基于YOLOV5车牌识别
时间: 2025-07-05 08:05:45 浏览: 5
### 使用YOLOv5实现车牌识别
#### 准备工作
为了使用YOLOv5进行车牌识别,需先安装必要的依赖库并下载预训练模型。这可以通过克隆官方仓库来完成[^1]。
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
```
#### 数据集准备
数据对于模型的成功至关重要。应收集包含各种环境下的车牌图像的数据集,并标注边界框位置。确保标签文件遵循YOLO格式,即每张图片对应一个`.txt`文件,其中每一行代表一个对象的位置信息[^2]。
#### 训练过程
配置好数据路径后,在命令行运行如下脚本来启动训练:
```python
from pathlib import Path
import torch
if __name__ == '__main__':
opt = {
'weights': 'yolov5s.pt', # 初始权重
'data': '../datasets/license_plates/data.yaml', # 数据配置文件
'epochs': 300, # 总轮次
'batch_size': 16 # 批量大小
}
# 加载自定义参数到命名空间
p = str(Path(__file__).absolute().parent)
cmd = f'python {p}/train.py --img 640 --cfg {p}/models/yolov5s_license_plate.yaml --hyp {p}/data/hyps/hyp.scratch-low.yaml'
for k, v in opt.items():
if isinstance(v, (int, float)):
cmd += f' --{k}={v}'
elif type(v) is bool and v:
cmd += f' --{k}'
else:
cmd += f' --{k}="{v}"'
print(cmd)
!{cmd}
```
此段代码展示了如何设置超参数以及调用训练接口。
#### 测试与验证
当训练完成后,可以利用测试集评估性能指标如mAP等;也可以直接加载最优权重量化效果:
```python
!python detect.py --source ../datasets/license_plates/images/test --weights runs/train/exp/weights/best.pt --conf 0.25 --save-txt
```
上述指令会读取指定目录中的所有图片作为输入源执行推理操作,并保存预测结果至相应文本文件中。
#### 应用部署
最后一步就是将训练好的模型集成到实际应用场景里去,比如嵌入式设备、云端服务器或是移动应用程序内。考虑到资源消耗情况选择合适的优化策略,例如量化感知训练或剪枝技术。
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