yolov11车牌检测网页版（html+Fastapi） 超简单

源码：

「yolov11车牌识别网页版（HTML+Fastapi）」
链接：https://pan.quark.cn/s/ae85e6b776c0

链接：https://pan.quark.cn/s/ae85e6b776c0

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检测页面：

快速开始

1、双击打开【yolov11车牌识别网页.html】即可看见网页

2、安装Python3.9以上的解释器

3、下载Python的第三方库

pip install fastapi uvicorn ultralytics opencv-python-headless pillow numpy pydantic paddlepaddle paddleocr

4、使用 "python main.py" 命令直接运行此服务

前端系统（Vue.js + Element-UI）

• 框架：Vue.js 2.x（响应式数据驱动）。
• UI 组件：Element-UI（提供菜单、按钮、滑块等组件）。
• 通信：WebSocket（实时传输视频帧与检测结果）。
• 工具：HTML5 <video> 和 <canvas>（视频播放与帧抓取）。

后端系统（FastAPI）

• 框架：FastAPI（高性能异步 Web 框架）。
• 模型：
  • 目标检测：Ultralytics YOLOv8（ultralytics 库）。
  • OCR 识别：PaddleOCR（百度开源 OCR 库，支持中文车牌识别）。
• 工具：
  • OpenCV（图像处理，如帧解码、图像标注）。
  • Pydantic（数据校验与序列化）。
  • Uvicorn（ASGI 服务器，用于部署 FastAPI 应用）。

系统演示

1. 图片检测流程：
   • 上传图片 → 选择模型 → 调整参数 → 点击检测 → 显示标注结果。
2. 视频检测流程：
   • 上传视频 → 点击开始检测 → 实时显示原始视频与检测帧 → 支持暂停 / 继续 / 停止。

总结

该项目是基于YOLOv11的车牌识别网页系统，包含前端(Vue.js+Element-UI)和后端(FastAPI)两大模块。前端采用WebSocket实现实时通信，使用HTML5视频和画布元素处理视频帧；后端整合了YOLOv8目标检测和PaddleOCR文字识别，通过OpenCV进行图像处理。系统支持图片和视频检测，提供参数调整功能，可实时显示检测结果。部署需Python3.9+环境及FastAPI等第三方库，运行main.py即可启动服务

YOLOv8 + PaddleOCR 是最优解，精度高、速度快。
CNOCR 在中文车牌识别上表现优秀，但速度稍慢。
EasyOCR 适合轻量级应用，但对模糊车牌适应性较差。
Tesseract OCR 适用于标准化文本，但车牌识别表现较差。
PaddleOCR>CNOCR>EasyOCR >Tesseract OCR