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YOLOv5和LPRNet的车牌识别系统结合了深度学习技术的先进车牌识别解决方案。该系统整合了YOLOv5目标检测框架和LPRNet文本识别模型
1. YOLOv5目标检测框架
YOLO是一种先进的目标检测算法#xff0c;以其实时性能和高精度闻名。YOLOv5是在前几代基础上进行优化的…车牌识别系统
YOLOv5和LPRNet的车牌识别系统结合了深度学习技术的先进车牌识别解决方案。该系统整合了YOLOv5目标检测框架和LPRNet文本识别模型
1. YOLOv5目标检测框架
YOLO是一种先进的目标检测算法以其实时性能和高精度闻名。YOLOv5是在前几代基础上进行优化的版本包括更高效的网络结构、数据增强策略和训练技巧能够在保持高识别率的同时降低计算开销。
#yolov5示例代码
import cv2
import time
from yolov5.detect import detect # 加载模型
model yolov5s.pt # 可以选择 yolov5s, yolov5m, yolov5l, yolov5x 等不同大小的模型
conf_thres 0.5 # 置信度阈值
device cpu # 使用 CPU 进行检测也可以设置为 0如果你的机器有NVIDIA GPU image_path path_to_your_image.jpg # 图像路径
image cv2.imread(image_path) # 读取图像 # 进行检测
results detect(image, model, conf_thres, device) # 遍历检测结果
for x1, y1, x2, y2, conf, cls in results: # 绘制矩形框 cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) # 显示类别和置信度 cv2.putText(image, f{cls} {conf:.2f}, (x1, y1 - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 255, 0), 2) # 显示图像
cv2.imshow(YOLOv5 Detection, image)
cv2.waitKey(0) # 等待按键
cv2.destroyAllWindows() # 如果是使用摄像头别忘了在最后释放资源
# cap.release()
2. LPRNet文本识别模型
LPRNet是专为车牌字符识别设计的深度神经网络由Intel公司提出并商用。它能够处理各种光照、角度和遮挡条件下的车牌图像。
#示例代码
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image class LPRNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(LPRNet, self).__init__() self.layer1 nn.Conv2d(3, 64, kernel_size3, padding1) # 示例卷积层 self.fc nn.Linear(some_feature_size, num_classes) # 假设的全连接层 def forward(self, x): x self.layer1(x) x x.view(x.size(0), -1) # 扁平化 x self.fc(x) return x model_path path_to_your_lprnet_model.pth
model LPRNet(num_classeslen(CHARS) 1) # CHARS 是字符集包括车牌可能的所有字符和一个额外的类别如背景或填充
model.load_state_dict(torch.load(model_path))
model.eval()
transform transforms.Compose([ transforms.Resize((94, 24)), # 假设输入图像大小为 94x24 transforms.ToTensor(), # 可能还需要其他预处理步骤如归一化等
]) image_path path_to_your_license_plate_image.jpg
image Image.open(image_path).convert(RGB)
image transform(image)
image image.unsqueeze(0) # 增加批次维度 with torch.no_grad(): output model(image)
系统工作原理
YOLOv5-LPRNet车牌识别系统的工作流程大致如下
车牌检测首先通过YOLOv5目标检测框架对输入图像进行车牌检测定位出车牌的位置。车牌识别然后将检测到的车牌区域送入LPRNet文本识别模型进行字符识别输出车牌号码。
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该车牌识别系统项目
链接: https://pan.baidu.com/s/1PXl08xpyaZ3OizeNZg5C3w 提取码: hz9z 模型文件闲鱼鳄鱼的眼药水
搭建环境
1.使用conda或者venv创建新的环境
conda create -n yolo-lprnet python3.7 #conda
python3.7 -m venv yolo-lprnet #venv
2.安装opencv
pip install opencv-python4.1.1.26 #不建议opencv版本过高
pip install opencv-contrib-python4.1.1.263.安装pyside6
pip install pyside6
4.安装torch和cuda #如果没有cuda的话我们可以选择使用cpu推理
pip install torch1.10.1cu102 torchvision0.11.2cu102 -f https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html#这里会很慢如果没有梯子请到闲鱼或csdn私信我拿网盘安装包
#用其他版本也行但我没测试过
5.之后进入项目主目录,就可直接运行python detect.py 有ui版本
ui界面(左上角选择整个文件夹里的车牌图片或者是选择一张图片进行检测左侧的是原始图像右侧的是一个车牌检测后的图片车牌信息标在框上)使用摄像头
无ui版本
检测到以后会输出到特定的文件夹下终端打印车牌的号码摄像头使用opencv显示
到此就结束了
