Python——基于YOLOV8的车牌识别（源码+教程）

基于YOLOv8的车牌识别教程

随着智能交通不断发展，车牌识别技术在停车管理、交通监控等领域得到了广泛应用。YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效的实时目标检测能力，成为车牌识别的热门选择。本文将介绍如何使用YOLOv8进行车牌识别，包括必要的环境配置、数据准备和代码示例。

环境配置

首先，我们需要安装YOLOv8的依赖项。运行以下命令来安装所需的库：

pip install torch torchvision torchaudio  # 安装PyTorch
pip install opencv-python                 # 安装OpenCV
pip install numpy

还需要安装YOLOv8的库。可以通过克隆其GitHub仓库来获取最新的模型代码。

git clone https://github.com/ultralytics/yolov8.git
cd yolov8
pip install -r requirements.txt

确保你的GPU驱动程序已经安装，并且PyTorch能够识别GPU。

数据准备

在进行车牌识别之前，我们需要准备好训练数据。理想的数据集应包含各种不同场景下的车牌图像及其标注文件。可以使用已有的公开数据集，如CCPD（Chinese City Parking Dataset），也可以自行拍摄并标注车牌图像。

数据集应该按照以下结构组织：

dataset/
├── images/
│   ├── train/
│   ├── val/
├── labels/
│   ├── train/
│   ├── val/

车牌标注文件需符合YOLO格式，即每个标注文件的每一行代表一个目标，格式为<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>，所有值均为归一化的相对坐标。

训练YOLOv8模型

使用以下代码进行模型训练。编辑一个Python脚本（例如train.py）如下：

import torch
from ultralytics import YOLO

# 设置模型配置和超参数
model = YOLO('yolov8n.pt')  # 选择YOLOv8的预训练模型

# 进行训练，指定数据集路径、batch size、epochs等参数
model.train(data='dataset.yaml', epochs=50, batch=16, imgsz=640)

这里的dataset.yaml文件是一个配置文件，示例内容如下：

train: dataset/images/train
val: dataset/images/val

nc: 1  # 类别数
names: ['plate']  # 类别名称

进行车牌检测

训练结束后，我们可以使用训练好的模型进行车牌检测。以下是一个简单的示例，展示如何使用训练好的YOLOv8模型进行实时车牌检测：

import cv2
from ultralytics import YOLO

model = YOLO('runs/train/exp/weights/best.pt')  # 加载训练好的模型

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    results = model(frame)  # 进行检测

    # 解析检测结果，绘制框
    boxes = results[0].boxes
    for box in boxes:
        x1, y1, x2, y2 = map(int, box.xyxy[0])  # 获取框的坐标
        cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 2)
        cv2.putText(frame, 'Plate', (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2)

    cv2.imshow('License Plate Detection', frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

结语

通过上述步骤，我们成功进行了基于YOLOv8的车牌识别实现。YOLOv8的高效率和准确性使其成为车牌识别的理想选择。可以进一步优化模型，增加数据集多样性，调节超参数以提升检测效果。希望本文对你在车牌识别项目中的实现有所帮助！