yolov8车牌识别python结果

### 使用Python和YOLOv8实现车牌识别 #### 安装依赖库 为了构建基于YOLOv8的车牌识别系统，需先安装必要的软件包。这包括但不限于`ultralytics`（用于加载预训练好的YOLOv8模型）、`easyocr`（负责字符识别部分），以及一些辅助工具如OpenCV等。 ```bash pip install ultralytics easyocr opencv-python numpy matplotlib ``` #### 加载并配置YOLOv8模型 接下来定义一个简单的脚本来初始化YOLOv8模型，并设置其参数以便于处理图像输入。这里假设已经下载了一个适用于车牌检测的任务特定权重文件[^1]。 ```python from ultralytics import YOLO # Load a pretrained model (recommended for best performance) model = YOLO('yolov8n.pt') # or yolov8s, yolov8m etc. # Set the image size to be used during inference. model.imgsz = 640 ``` #### 实现车牌区域裁剪功能 当模型成功预测到可能存在的车牌位置后，下一步是从原始图片中提取这些感兴趣区(ROI)，即所谓的“crop”。此操作有助于提高后续文字解析阶段的成功率。 ```python import cv2 def crop_license_plate(image_path, bbox): img = cv2.imread(image_path) x_min, y_min, width, height = map(int, bbox[:4]) cropped_img = img[y_min:y_min+height, x_min:x_min+width] return cropped_img ``` #### 集成EasyOCR完成最终的文字读取工作 最后一步是调用`easyocr.Reader()`来分析由上述步骤获得的小图，从而得到实际编号字符串表示形式。 ```python import easyocr reader = easyocr.Reader(['en']) # this needs only run once per script execution def recognize_text(cropped_image): result = reader.readtext(cropped_image) text = '' if len(result) > 0: text = ' '.join([item[1] for item in result]) return text.strip() ``` #### 主程序逻辑组合以上各模块形成完整的流程控制 现在可以编写主函数将前面所有的组件串联起来，在给定测试集上运行整个过程，并打印出所发现的所有车牌号码。 ```python if __name__ == "__main__": test_images = ['test_data/image_{}.jpg'.format(i) for i in range(1, 6)] for path in test_images: detections = model.predict(path)[0].boxes.data.tolist() for det in detections: conf_score = float(det[-1]) # confidence score if conf_score >= 0.5: # threshold value can vary based on requirements license_plate_crop = crop_license_plate(path, det[:-1]) recognized_text = recognize_text(license_plate_crop) print(f"Detected License Plate Text from {path}: ", recognized_text) ```