功能：采用了最新的YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6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。

如何使用代码及注意事项见我的博文，详细技术细节请参阅本人博客以及介绍视频；

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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、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5检测

LPRNet识别车牌字符 + 车牌颜色识别

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

文件夹内包含的文件详情如下：

• 完整程序文件（.py等）
• UI界面源文件、数据库、图标（.db、ui、.qrc、.py等）
• 数据集文件、视频文件（.png、.jpeg、.mp4等）
• 训练代码、测试代码

这个合集中包含YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5，LPRNet识别车牌字符 + 车牌颜色识别的完整项目的资源文件，详细文件可点击进入合集中包含的作品中有详细的介绍哦！

注意事项：版权所有，禁止盗卖或用于商业化用途；