基于YOLOv8模型+CnOCR识别技术实现汽车车牌识别

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了基于YOLOv8模型+CnOCR识别技术实现汽车车牌识别。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。

基于YOLOv8模型+CnOCR识别技术实现汽车车牌识别文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-509815.html

第1步:导入库

# Import Libraries

# Warning
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

# Main
import os
import gc
import shutil
import time
import random
import cv2
import numpy as np 
import pandas as pd
import glob
from tqdm import tqdm
tqdm.pandas()
import re

# Data Visualization
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import plotly
import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px
from plotly.subplots import make_subplots
from IPython.display import Image, display

import torch
from numba import cuda

第2步:训练数据集下载

到了这里,关于基于YOLOv8模型+CnOCR识别技术实现汽车车牌识别的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • YOLOv8测试3:在Python中将YOLOv8模型封装成API接口使用(上传测试图片并返回识别结果,附测试代码)

    记录时间 [2024-4-4] 本文讲述的是在 Windows 系统( Python + PyTorch + Conda + cpu )中 YOLOv8 模型的简单应用。这里附带上 YOLOv8 官方文档,里面记载了详细的使用方法,如果觉得看文档比较麻烦的话,可以直接看文章,需要用到的部分已经在文章中进行了摘录。 经过了前几次的尝试,

    2024年04月26日
    浏览(35)
  • AI助力农作物自动采摘,基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建作物番茄采摘场景下番茄成熟度检测识别分析系统

    去年十一那会无意间刷到一个视频展示的就是德国机械收割机非常高效自动化地24小时不间断地在超广阔的土地上采摘各种作物,专家设计出来了很多用于采摘不同农作物的大型机械,看着非常震撼,但是我们国内农业的发展还是相对比较滞后的,小的时候拔草是一个人一列

    2024年02月19日
    浏览(50)
  • 基于Pycharm的YOLOv8教程——运行环境配置+杂草识别示例

    目录 1. YOLOv8环境安装      2. 数据集构建      2.1 数据准备  2.2 数据集标注程序、网页及软件 2.3 公开的CV数据集网站 3. 模型训练 3.1 训练前准备 3.2 Pycharm杂草识别教程 4. 结语 YOLOv8的运行环境主要包括四部分: 1)PyCharm PyCharm 是一款由 JetBrains 开发的 Python 集成开发环境

    2024年01月22日
    浏览(72)
  • 基于Yolov8的中国交通标志(CCTSDB)识别检测系统

    目录 1.Yolov8介绍 2.纸箱破损数据集介绍 2.1数据集划分 2.2 通过voc_label.py得到适合yolov8训练需要的 2.3生成内容如下 3.训练结果分析          Ultralytics YOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的(SOTA)模型,它建立在先

    2024年02月09日
    浏览(83)
  • 基于YOLOV8模型的海上船只目标检测系统(PyTorch+Pyside6+YOLOv8模型)

    摘要:基于YOLOV8模型的海上船只目标检测系统用于日常生活中检测与定位海上船只目标(散装货船(bulk cargo carrier)、集装箱船(container ship)、渔船(fishing boat)、普通货船(general cargo ship)、矿石船(ore carrier)和客轮(passenger ship)),利用深度学习算法可实现图片、视

    2024年02月09日
    浏览(57)
  • 【Yolov8】基于C#和TensorRT部署Yolov8全系列模型

      该项目主要基于TensorRT模型部署套件,在C#平台部署Yolov8模型,包括Yolov8系列的对象检测、图像分割、姿态识别和图像分类模型,实现C#平台推理加速Yolov8模型。 完整范例代码: ​ GitHub平台:guojin-yan/Csharp_deploy_Yolov8 (github.com) ​ Gitee平台:Guojin Yan/基于Csharp部署Yolov8系列模

    2024年02月06日
    浏览(53)
  • 基于YOLOV8模型的西红柿目标检测系统(PyTorch+Pyside6+YOLOv8模型)

    摘要:基于YOLOV8模型的西红柿目标检测系统可用于日常生活中检测与定位西红柿目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测,另外本系统还支持图片、视频等格式的结果可视化与结果导出。本系统采用YOLOv8目标检测算法训练数据集,使用Pysdie6库来搭

    2024年02月11日
    浏览(47)
  • 基于YOLOv8模型的深海鱼目标检测系统(PyTorch+Pyside6+YOLOv8模型)

    摘要:基于YOLOv8模型和BDD数据集的自动驾驶目标检测系统可用于日常生活与海洋中检测与定位深海鱼目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测,另外本系统还支持图片、视频等格式的结果可视化与结果导出。本系统采用YOLOv8目标检测算法训练数据

    2024年02月07日
    浏览(43)
  • 基于YOLOv8模型的五类动物目标检测系统(PyTorch+Pyside6+YOLOv8模型)

    摘要:基于YOLOv8模型的五类动物目标检测系统可用于日常生活中检测与定位动物目标(狼、鹿、猪、兔和浣熊),利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测,另外本系统还支持图片、视频等格式的结果可视化与结果导出。本系统采用YOLOv8目标检测算法训

    2024年02月12日
    浏览(43)
  • 基于YOLOV8模型的农作机器和行人目标检测系统(PyTorch+Pyside6+YOLOv8模型)

    摘要:基于YOLOV8模型的农作机器和行人目标检测系统可用于日常生活中检测与定位农作机和行人目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测,另外本系统还支持图片、视频等格式的结果可视化与结果导出。本系统采用YOLOv8目标检测算法训练数据集,

    2024年02月10日
    浏览(57)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包