1.代码的主要流程如下：
- 导入所需的库和模块。
- 对数据集进行可视化，随机选择一些图像进行展示。
- 加载图像数据集，并将图像和标签存储在数组中。
- 对标签进行独热编码。
- 划分训练集和测试集。
- 使用图像数据增强技术增加训练数据的多样性。
- 定义一些评估指标的函数。
- 创建模型，并进行模型的编译。
- 训练模型，并保存最佳的模型权重。
- 绘制训练结果的准确率、损失和其他指标的曲线。
- 使用训练好的模型进行车牌识别的示例。
- 检测车牌并提取车牌图像。
- 在车牌图像中查找字符轮廓。
- 分割字符并显示结果。
- 导入模型和标签。
- 加载待预测的图像。
- 预处理输入图像。
- 使用模型进行预测，并得到预测结果。
- 打印预测结果。
2.效果图
预测结果与真实结果对比
利用resnet50模型实现车牌识别（Python代码，.ipynb和.py两种文件保存都有，可以使用jupyter或pycharm运行）_哔哩哔哩_bilibili文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-447708.html
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