detect(img_path)–用于从输入图像中检测车牌并在其周围绘制一个矩形。crop_plate()–用于从图像中裁剪检测到的车牌。如果您想应用一些OCR来提取文本,则此方法可用。 lpd= LicensePlateDetector(pth_weights='yolov3_training_final.weights',pth_cfg='yolov3_testing.cfg',pth_classes='classes.txt')# Detect li...
首先需要下载正确配置好darknet, 使用./darknet detect cfg/yolo.cfg yolo.weights data/dog.jpg 命令可得检测结果。本文主要是为了检测车牌区域,在darknet下新建一文件夹plate_imgae,其中存放train和val、pic三个文件夹,train文件夹下为1296张训练图片,val文件夹下为196张验证图片,pic为236张待检测的图片,图片格式...
detect(img_path)–用于从输入图像中检测车牌并在其周围绘制一个矩形。crop_plate()–用于从图像中裁剪检测到的车牌。如果您想应用一些OCR来提取文本,则此方法可用。 上面的代码片段构成了LicensePlateDetector该类的一个实例,检测到车牌,并将其裁剪。这是可视化输出: 图10- YOLO模型和LicensePlateDetector类的评估 ...
数据标注通常使用LabelImg或VGG Image Annotator等工具,生成包含边界框坐标和类别标签的XML或YOLO格式文件。 第三步:模型选择与训练 YOLOv5提供了多种预训练模型,如yolov5s、yolov5m、yolov5l和yolov5x,分别对应不同的速度和精度。对于实时应用,通常选择yolov5s。 下载YOLOv5仓库:从GitHub克隆YOLOv5的官方仓库。 git...
pip install opencv-python ultralytics easyocr Pillow numpy 1. 实施步骤 步骤1:初始化库 我们将首先导入必要的库。我们将使用OpenCV进行视频处理,使用YOLO进行目标检测,并使用EasyOCR读取检测到的车牌上的文字。 复制 importcv2 from ultralyticsimportYOLOimporteasyocrfromPILimportImageimportnumpyasnp ...
使用Python和YOLO检测车牌,计算机视觉无处不在-从面部识别,制造,农业到自动驾驶汽车。今天,我们将通过动手实践进入现代计算机视觉世界,学习如何使用YOLO算法检测车牌。
一个常用的车辆检测数据集是KITTI,它包含了不同角度和不同光照条件下的车辆图像。将数据集分为训练集和测试集,并确保数据集中的图像大小和格式一致。 然后,我们开始训练YOLOv5模型。在Python中,我们可以使用timm(Torch Image Models)库来加载预训练的ResNet50模型,并使用yolov5训练脚本进行训练。以下是训练模型的代码...
python labelImg.py 从终端执行这些操作将打开此窗口: 图2-启动LabelIMG 接下来,单击左侧菜单上的“打开目录”图标。找到存储汽车图像的文件夹。它会自动打开第一个图像: 图像3 -用LabelIMG打开图像(作者提供的图像) 左侧面板中的标签会显示YOLO。接下来,按键盘上的W键以打开RectBox 工具。在车牌周围绘制一个矩形,...
pythonobject-detection_yolo.py --image= image.jpg 运行结果: Step2:车牌检测 现在我们必须分段我们的车牌号,输入是板的图像,我们必须能够提取单字符图像。这一步骤的结果作为识别阶段的输入非常重要。在自动读取车牌的系统中。分割是车牌自动识别最重要的过程之一,因为...
python object-detection_yolo.py --image = image.jpg 这就是结果: 第二步:车牌分割 现在必须分段牌号。输入是板的图像,必须能够提取单字图像。该步骤的结果用作识别阶段的输入,非常重要。在自动读取车牌的系统中。 分段是自动识别牌照的最重要的过程之一,因为任何其他步骤都是基于它的。如果分割失败,则识别阶段将...