自动车牌识别系统基于YOLOv8

自动车牌识别系统基于YOLOv8

Automatic-License-Plate-Recognition-using-YOLOv8 License Plate Detection using YOLOv8 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/Automatic-License-Plate-Recognition-using-YOLOv8

本教程将引导您完成一个使用YOLOv8进行车牌自动识别的开源项目【Automatic-License-Plate-Recognition-using-YOLOv8**的安装和使用过程。以下是关键内容概览：

1. 目录结构及介绍

项目结构清晰地组织了各个组成部分，以便于开发和维护。下面是项目的主要目录结构及其功能简介：

Automatic-License-Plate-Recognition-using-YOLOv8/
├── main.py                 # 核心脚本，实现车辆检测与车牌识别流程
├── add_missing_data.py     # 补全因帧丢失导致的数据空缺，确保视频流畅处理
├── license_plate_detector.pt # 预训练的车牌检测模型
├── yolov8n.pt              # 预训练的车辆检测模型（YOLOv8n）
├── requirements.txt        # 项目依赖库列表
├── README.md               # 项目说明文档
├── gitgnore                # Git忽略文件列表
└── util.py                 # 辅助函数集合，如数据处理等

• main.py 是项目启动和核心逻辑所在。
• add_missing_data.py 用于处理视频帧间可能存在的数据不连贯性。
• license_plate_detector.pt 和 yolov8n.pt 分别是用于车牌识别和车辆检测的预训练模型文件。
• requirements.txt 列出了运行项目所需的Python包。

2. 项目启动文件介绍

main.py

main.py 是执行车牌识别的关键文件，它主要利用YOLOv8框架来检测视频中的车辆，并通过特定的车牌检测模型进一步识别车牌。该文件实现了以下步骤：

• 加载YOLOv8车辆检测模型和车牌检测模型。
• 打开指定的视频源。
• 循环读取每一帧，先进行车辆检测，然后对检测到的车辆应用车牌识别。
• 结果存储在内存中或通过回调函数进一步处理。

启动这个脚本前，需确保已安装所有必要的依赖并配置好环境。

3. 项目的配置文件介绍

该项目没有传统的配置文件形式（如.ini或.yaml），其配置信息主要通过代码内硬编码或者直接指定（比如模型路径、视频文件路径等）来进行管理。关键配置大多位于 main.py 文件内，包括但不限于模型路径、视频源路径、以及是否启用某些功能的标志。用户可以根据需要，在该文件中修改这些参数以适应不同的场景需求。

环境设置与运行指南

1. 创建并激活虚拟环境:

   conda create --prefix ./env python=3.8 -y
   conda activate ./env
   

2. 安装依赖:

   pip install -r requirements.txt
   

3. 运行项目: 先运行主程序生成测试CSV文件：

   python main.py
   

   接着使用 add_missing_data.py 处理数据平滑：

   python add_missing_data.py
   

   最后，用 visualize.py 观察最终结果：

   python visualize.py
   

遵循以上步骤，您就可以成功部署并开始使用这个车牌自动识别系统了。

Automatic-License-Plate-Recognition-using-YOLOv8 License Plate Detection using YOLOv8 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/Automatic-License-Plate-Recognition-using-YOLOv8