用Python+OpenCV+Yolov5+PyTorch+PyQt开发的车牌识别软件（包含训练数据）

目录

演示视频

软件使用说明

软件设计思路

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演示视频

这是一个可以实时识别车牌的软件，支持图片和视频识别，以下是软件的演示视频。

点击查看代码购买地址

软件使用说明

1. 下载源码后，首先安装依赖库。项目所用到的依赖库已经放在了requirements.txt文件中，大家可以使用以下命令进行安装。建议要使用requirements.txt中指定的版本库，其他版本的库可能会导致部分功能异常。

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2. 安装完毕后，运行main.py即可打开软件。

3. 软件打开后会自动加载模型，加载完毕后才会允许选择待识别文件。

4. test-pic和test-video文件夹中分别存放了图片和视频用于识别。

5. 选择完待识别文件后，点击开始识别按钮即可。

软件设计思路

1. 首先获取一些包含车牌的图片，然后使用labelimg进行标注。标注完毕后再使用yolov5进行训练，得到一个车牌定位模型。

2. 再用PyTorch训练只有车牌的图片，得到一个车牌内容识别模型。

3. 车牌颜色通过Opencv的HSV色域值处理可以得到。

4. 车牌定位出来之后，可以进行透视变换处理从而提高识别准确度。但如果你训练的车牌数据够多角度够刁钻，准确度也高的话，那透视变换处理这一步的话其实也可以省略跳过。

5. 界面的话通过PyQt5库实现，难度不大。重点就是知道如何将将numpy类型的值转成QPixmap，好让图片显示到界面上。

6. 为了做到实时识别，在识别前一定要先加载模型（包括yolov5训练出来的定位模型以及PyTorch训练出来的车牌号识别模型）。要改下yolov5的detect.py代码文件好让它跟PyQt5结合。

这是我训练出来的模型准确度，测试图片都是蓝色车牌。

注：我使用的绝大多数图片是蓝色车牌，有少量一部分是绿色车牌，其他颜色的车牌都没有。 车牌没有那种角度特别刁钻、也没有那种模糊的受天气影响的图片，所以该模型对蓝色车牌和质量较好图片有较高的识别准确度。如果读者有更好的识别模型，可以直接替换项目中res文件夹下的content_recognition.pth模型文件。

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../test-plate/京A82889_180804_000.jpg的预测结果为京A82889，预测正确
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当中省略
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