#!/usr/bin/python3.5
#?-*-?coding:?utf-8?-*-??

import?sys
import?os
import?time
import?random

import?numpy?as?np
import?tensorflow?as?tf

from?PIL?import?Image


SIZE?=?1280
WIDTH?=?32
HEIGHT?=?40
NUM_CLASSES?=?34
iterations?=?1000

SAVER_DIR?=?“train-saver/digits/“

LETTERS_DIGITS?=?（“0““1““2““3““4““5““6““7““8““9““A““B““C““D““E““F““G““H““J““K““L““M““N““P““Q““R““S““T““U““V““W““X““Y““Z“）
license_num?=?““

time_begin?=?time.time（）


#?定義輸入節(jié)點，對應(yīng)于圖片像素值矩陣集合和圖片標簽（即所代表的數(shù)字）
x?=?tf.placeholder（tf.float32?shape=[None?SIZE]）
y_?=?tf.placeholder（tf.float32?shape=[None?NUM_CLASSES]）

x_image?=?tf.reshape（x?[-1?WIDTH?HEIGHT?1]）


#?定義卷積函數(shù)
def?conv_layer（inputs?W?b?conv_strides?kernel_size?pool_strides?padding）:
????L1_conv?=?tf.nn.conv2d（inputs?W?strides=conv_strides?padding=padding）
????L1_relu?=?tf.nn.relu（L1_conv?+?b）
????return?tf.nn.max_pool（L1_relu?ksize=kernel_size?strides=pool_strides?padding=‘SAME‘）

#?定義全連接層函數(shù)
def?full_connect（inputs?W?b）:
????return?tf.nn.relu（tf.matmul（inputs?W）?+?b）


if?__name__?==‘__main__‘?and?sys.argv[1]==‘train‘:
????#?第一次遍歷圖片目錄是為了獲取圖片總數(shù)
????input_count?=?0
????for?i?in?range（0NUM_CLASSES）:
????????dir?=?‘./train_images/training-set/%s/‘?%?i???????????#?這里可以改成你自己的圖片目錄，i為分類標簽
????????for?rt?dirs?files?in?os.walk（dir）:
????????????for?filename?in?files:
????????????????input_count?+=?1

????#?定義對應(yīng)維數(shù)和各維長度的數(shù)組
????input_images?=?np.array（[[0]*SIZE?for?i?in?range（input_count）]）
????input_labels?=?np.array（[[0]*NUM_CLASSES?for?i?in?range（input_count）]）

????#?第二次遍歷圖片目錄是為了生成圖片數(shù)據(jù)和標簽
????index?=?0
????for?i?in?range（0NUM_CLASSES）:
????????dir?=?‘./train_images/training-set/%s/‘?%?i??????????#?這里可以改成你自己的圖片目錄，i為分類標簽
????????for?rt?dirs?files?in?os.walk（dir）:
????????????for?filename?in?files:
????????????????filename?=?dir?+?filename
????????????????img?=?Image.open（filename）
????????????????width?=?img.size[0]
????????????????height?=?img.size[1]
????????????????for?h?in?range（0?height）:
????????????????????for?w?in?range（0?width）:
????????????????????????#?通過這樣的處理，使數(shù)字的線條變細，有利于提高識別準確率
????????????????????????if?img.getpixel（（w?h））?>?230:
????????????????????????????input_images[index][w+h*width]?=?0
????????????????????????else:
????????????????????????????input_images[index][w+h*width]?=?1
????????????????input_labels[index][i]?=?1
????????????????index?+=?1

????#?第一次遍歷圖片目錄是為了獲取圖片總數(shù)
????val_count?=?0
????for?i?in?range（0NUM_CLASSES）:
????????dir?=?‘./train_images/validation-set/%s/‘?%?i???????????#?這里可以改成你自己的圖片目錄，i為分類標簽
????????for?rt?dirs?files?in?os.walk（dir）:
????????????for?filename?in?files:
????????????????val_count?+=?1

????#?定義對應(yīng)維數(shù)和各維長度的數(shù)組
????val_images?=?np.array（[[0]*SIZE?for?i?in?range（val_count）]）
????val_labels?=?np.array（[[0]*NUM_CLASSES?for?i?in?range（val_count）]）

????#?第二次遍歷圖片目錄是為了生成圖片數(shù)據(jù)和標簽
????index?=?0
????for?i?in?range（0NUM_CLASSES）:
????????dir?=?‘.

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄???????????0??2018-04-03?14:09??tf_car_license_dataset\
?????文件???????19563??2018-04-03?13:57??tf_car_license_dataset\20171119075105263.jpg
?????目錄???????????0??2017-11-18?20:08??tf_car_license_dataset\test_images\
?????文件????????2358??2017-12-05?20:21??tf_car_license_dataset\test_images\1.bmp
?????文件????????2358??2017-11-08?01:34??tf_car_license_dataset\test_images\1510076083_953_1.bmp
?????文件????????2358??2017-11-08?01:34??tf_car_license_dataset\test_images\1510076083_954_2.bmp
?????文件????????2358??2017-11-08?01:34??tf_car_license_dataset\test_images\1510076083_954_3.bmp
?????文件????????2358??2017-11-08?01:34??tf_car_license_dataset\test_images\1510076083_955_4.bmp
?????文件????????2358??2017-11-08?01:34??tf_car_license_dataset\test_images\1510076083_955_5.bmp
?????文件????????2358??2017-11-08?01:34??tf_car_license_dataset\test_images\1510076083_956_6.bmp
?????文件????????2358??2017-11-08?01:34??tf_car_license_dataset\test_images\1510076083_956_7.bmp
?????文件????????2358??2017-11-08?01:35??tf_car_license_dataset\test_images\1510076148_823_1.bmp
?????文件????????2358??2017-11-08?01:35??tf_car_license_dataset\test_images\1510076148_824_3.bmp
?????文件????????2358??2017-11-08?01:35??tf_car_license_dataset\test_images\1510076148_825_4.bmp
?????文件????????2358??2017-11-08?01:35??tf_car_license_dataset\test_images\1510076148_825_5.bmp
?????文件????????2358??2017-11-08?01:35??tf_car_license_dataset\test_images\1510076148_825_6.bmp
?????文件????????2358??2017-11-08?01:35??tf_car_license_dataset\test_images\1510076148_826_7.bmp
?????文件????????2358??2017-11-08?01:36??tf_car_license_dataset\test_images\1510076183_753_1.bmp
?????文件????????2358??2017-11-08?01:36??tf_car_license_dataset\test_images\1510076183_755_3.bmp
?????文件????????2358??2017-11-08?01:36??tf_car_license_dataset\test_images\1510076183_755_4.bmp
?????文件????????2358??2017-11-08?01:36??tf_car_license_dataset\test_images\1510076183_756_5.bmp
?????文件????????2358??2017-11-08?01:36??tf_car_license_dataset\test_images\1510076183_756_6.bmp
?????文件????????2358??2017-11-08?01:36??tf_car_license_dataset\test_images\1510076183_756_7.bmp
?????文件????????2358??2017-11-08?01:36??tf_car_license_dataset\test_images\1510076213_454_1.bmp
?????文件????????2358??2017-11-08?01:36??tf_car_license_dataset\test_images\1510076213_455_2.bmp
?????文件????????2358??2017-11-08?01:36??tf_car_license_dataset\test_images\1510076213_456_4.bmp
?????文件????????2358??2017-11-08?01:36??tf_car_license_dataset\test_images\1510076213_456_5.bmp
?????文件????????2358??2017-11-08?01:36??tf_car_license_dataset\test_images\1510076213_457_6.bmp
?????文件????????2358??2017-11-08?01:36??tf_car_license_dataset\test_images\1510076213_457_7.bmp
?????文件????????2358??2017-11-08?01:37??tf_car_license_dataset\test_images\1510076240_73_1.bmp
?????文件????????2358??2017-11-08?01:37??tf_car_license_dataset\test_images\1510076240_75_3.bmp
............此處省略9366個文件信息