YOLOv8车辆牌检测与识别

### 使用YOLOv8实现车辆牌照检测与识别

#### 环境配置
为了使用YOLOv8进行车牌检测与识别，首先需要安装必要的软件包和依赖项。确保Python版本不低于3.7，并按照官方文档指导完成PyTorch框架的安装。之后，可以通过pip工具来获取ultralytics库，这是支持YOLO系列模型开发的核心组件之一。

pip install ultralytics

此命令会下载并安装最新版的YOLOv8及相关依赖文件[^1]。

#### 数据集准备
构建有效的训练集是提高模型性能的关键环节。针对车牌识别任务，建议收集包含不同光照条件、角度变化以及遮挡情况下的大量样本图片作为输入素材。每张图像需标注出对应的车牌区域框坐标信息以便后续监督式学习过程调用。可借助LabelImg等开源工具辅助完成此项工作。

#### 训练自定义模型
当准备好高质量的数据集后，即可着手调整预训练权重参数以适应特定应用场景需求。具体操作上，在`yolov8n.yaml`配置文件内指定类别数量为1（即仅关注于车牌），同时修改其他超参设定如batch size, epochs数目等直至满足预期效果为止。启动训练流程只需执行如下指令：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt')  # 加载基础网络结构
results = model.train(data='path/to/data', epochs=100, imgsz=640)

上述代码片段展示了如何加载默认的小型YOLOv8架构(`yolov8n`)并通过`.train()`方法传入定制化参数开启迭代优化进程。

#### 推理预测阶段
经过充分训练后的模型能够胜任各类复杂场景下车牌定位任务。对于新采集来的测试样本而言，只需要简单几行脚本就能获得精准的结果反馈：

import cv2
from ultralytics import YOLO

# 初始化已保存的最佳权重量化模型实例
model = YOLO('best_model.pt')

img_path = "test_image.jpg"
image = cv2.imread(img_path)

detections = model(image)[0].boxes.data.tolist()
for detection in detections:
    x_center, y_center, width, height, conf_score, class_id = detection
    top_left_x = int(x_center - (width / 2))
    top_left_y = int(y_center - (height / 2))

    bottom_right_x = int(top_left_x + width)
    bottom_right_y = int(top_left_y + height)

    cropped_license_plate = image[top_left_y:bottom_right_y, top_left_x:bottom_right_x]

cv2.imshow("Detected License Plate", cropped_license_plate)
cv2.waitKey(0)

该段程序实现了读取待测图象、调用训练完毕的YOLOv8模型实施推断运算并将最终划定出来的矩形框范围内的子区剪裁出来显示给用户查看的目的。

#### OCR文字解析集成
虽然YOLOv8擅长处理物体边界框估计问题，但对于字符级别的细粒度辨识能力有限。因此推荐引入专门面向文本提取方向设计的专业级API服务或者第三方SDK产品比如Google Tesseract来进行二次加工处理，从而达成完整的端到端解决方案构架。