功能:采用了最新的YOLOv8和YOLOv5目标检测算法进行车牌检测定位,并应用LPRNet识别车牌字符,另外支持车牌颜色识别。文中使用5555张车辆车牌图像训练,给出了mAP、F1 Score等指标结果;基于PySide6和SQLite数据库设计UI界面以及登录注册界面,使用YOLO+LPRNet实现车牌检测识别,系统能够识别图像、视频、实时视频流以及批量文件处理等多种功能,可点击按钮更换模型。
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此代码资源包为本人在 CSDN 、知乎、博客园等平台上分享的博文:基于YOLOv8v7v6v5和LPRNet的中文车牌识别系统(深度学习代码+UI界面实现+训练数据集)中分享的完整代码和资源整合。包含训练数据集、训练代码、UI界面代码、深度学习模型等完整代码。
详细安装教程:(1)Pycharm软件安装教程;(2)Anaconda软件安装教程;(3)Python环境配置教程;
注意事项:版权所有,禁止盗卖或用于商业化用途;
YOLOv8和YOLOv5检测 + LPRNet识别车牌字符 + 颜色识别
UI界面 + 数据集 + 完整代码
PySide6界面 + 登录注册界面 + 数据库SQL
界面文字图标都可修改
购买后可预约免费协助安装
资源中包含的文件夹情况如下