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该项目利用了一个被标记为“YOLOv8”的目标检测模型,专门针对车牌识别任务进行训练和优化。整个系统通常分为以下几个核心步骤:
数据准备:
模型训练:
车牌检测:
车牌字符识别(OCR):
结果输出:
使用Yolov8预训练模型(YOLOv8n)检测车辆。
使用有执照的车牌检测器来检测车牌。该模型使用该数据集使用 Yolov8 进行训练。
conda create --prefix ./env python==3.8 -y
conda activate ./env
pip install -r requirements.txt
python main.py
python add_missing_data.py
python visualize.py
效果如图:
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