yolov5车牌识别lprnet
时间: 2025-04-24 09:08:42 浏览: 24
### 使用YOLOv5和LPRNet实现车牌识别
#### 架构概述
YOLOv5 和 LPRNet 的组合提供了一种高效的车牌识别方案。YOLOv5 负责检测图像中的车牌位置,而 LPRNet 则专注于从这些区域提取并解析字符信息[^1]。
#### 环境准备
为了构建此系统,需安装必要的依赖库如 PyTorch, OpenCV 及其他辅助工具包。确保环境配置正确对于后续工作至关重要[^2]。
#### 数据预处理
在训练之前,收集足够的标注数据集非常重要。通常情况下,每张图片应标记有边界框坐标及其对应的车牌号码字符串。这一步骤直接影响到最终模型性能的好坏[^3]。
#### 模型训练
针对特定应用场景微调预训练好的 YOLOv5 权重文件可以加速收敛速度;而对于 LPRNet,则可能需要从头开始训练或者迁移学习已有的字符分类权重。以下是简化版 Python 代码片段用于加载自定义数据集:
```python
import torch
from pathlib import Path
from yolov5.models.experimental import attempt_load
from lprnet.model.lprnet import build_lprnet
def load_custom_datasets(yolo_weights_path: str, lprnet_weights_path: str):
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
# Load YOLOv5 model with custom weights
yolo_model = attempt_load(Path(yolo_weights_path), map_location=device)
# Initialize and load pre-trained LPRNet model
lpr_net = build_lprnet(num_classes=36).to(device) # Assuming alphanumeric characters only
checkpoint = torch.load(lprnet_weights_path, map_location=torch.device('cpu'))
lpr_net.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])
return yolo_model.eval(), lpr_net.eval()
```
#### 推理流程
当完成上述准备工作之后,在实际应用中可以通过如下方式执行推理操作:
```python
import cv2
import numpy as np
def detect_and_recognize_plate(image_path: str, yolo_model, lpr_net):
img = cv2.imread(image_path)
results = yolo_model(img)[0].xyxy[0]
plates = []
for *box, conf, cls in reversed(results): # Process each detected object
x_min, y_min, x_max, y_max = list(map(int, box))
plate_img = img[y_min:y_max, x_min:x_max]
processed_image = preprocess_for_lpr(plate_img) # Custom preprocessing function
output = lpr_net(processed_image.unsqueeze_(0)).softmax(dim=-1)
predicted_label = decode_predictions(output.argmax(-1)) # Function to convert indices back into readable text
plates.append({
"bbox": (x_min, y_min, x_max, y_max),
"confidence": float(conf),
"label": ''.join(predicted_label)
})
return plates
```
请注意以上代码仅为演示目的编写,并未经过全面测试验证其功能完整性。实际部署前还需进一步完善细节逻辑。
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