自动车牌识别系统（Python-YOLOv8）

自动车牌识别系统（Python-YOLOv8）

automatic-number-plate-recognition-python-yolov8 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/automatic-number-plate-recognition-python-yolov8

本项目实现了基于Python的自动车牌识别系统，利用YOLOv8进行车辆检测，并结合特定的车牌检测模型实现车牌定位。以下是对该项目的详细技术文档，旨在帮助用户理解和应用本文档涉及的内容。

安装指南

环境要求

• Python >= 3.7
• OpenCV
• PyTorch
• YOLOv8 - 可从 Ultralytics 的官方Git仓库获取。
• EasyOCR - 用于文本识别。
• SORT - 监视对象的简单在线和实时跟踪模块，需从abewley/sort下载。

安装步骤

1. Python环境准备: 确保你的环境中安装了Python 3.7或更高版本。

2. 依赖项安装:

   pip install opencv-python-headless Pillow torch torchvision easyocr yolov8
   

3. 安装SORT:

   • 克隆SORT仓库: git clone https://github.com/abewley/sort.git
   • 将其添加到你的项目路径中或者设置PYTHONPATH指向该目录。

4. YOLOv8预训练模型:

   • 下载YOLOv8的预训练权重文件，通过访问YOLOv8的官网或直接在代码中指定网络加载路径。

5. 特殊模型（如车牌检测器）:

   • 车牌检测器模型需从项目作者的Patreon获取，或遵循自定义数据集训练教程自行训练。

项目使用说明

1. 视频数据准备: 使用提供的视频链接或自己的交通流量视频。

2. 执行识别流程:

   • 修改脚本中的参数以指向正确的模型路径和视频源。
   • 运行主脚本，通常包含处理视频流、调用YOLOv8模型进行车辆检测、再应用车牌检测的逻辑。

3. 结果输出:

   • 系统将识别出的车牌显示在视频帧上，并可选择性地保存识别结果至文本或数据库。

项目API使用文档

虽然这是一个集成系统而非单一库API，关键函数调用大致如下：

• YOLOv8车辆检测:

  import yolov8
  model = yolov8.load("path_to_yolov8_weights")
  detections = model(source="your_video_path", conf=0.5)
  

• 车牌检测（假设已加载特制模型）:

  # 假设车牌检测器有自己的推理方法
  lp_detector = load_license_plate_model()
  plates = lp_detector(detections)
  

• SORT跟踪:

  import sort
  tracker = sort.Sort() 
  tracked_objects = tracker.update(detections)
  

请注意，上述API调用是示例性的，具体实现可能需要依据项目的实际代码结构调整。

项目安装方式

项目的部署主要围绕配置好上述软件包和下载必要的模型文件。以下是简化的步骤总结：

1. 设置Python环境并安装所需库。
2. 获取YOLOv8模型和其他定制模型（车牌检测器等）。
3. 完成项目的环境配置后，直接运行项目代码即可开始车牌识别流程。

通过遵循以上步骤，您应该能够成功搭建并运用这个自动车牌识别系统。在实践中，可能还需要根据具体的视频源和环境进行适当的调整和优化。

automatic-number-plate-recognition-python-yolov8 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/automatic-number-plate-recognition-python-yolov8