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...实现车牌检测与识别:yolov8+paddleocr【python源码+数据集】_百 ...

提问网友 发布时间:2025-01-07 20:22
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1个回答
热心网友 回答时间:2025-02-12 10:55


大家好,我是专注于AI、AIGC、Python和计算机视觉分享的阿旭。感谢大家的支持,不要忘了点赞关注哦!


下面是往期的一些经典项目推荐:



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车牌识别停车场系统【含Python源码和PyqtUI】
手势识别系统【Python+PyqtUI+原理详解】

基于YOLOv8的行人跌倒检测【Python源码+Pyqt5界面+训练代码】
钢材表面缺陷检测【Python+Pyqt5界面+训练代码】
120种犬类检测与识别系统【Python+Pyqt5+数据集】

正文开始:


本文将带你了解如何使用YOLOv8和PaddleOCR进行车牌检测与识别。首先,我们需要一个精确的车牌检测模型,通过yolov8训练,数据集使用了CCPD2020,一个针对新能源车牌的标注详尽的数据集。训练步骤包括环境配置、数据准备、模型训练,以及评估结果。模型训练后,定位精度达到了0.99,这是通过PR曲线和mAP@0.5评估的。


接下来,我们利用PaddleOCR进行车牌识别。只需加载预训练模型并应用到检测到的车牌区域,即可完成识别。整个过程包括模型加载、车牌位置提取、OCR识别和结果展示。


想要亲自尝试的朋友,可以访问【开源】车牌检测与识别项目,获取完整的Python源码、数据集和相关代码。希望这些资源对你们的学习有所帮助!


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