yolov8车牌号识别

### 使用YOLOv8实现车牌号码识别

#### 安装依赖库
为了使用YOLOv8进行车牌号码识别，首先需要安装必要的依赖库。可以按照如下命令来完成环境搭建：

pip install ultralytics easyocr torch torchvision opencv-python

这些包分别用于加载YOLOv8模型、执行OCR操作、处理图像数据等。

#### 加载预训练的YOLOv8模型
接下来是从`ultralytics`库中加载预训练好的YOLOv8模型来进行车牌检测[^1]：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt')  # 或者下载更精确版本如'yolov8l.pt'

这里选择了轻量级网络`yolov8n`作为示例；如果追求更高的精度，则可以选择较大的模型文件。

#### 执行车牌检测
定义一个函数用来接收输入图片路径，并返回包含所有预测框的信息列表：

import cv2

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

    plates = []
    for result in results:
        boxes = result.boxes.cpu().numpy()
        for box in boxes:
            r = box.xyxy[0].astype(int)
            cropped_img = img[r[1]:r[3], r[0]:r[2]]
            plates.append(cropped_img)

    return plates

此部分代码会读取给定路径下的图片，调用YOLOv8模型获取检测结果，并裁剪出每一个疑似车牌区域保存至`plates`数组内[^4]。

#### OCR文字识别
对于每一张被截取出的车牌图象，可以通过`easyocr.Reader()`对象对其进行光学字符识别(OCR)，从而得到具体的车牌编号字符串：

import easyocr

reader = easyorc.reader.Reader(['en'])

for plate_image in plates:
    ocr_result = reader.readtext(plate_image, detail=0)
    license_number = ''.join([word.upper() for word in ocr_result])
    
    print(f'Detected License Plate Number: {license_number}')

上述脚本创建了一个支持英文字符解析的`Reader`实例，并遍历之前获得的所有车牌片段，最终打印出所识别出来的车牌号码[^2]。

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