car_num_main.py  :将图片转为灰度图像，灰度图像二极化，分割图像并分别保存为.jpg和.bmp文件（直接右键运行即可完成转换）     train-license-province.py : 省份简称训练识别（需在控制台通过代码运行）       train-license-letters.py :城市代号训练识别（需在控制台通过代码运行）       train-license-digits.py :车牌编号训练识别（需在控制台通过代码运行）  

解决官网下载的CUDA9.1版本的tensorflow在运行import tensorflow as tf时报OSError: [WinError XXX] 找不到指定的模块/Could not find 'cudart64_90.dll'的错误，适用于CUDA9.1的windows版本

基础条件： Win10 + GTX 1060 安装显卡驱动 首先安装 显卡驱动： https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 按自己的GPU型号和操作系统去选择驱动版本，下载类型选择 Studio 下载后的驱动文件： 直接运行即可。 安装完成后，nvidia-smi即可查看GPU信息 安装CUDA 接下来安装 CUDA，试了9.0、9.2版本在安装时都会报一些错，大致是说驱动版本高而CUDA版本低，所以直接安装 10.2 主要参考了这篇文章： https://blog.csdn.net/bingo_liu/article/deta

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DeepID 0. 效果展示 训练图(极小数据测试训练) 测试图 训练曲线accuracy 训练曲线loss 1. 数据地址及工具 人脸数据下载地址: 人脸数据私人下载地址: 人脸数据私人下载地址: 有账号密码下载地址: 本项目测试图库: 已训练完的模型: 2. 执行指令 防止数据不均衡，小于100张的用于测试，不足600的做数据扩充 python image_augmentation.py 将原图剪裁，剪裁成（47 * 55）大小的图片，原图是人脸对齐的 python image_crop.py 将图库进行划分，保存各分块的本地地址，存储为csv文件 python image_split.py 将划分后的数据保存成向量存储形式, 存储为pkl文件 python image_vector.py 训练数据 python train.py 在命令行输入,启动tensorboard观测曲线 te

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