违章停车车牌识别：使用YOLOv5进行车牌检测与识别-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了违章停车车牌识别：使用YOLOv5进行车牌检测与识别。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

文末含有完整代码

1. 介绍

违章停车问题在城市中是一个很常见的交通问题。为了有效地管理违章停车问题，我们需要对违停车辆进行识别。本篇博客将向您展示如何使用YOLOv5进行车牌检测与识别，从而辅助管理违章停车问题。

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一个实时目标检测算法，具有较高的准确性和速度。在本教程中，我们将首先准备车牌检测的数据集，然后使用YOLOv5训练一个车牌检测模型。接着，我们将使用训练好的模型对车牌进行识别。最后，我们将展示如何利用识别结果进行违章停车检测。

2. 准备工作

在开始训练YOLOv5模型之前，我们需要安装一些必要的Python库，包括torch、torchvision、opencv-python等。安装这些库的命令如下：

pip install torch torchvision
pip install opencv-python

3. 数据集准备

为了训练一个车牌检测模型，我们需要准备一个包含车牌的数据集。数据集应该包含一系列图像，以及每个图像中车牌的位置和标签信息。这些信息通常以XML或者JSON格式存储。

在这个示例中，我们将使用一种简单的文本格式来存储车牌的位置和标签信息。每个图像的标注信息存储在一个与图像同名的.txt文件中。每行代表一个车牌，包含车牌的类别（0表示车牌）、中心点的x和y坐标、宽度和高度。所有坐标和尺寸都是相对于图像宽度和高度的比例。例如：

0 0.5 0.5 0.2 0.1

表示一个车牌位于图像中心，宽度占图像宽度的20%，高度占图像高度的10%。

为了训练YOLOv5模型，我们还需要创建一个数据集配置文件，以告知模型如何加载数据集。配置文件应该包含以下内容：

train: ./data/train.txt
val: ./data/val.txt
nc: 1
names: ['license_plate']

其中train和val字段分别指定了训练集和验证集的图像列表文件。nc字段表示类别数量（本例中只有一个类别：车牌）。names字段列出了每个类别的名称。

4. 训练YOLOv5模型

准备好数据集后，我们可以开始训练YOLOv5模型了。首先，我们需要选择一个预训练模型作为起点。YOLOv5提供了多种尺寸的预训练模型，包括yolov5s（小尺寸，速度快）、yolov5m（中等尺寸，准确性更高）等。在这个示例中，我们将使用yolov5s模型。

接下来，我们可以使用以下命令启动训练：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data dataset.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt

参数说明：

--img 640：指定输入图像的尺寸为640x640像素。
--batch 16：指定每个批次包含16个样本。
--epochs 100：指定训练100个周期。
--data dataset.yaml：指定数据集配置文件。
--cfg yolov5s.yaml：指定模型配置文件。
--weights yolov5s.pt：指定预训练模型的权重文件。

训练完成后，模型权重将保存在runs/train/exp/weights目录下。

5. 车牌识别

训练好车牌检测模型后，我们可以使用它来识别车牌。首先，我们需要加载模型：

import torch

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='runs/train/exp/weights/best.pt', force_reload=True)

然后，我们可以使用模型对图像进行车牌检测：

import cv2
from PIL import Image

def detect_license_plate(image_path):
    img = cv2.imread(image_path)
    img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    results = model(Image.fromarray(img_rgb))
    return results

image_path = 'test_image.jpg'
results = detect_license_plate(image_path)

results对象包含了检测到的车牌的位置和置信度信息。我们可以将检测结果绘制在图像上：

results.render()
cv2.imshow('License Plate Detection', cv2.cvtColor(results.imgs[0], cv2.COLOR_RGB2BGR))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

6. 违章停车检测

为了检测违章停车，我们需要根据车牌识别结果判断车辆是否停在了禁停区域。这可以通过比较车牌的位置和禁停区域的位置来实现。

首先，我们需要定义一个函数来判断两个矩形是否相交：

def is_overlap(rect1, rect2):
    x1, y1, w1, h1 = rect1
    x2, y2, w2, h2 = rect2
    return not (x1 + w1 < x2 or x2 + w2 < x1 or y1 + h1 < y2 or y2 + h2 < y1)

接下来，我们可以根据车牌检测结果判断车辆是否停在了禁停区域：

def is_illegal_parking(license_plate_results, no_parking_zones):
    for result in license_plate_results.xywh:
        for zone in no_parking_zones:
            if is_overlap(result, zone):
                return True
    return False

no_parking_zones = [(100, 100, 200, 200)]  # 禁停区域的位置
print(is_illegal_parking(results, no_parking_zones))