机扰动，得到像素值随机分布的第一车牌...

【专利技术属性】
技术研发人员：雷晨雨，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44