逐行解释plate = self.extract_plate(src, rect) #plate是截取到的车牌图像 img2 = cv2.cvtColor(plate, cv2.COLOR_BGR2RGB) #进行色彩空间的转换 _image = QtGui.QImage(img2[:], img2.shape[1], img2.shape[0], plate.shape[1] * 3, QtGui.QImage.Format_RGB888) # pyqt5转换成自己能放的图片格式 jpg_out = QtGui.QPixmap(_image).scaled(self.label_3.width(), self.label_3.height()) # 设置图片大小 self.label_3.setPixmap(jpg_out) # 将截取到的车牌图像显示到GUI界面中 plate_res = self.plate_recognition(plate) #将识别结果存入列表 time_end = time.time() time_sum = time_end - time_start #计算检测时间 print('%.2f'% time_sum) self.label_8.setText('%.2f'%time_sum + 'S') #将检测时间显示到GUI界面中，对结果保留两位小数 plate_res = ''.join(str(i) for i in plate_res) #导出识别结果 self.label_19.setText(plate_res) #将识别结果在界面中显示

这段代码主要实现的是将从原始图像中截取到的车牌图像进行处理和显示，并对其进行车牌识别。具体解释如下：

- plate = self.extract_plate(src, rect) #plate是截取到的车牌图像：将原始图像src中的车牌区域rect截取出来，存储到变量plate中。
- img2 = cv2.cvtColor(plate, cv2.COLOR_BGR2RGB) #进行色彩空间的转换：将BGR色彩空间转换成RGB色彩空间，存储到变量img2中。
- _image = QtGui.QImage(img2[:], img2.shape[1], img2.shape[0], plate.shape[1] * 3, QtGui.QImage.Format_RGB888) # pyqt5转换成自己能放的图片格式：将img2转换成QT可识别的图像格式，并存储到变量_image中。
- jpg_out = QtGui.QPixmap(_image).scaled(self.label_3.width(), self.label_3.height()) # 设置图片大小：将_image变量转换成QT可识别的图像，缩放到指定大小，并存储到变量jpg_out中。
- self.label_3.setPixmap(jpg_out) # 将截取到的车牌图像显示到GUI界面中：将处理后的车牌图像在GUI界面中显示。
- plate_res = self.plate_recognition(plate) #将识别结果存入列表：对截取到的车牌图像进行车牌识别，并将结果存储到变量plate_res中。
- time_end = time.time() #记录当前时间：记录当前时间，用于计算检测时间。
- time_sum = time_end - time_start #计算检测时间：计算车牌检测所用的时间。
- print('%.2f'% time_sum) #输出检测时间：在控制台输出车牌检测所用的时间，保留两位小数。
- self.label_8.setText('%.2f'%time_sum + 'S') #将检测时间显示到GUI界面中，对结果保留两位小数：将车牌检测所用的时间在GUI界面中显示，并保留两位小数。
- plate_res = ''.join(str(i) for i in plate_res) #导出识别结果：将车牌识别的结果plate_res转换成字符串格式，并存储到变量plate_res中。
- self.label_19.setText(plate_res) #将识别结果在界面中显示：将车牌识别的结果在GUI界面中显示。