基于YOLOv8车牌检测识别

### 使用YOLOv8实现车牌检测和字符识别

#### 环境准备
为了使用YOLOv8进行车牌检测与识别，需先安装必要的库。这通常涉及Python环境设置以及特定于YOLOv8的依赖项。

pip install ultralytics opencv-python-headless pytesseract

上述命令会安装`ultralytics`——这是官方支持YOLOv系列模型训练推理的包；还有OpenCV用于图像处理操作，而`pytesseract`则作为OCR工具来辅助完成字符识别部分的工作[^2]。

#### 加载预训练模型
接下来加载已经过良好调校可用于直接部署的YOLOv8权重文件：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt')  # 或者其他版本如'yolov8s', 'yolov8m'等

此段代码初始化了一个YOLOv8 nano版实例，当然也可以根据具体需求选用不同大小的网络结构以平衡精度与时效性要求。

#### 执行预测任务
有了模型之后就可以着手编写执行预测的任务函数了，在这里假设输入是一张包含汽车的照片路径字符串形式给出：

import cv2

def detect_license_plate(image_path):
    img = cv2.imread(image_path)
    
    results = model(img)

    for result in results:
        boxes = result.boxes.cpu().numpy()
        
        for box in boxes:
            r = box.xyxy[0].astype(int)
            
            x_min, y_min, x_max, y_max = r
            
            cropped_img = img[y_min:y_max, x_min:x_max]

            recognized_text = recognize_characters(cropped_img) 

            print(f"Detected license plate number: {recognized_text}")
            
            cv2.rectangle(img, (x_min, y_min), (x_max, y_max), (0, 255, 0), 2)
            
    return img


def recognize_characters(plate_image):
    from PIL import Image
    import pytesseract
    
    text = pytesseract.image_to_string(Image.fromarray(cv2.cvtColor(plate_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)))
    
    return ''.join(e for e in text if e.isalnum())

这段程序定义了两个主要功能：一个是负责接收图片并返回带有标注框的新图；另一个则是专门用来解析截取出的小片断内的文字信息[^3]。

#### 展示结果
最后一步就是调用之前编写的函数并将输出可视化出来：

output_image = detect_license_plate('./path/to/your/image.jpg')
cv2.imshow('License Plate Detection Result', output_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上即为整个流程概述，从准备工作直至最终呈现效果均有所覆盖。