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CCPD 车牌数据集提取标注，并转为标准 YOLO 格式

news 2025/7/14 21:01:15

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介绍

CCPD 是一个大型的、多样化的、经过仔细标注的中国城市车牌开源数据集。CCPD 数据集主要分为 CCPD2019 数据集和 CCPD2020（CCPD-Green）数据集。CCPD2019 数据集车牌类型仅有普通车牌（蓝色车牌），CCPD2020 数据集车牌类型仅有新能源车牌（绿色车牌）。

具体介绍可以看看这篇：

[深度学习] CCPD车牌数据集介绍_ccpd数据集-CSDN博客https://blog.csdn.net/LuohenYJ/article/details/117752120

下载地址在文末，只要数据集的直接下滑

下载后是这样的：

可以看到，该数据集包含的场景还是很丰富的，并且数据量也特多，cpdd_base 里甚至有 20w 数据，每个图片名字的文件就是该图片的标注（除了 ccpd_np 文件夹），例如下面这个文件：

01-86_91-298&341_449&414-458&394_308&410_304&357_454&341-0_0_14_28_24_26_29-124-24

我们按照 “-” 分割这个字符串，得到如下结果：

01	编号
86_91	车牌水平偏转和垂直偏转角
298&341_449&414	车牌左上角坐标和右下角坐标（目标识别矩形框）
458&394_308&410_304&357_454&341	车牌的四个角点，按照顺序分别为右下、左下、左上、右上（yolo-pose姿态识别）
0_0_14_28_24_26_29	车牌号码
124	亮度
24	模糊度

转换代码

知道字符串各个含义以及连接规则后，则可以通过字符分割字符串，并提取需要的信息，并将

信息批量保存至 txt 文件即可，我这里为大家提供两段代码，一段提取车牌目标识别（仅矩形框），一段提取车牌姿态（矩形框+4个角点）。

车牌目标识别提取：

import os
import cv2def parse_bbox_from_filename(filename):"""从文件名中解析出车牌目标矩形框的左上角、右下角坐标。"""parts = filename.split('-')# 解析矩形框坐标bbox_part = parts[2].split('_')x1, y1 = map(int, bbox_part[0].split('&'))  # 左上角x2, y2 = map(int, bbox_part[1].split('&'))  # 右下角return (x1, y1), (x2, y2)def get_bbox(x_min, y_min, x_max, y_max, img_w, img_h):"""根据给定的最小最大坐标计算YOLO格式的bbox（中心点坐标、宽度、高度）。"""x_center = round((x_min + x_max) / 2 / img_w, 6)y_center = round((y_min + y_max) / 2 / img_h, 6)width = round((x_max - x_min) / img_w, 6)height = round((y_max - y_min) / img_h, 6)return x_center, y_center, width, heightif __name__ == '__main__':images_dir = r'D:\tcy_works\data\CCPD2019\ccpd_base'  # 替换为你自己的图像路径save_dir = r'D:\tcy_works\data\CCPD_deal\CCPD2019\ccpd_base'  # 替换为你想保存结果的路径os.makedirs(os.path.join(save_dir, "labels"), exist_ok=True)image_files = [os.path.join(images_dir, f) for f in os.listdir(images_dir) if f.lower().endswith(('.jpg', '.png'))]for image_path in image_files:filename = os.path.basename(image_path)try:(x_min, y_min), (x_max, y_max) = parse_bbox_from_filename(filename)except Exception as e:print(f"解析文件名失败: {filename}, 错误: {e}")continueimg = cv2.imread(image_path)if img is None:print(f"读取图像失败: {image_path}")continueheight, width = img.shape[:2]# 计算 bounding boxx_center, y_center, w_bbox, h_bbox = get_bbox(x_min, y_min, x_max, y_max, width, height)# 构建 YOLO 格式标注（仅 bbox）class_id = 0  # 假设类别ID为0label_line = [class_id, x_center, y_center, w_bbox, h_bbox]label_line = list(map(str, label_line))# 保存 label 文件label_file = os.path.join(save_dir, "labels", os.path.splitext(filename)[0] + ".txt")with open(label_file, 'w') as f:f.write(' '.join(label_line) + '\n')print(f"已处理图像: {filename}")print("所有图像处理完成！")

车牌姿态提取：

import os
import cv2def parse_points_from_filename(filename):"""从文件名中解析出车牌目标矩形框的左上角、右下角坐标以及车牌四个角点坐标。"""parts = filename.split('-')# 解析矩形框坐标bbox_part = parts[2].split('_')x1, y1 = map(int, bbox_part[0].split('&'))  # 左上角x2, y2 = map(int, bbox_part[1].split('&'))  # 右下角# 解析角点坐标：parts[3] 如 '458&394_308&410_304&357_454&341'points = []for point in parts[3].split('_'):x, y = map(int, point.split('&'))points.append((x, y))return (x1, y1), (x2, y2), pointsdef normalize_points(points, img_w, img_h):"""将点坐标归一化到 [0, 1] 范围内，并保留 6 位小数。返回列表格式：[x1, y1, vis1, x2, y2, vis2, ..., xn, yn, visn]"""norm_points = []for x, y in points:x_norm = round(x / img_w, 6)y_norm = round(y / img_h, 6)visibility = 2.000000  # YOLO-Pose 中表示该关键点始终可见norm_points.extend([x_norm, y_norm, visibility])return norm_pointsdef get_bbox(x_min, y_min, x_max, y_max, img_w, img_h):"""根据给定的最小最大坐标计算YOLO格式的bbox（中心点坐标、宽度、高度）。"""x_center = round((x_min + x_max) / 2 / img_w, 6)y_center = round((y_min + y_max) / 2 / img_h, 6)width = round((x_max - x_min) / img_w, 6)height = round((y_max - y_min) / img_h, 6)return x_center, y_center, width, heightif __name__ == '__main__':images_dir = r'D:\tcy_works\data\CCPD2019\ccpd_base'  # 替换为你自己的图像路径save_dir = r'D:\tcy_works\data\CCPD_deal\CCPD2019\ccpd_base'  # 替换为你想保存结果的路径os.makedirs(os.path.join(save_dir, "labels"), exist_ok=True)image_files = [os.path.join(images_dir, f) for f in os.listdir(images_dir) if f.lower().endswith(('.jpg', '.png'))]for image_path in image_files:filename = os.path.basename(image_path)try:(x_min, y_min), (x_max, y_max), points = parse_points_from_filename(filename)except Exception as e:print(f"解析文件名失败: {filename}, 错误: {e}")continueimg = cv2.imread(image_path)if img is None:print(f"读取图像失败: {image_path}")continueheight, width = img.shape[:2]# 计算 bounding boxx_center, y_center, w_bbox, h_bbox = get_bbox(x_min, y_min, x_max, y_max, width, height)# 归一化角点坐标 + 添加可见性（每个角点加一个 2.000000）norm_points = normalize_points(points, width, height)# 构建 YOLO-Pose 格式标注class_id = 0  # 假设类别ID为0label_line = [class_id, x_center, y_center, w_bbox, h_bbox] + norm_pointslabel_line = list(map(lambda x: f"{x:.6f}", label_line))  # 统一保留6位小数# 保存 label 文件label_file = os.path.join(save_dir, "labels", os.path.splitext(filename)[0] + ".txt")with open(label_file, 'w') as f:f.write(' '.join(label_line) + '\n')print(f"已处理图像: {filename}")print("所有图像处理完成！")