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四、运行项目 (教程)
12月更新:
因为有兄弟想要流畅调用摄像头,我就用MTSP的项目改了一下。
更新项目:Python——yolov8识别车牌2.0-CSDN博客
时间:2023年12月26日12:57:52
YOLOv8+LPRNet车牌定位与识别https://www.bilibili.com/video/BV1vk4y1E7MZ/
最近做了有一个车牌识别的小需求,今天完成了,在此记录和分享
首先,我去了GitHub上面找开源项目,就找到了3个大佬的项目,于是融合一下就完成了
基于YOLOV8的车牌识别的项目参考项目:
YOLOv8-license-plate-recognize.zip - 蓝奏云文件大小:24.4 M|https://wwwf.lanzout.com/iCY5N0uhltdg下载解压后,可根据下面的提示,运行代码
注意Python版本!要3.8及以上!!!
注意Python版本!要3.8及以上!!!
注意Python版本!要3.8及以上!!!
python>=3.8
4.1、下载库——ultralytics (记得换源)
# 安装对应版本的库 pip install ultralytics==8.0.48 pip install pyside6==6.4.2
4.2、更改配置(CPU & GPU)
4.3、更换路径
4.4、运行项目
yolov5车牌号检测+识别_哔哩哔哩_bilibili继上期视频做的检测任务上做的识别,视频是一帧一帧做的检测,没有声音,由于数据集中部分场景不足,会造成对标识牌的误检。对较近的车牌效果还是可以的。如果喜欢或者对你有用,就给我github点个赞吧。代码已经开源:https://github.com/Buster-maker/plate,链接:https://pan.baidu.com/s/1ivZMy33mnPRaJWULt2-b5Q 提取码:6mn, 视频播放量 11802、弹幕量 2、点赞数 126、投硬币枚数 73、收藏人数 306、转发人数 88, 视频作者 Excelsior007, 作者简介 保持热爱,奔赴星海。,相关视频:YOLOv7+YOLOv5车辆识别+车辆测距+车辆测速+反应时间+防碰撞检测(原创作品),yolov5检测车牌号(后期加上识别),道路监控摄像头--YOLOv5算法实时检测过往车辆和车牌,YOLOv3+CRNN实现车牌检测与识别,yolov5+lprnet yolov5实现的是车牌检测 lprnet实现的是字符识别,效果还是说的过去的,基于YOLOv5+LPRNet进行车牌检测及识别,YOLOv5+LPRNet完成车牌定位与识别,基于pyqt5+yolov5+lprnet实现车牌检测和车牌识别系统,基于YOLOv5+LPRNet进行车牌检测及识别,数字图像处理大作业-车牌识别https://www.bilibili.com/video/BV1iD4y1S7fKYOLOv5+LPRNet完成车牌定位与识别_哔哩哔哩_bilibili鸽了太久了,简单写一下,大家可以按着这个思路自己优化一下,代码方github上啦,用到自取,谢谢大家。https://github.com/mmastererliu/master_liu, 视频播放量 2240、弹幕量 0、点赞数 63、投硬币枚数 53、收藏人数 131、转发人数 17, 视频作者 学渣大鑫子, 作者简介 朋友,摸鱼吗,相关视频:20分钟学会车牌识别网络LPRnet,yolov5车牌号检测+识别,基于YOLOV5的车辆车牌实时识别,yolov5+lprnet yolov5实现的是车牌检测 lprnet实现的是字符识别,效果还是说的过去的,[yolov5小白训练教程]0基础教学,训练自己的数据集,详细教学,【车牌识别】YOLOv5实战项目分享,附带原理+代码课程学习,项目及课程均有源码,速来白嫖!—人工智能/计算机视觉/目标检测,获取并使用YOLOv5识别结果,YOLOV5改进-基于FasterNet轻量化模型提出C3-Faster,基于YOLOv5+LPRNet进行车牌检测及识别,带你一行行读懂yolov5代码,yolov5源码https://www.bilibili.com/video/BV1Hs4y1S7tw
项目介绍:
基于YOLOv8+LPRNet进行车牌检测及识别,包括对车辆的车牌区域精确定位,利用校正探测器对定位的车牌进行边框校正处理,使用增强神经网络模型对车牌区域进行超分辨率技术处理和光学字符识别。经过多次试验测试,可以对视频中的车辆车牌实时识别以及图片中的车辆车牌进行准确定位和识别,识别速度快,准确率高,比那些传统车牌识别方法效果好很多。
结语:
- 感谢大佬们的开源!
- 让本小白也可以完成这个小项目,先开始看见网上挺多付费的,自己也准备放弃了,用钱买
- 突然柳暗花明,看见了大佬们的开源项目,自己拿过来改改,就完成了!
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