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# CCPD_SPE_GEN — 特殊车牌数据集生成工具
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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）。
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## 目录结构
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CCPD_SPE_GEN/
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├── README.md
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├── cv_pipeline/ # 传统 CV 管线（无需 GPU/训练）
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│ ├── plate_swap.py # 主体：车牌替换全流程
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│ ├── extract_real_plates.py # 从 CCPD 提取真实车牌 ROI
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│ └── gen_pure_plates.py # 生成纯合成车牌（无背景）
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├── gan_pipeline/ # GAN 管线（CUT 纹理迁移）
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│ ├── dataset.py # L 通道 DataLoader + 推理封装
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│ ├── models.py # Generator + PatchGAN + PatchNCE Loss
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│ ├── train.py # 训练脚本
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│ └── requirements.txt # PyTorch 依赖
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└── scripts/ # 一键运行脚本
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├── quick_test.sh # 快速测试 20 张警车牌
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├── preview_all.sh # 预览全部 9 种类型
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└── gan_data_prep.sh # GAN 训练数据准备
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## 两套算法
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### CV 管线 (`cv_pipeline/`)
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**经典计算机视觉，零训练成本，即开即用。**
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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
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```bash
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cd ICE_Dataset
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python CCPD_SPE_GEN/cv_pipeline/plate_swap.py \
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--ccpd-dir ./CCPD/CCPD2019/ccpd_base \
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--plate-type police \
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--num 500 \
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--output ./output/police_dataset
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```
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### GAN 管线 (`gan_pipeline/`)
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**基于 CUT (Contrastive Unpaired Translation)，需 PyTorch + GPU 训练。**
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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。
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```bash
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# 训练
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cd CCPD_SPE_GEN/gan_pipeline
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python train.py \
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--domain-a ../../gan_data/domain_A_synthetic/police \
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--domain-b ../../gan_data/domain_B_real \
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--epochs 100 --batch 4 \
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--output ../../output/cut_police
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# 推理 (在 CV 管线中调用)
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# from CCPD_SPE_GEN.gan_pipeline.dataset import LChannelInference
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```
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## 依赖
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| 管线 | 依赖 |
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| CV | `numpy`, `opencv-python`, `tqdm`, `chinese_license_plate_generator/` |
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| GAN | 以上 + `torch>=1.12`, `torchvision`, `tensorboard` |
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## 支持的特殊车牌类型
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| 类型 | 底板 | 说明 |
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| `police` | 白底 | 警用车牌 (末位"警"红字) |
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| `army` | 白底 | 军车/武警 |
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| `gangao` | 黑底 | 港澳入出境 |
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| `shiguan_old` | 黑底 | 使馆旧版 ("使"红字) |
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| `shiguan_new` | 黑底 | 使馆新版 (白字) |
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| `lingguan_old` | 黑底 | 领馆旧版 ("领"红字) |
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| `lingguan_new` | 黑底 | 领馆新版 (白字) |
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| `coach` | 黄底 | 教练车 (末位"学") |
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| `new_energy` | 黄绿双拼 | 大型新能源 (8 位) |
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