基于YOLOV5的车牌识别项目实现

最新推荐文章于 2025-03-16 13:34:05 发布

傻瓜学习

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分类专栏：项目文章标签： YOLO 人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_73723097/article/details/145666751

版权

1、项目简介

本项目基于YOLOV5进行车辆车牌识别的目标检测

1.1 项目名称

基于YOLOV5进行车辆车牌识别的目标检测

1.2 项目简介

随着智能交通系统的不断发展，车辆车牌识别技术在交通管理、停车收费、安全监控等领域发挥着越来越重要的作用。本项目旨在开发一个高效准确的车牌识别系统，利用深度学习模型YOLOv5进行车牌检测，并结合光学字符识别（OCR）技术实现车牌号码的提取。通过这个系统，可以提高交通管理和安全监控的自动化水平，减少人工干预。

2、数据

2.1 数据预处理

1.获取数据集的labels目标框标签

训练集数据

import os
import numpy
import torch


def createLabels(path='train'):
    # 获取当前文件路径
    current_path = os.path.dirname(__file__)
    # 获取图片路径
    image_folder = os.path.join(current_path, "ccpd_green", path, "images")
    # 获取相对路径
    image_folder = os.path.relpath(image_folder)
    # 获取目录下所有的图片
    imgslist = os.listdir(image_folder)
    # 遍历操作,生成数据容器，遍历每一张图片
    for nf, img in enumerate(imgslist):
        # 获取文件名称,也是txt的名称,os.path.splitext()，返回一个元组
        img_name =