yolov5 使用python 进行车牌识别代码
时间: 2024-03-15 19:20:01 浏览: 33
以下是一个基于 YOLOv5 的车牌识别代码示例,使用 Python 编写:
```python
import cv2
import numpy as np
import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression
from utils.torch_utils import select_device, load_classifier, time_synchronized
# 定义车牌识别函数
def detect_license_plate(img, device, model, img_size=640, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45):
# 图像预处理
img0 = img.copy()
img = cv2.resize(img, (img_size, img_size))
img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)
img = np.ascontiguousarray(img)
img = torch.from_numpy(img).to(device)
img = img.float() / 255.0
if img.ndimension() == 3:
img = img.unsqueeze(0)
# 检测
t1 = time_synchronized()
pred = model(img, augment=False)[0]
pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres, classes=None, agnostic=False)
t2 = time_synchronized()
# 处理预测结果
bboxes = []
for i, det in enumerate(pred):
if len(det):
det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], img0.shape).round()
for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
label = f"{names[int(cls)]} {conf:.2f}"
bboxes.append(xyxy)
return bboxes
if __name__ == '__main__':
# 加载模型
weights = 'yolov5s.pt'
device = select_device('')
model = attempt_load(weights, map_location=device)
# 加载类别
names = ['license_plate']
# 加载图像
img_path = 'test.jpg'
img = cv2.imread(img_path)
# 车牌识别
bboxes = detect_license_plate(img, device, model)
# 绘制结果
for box in bboxes:
x1, y1, x2, y2 = box
cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这是一个简单的示例,你需要根据实际情况进行调整和优化。
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