本文基于YOLOv8深度学习框架,通过16770张图片,训练了一个进行车牌检测模型,可以检测蓝牌与绿牌,然后对检测到的车牌使用OCR识别技术,进行车牌的识别。最终基于此模型开发了一款带UI界面的车牌检测与识别系统,可用于实时检测与识别场景中的车牌,更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的,支持图片、视频以及摄...
第一步:进行车辆车牌位置的检测,本文使用yolov8,通过16770张图片训练了一个可用于检测绿牌与蓝牌的车牌检测模型来进行车牌检测,检测精度为0.995; 第二步:对第一步检测出的车牌进行识别,直接使用的是PaddleOCR对于车牌进行识别。 下面对这些内容进行详细介绍 2.1 第一步:车牌检测 本文主要基于yolov8训练了一个车牌检测...
本文基于YOLOv8深度学习框架,通过16770张图片,训练了一个进行车牌检测模型,,可以检测蓝牌与绿牌,然后对检测到的车牌使用OCR识别技术,进行车牌的识别。最终基于此模型开发了一款带UI界面的车牌检测与识别系统,可用于实时检测与识别场景中的车牌,更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的,支持图片、视频以及...