feat: 特殊车牌生成管线 + C++/多进程/色温校正

CCPD_SPE_GEN/README.md

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+# CCPD_SPE_GEN — 特殊车牌数据集生成工具
+
+基于 CCPD 真实车辆照片，将普通蓝牌替换为 9 种特殊车牌（警车/军车/港澳/使馆/领馆/教练/新能源）。
+
+---
+
+## 目录结构
+
+```
+CCPD_SPE_GEN/
+├── README.md
+│
+├── cv_pipeline/                 # 传统 CV 管线（无需 GPU/训练）
+│   ├── plate_swap.py            # 主体：车牌替换全流程
+│   ├── extract_real_plates.py   # 从 CCPD 提取真实车牌 ROI
+│   └── gen_pure_plates.py       # 生成纯合成车牌（无背景）
+│
+├── gan_pipeline/                # GAN 管线（CUT 纹理迁移）
+│   ├── dataset.py               # L 通道 DataLoader + 推理封装
+│   ├── models.py                # Generator + PatchGAN + PatchNCE Loss
+│   ├── train.py                 # 训练脚本
+│   └── requirements.txt         # PyTorch 依赖
+│
+└── scripts/                     # 一键运行脚本
+    ├── quick_test.sh            # 快速测试 20 张警车牌
+    ├── preview_all.sh           # 预览全部 9 种类型
+    └── gan_data_prep.sh         # GAN 训练数据准备
+```
+
+## 两套算法
+
+### CV 管线 (`cv_pipeline/`)
+**经典计算机视觉，零训练成本，即开即用。**
+
+流程：CCPD 原图 → 解析文件名角点 → 生成特殊车牌 → Lab 色彩对齐 → 透视回贴 → 距离变换羽化 → 噪声/模糊匹配 → JPEG 退化模拟 → 输出
+
+```bash
+cd ICE_Dataset
+python CCPD_SPE_GEN/cv_pipeline/plate_swap.py \
+    --ccpd-dir ./CCPD/CCPD2019/ccpd_base \
+    --plate-type police \
+    --num 500 \
+    --output ./output/police_dataset
+```
+
+### GAN 管线 (`gan_pipeline/`)
+**基于 CUT (Contrastive Unpaired Translation)，需 PyTorch + GPU 训练。**
+
+仅对车牌 L (亮度) 通道做纹理迁移，保留 AB 颜色通道不变。训练后将 GAN 推理接入 CV 管线，替换硬编码的退化模拟步骤。
+
+```bash
+# 训练
+cd CCPD_SPE_GEN/gan_pipeline
+python train.py \
+    --domain-a ../../gan_data/domain_A_synthetic/police \
+    --domain-b ../../gan_data/domain_B_real \
+    --epochs 100 --batch 4 \
+    --output ../../output/cut_police
+
+# 推理 (在 CV 管线中调用)
+# from CCPD_SPE_GEN.gan_pipeline.dataset import LChannelInference
+```
+
+## 依赖
+
+| 管线 | 依赖 |
+|------|------|
+| CV | `numpy`, `opencv-python`, `tqdm`, `chinese_license_plate_generator/` |
+| GAN | 以上 + `torch>=1.12`, `torchvision`, `tensorboard` |
+
+## 支持的特殊车牌类型
+
+| 类型 | 底板 | 说明 |
+|------|------|------|
+| `police` | 白底 | 警用车牌 (末位"警"红字) |
+| `army` | 白底 | 军车/武警 |
+| `gangao` | 黑底 | 港澳入出境 |
+| `shiguan_old` | 黑底 | 使馆旧版 ("使"红字) |
+| `shiguan_new` | 黑底 | 使馆新版 (白字) |
+| `lingguan_old` | 黑底 | 领馆旧版 ("领"红字) |
+| `lingguan_new` | 黑底 | 领馆新版 (白字) |
+| `coach` | 黄底 | 教练车 (末位"学") |
+| `new_energy` | 黄绿双拼 | 大型新能源 (8 位) |