http://www.cnblogs.com/jackkwok/p/7228021.html
1，運行准備
按照https://github.com/matthewearl/deep-anpr說明的用法，運行過程分以下4步：
（1）准備10萬個背景圖片
（2）合成1000個測試車牌圖像
（3）訓練，以取得權重參數
（4）車牌檢測
1.1准備背景圖片
下載http://vision.princeton.edu/projects/2010/SUN/SUN397.tar.gz，36GB大小。好在服務器速度很快，基本在5MB/s以上，因此2~3個小時下載完畢。
在命令行運行： python extractbgs.py SUN397.tar.gz 圖片解壓。解壓也需要2個小時左右。
注意：運行時可能會報錯：cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE不存在。此時要將其改為cv2.IMREAD_GRAYSCALE。
1.2合成車牌測試圖片
Python安裝 Pillow-4.2.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
注意 fonts目錄下要有字體文件：UKNumberPlate.ttf
運行python gen.py 1000
在test目錄下生成1000張隨機車牌圖片
2，訓練
運行python train.py結果出現以下錯誤，似乎是代碼和python3,5無法兼容，因此測試無法進行下去。只能表示遺憾！
AttributeError: Can't pickle local object 'mpgen.<locals>.main'