基于yolov8+lprnet的中文车牌识别系统python源码+pytorch模型+精美GUI界面

【算法介绍】

基于YOLOv8和LPRNet的中文车牌识别系统是一种高效且准确的解决方案，结合了目标检测与字符识别的先进技术。YOLOv8作为最新的实时目标检测算法，以其高速度和精确度著称，能够迅速在图像或视频中定位车牌位置。LPRNet则是一种专为车牌字符识别设计的深度学习网络，能够准确识别车牌上的中文字符、字母和数字，即使在复杂场景下也表现出色。

该系统首先利用YOLOv8对输入图像进行车牌检测，快速定位车牌区域。随后，将检测到的车牌图像输入到LPRNet中进行字符识别，通过卷积神经网络提取特征并映射到字符类别，实现车牌号码的自动识别。这种组合方法不仅提高了车牌识别的准确率，还保证了实时性，适用于交通管理、智能停车、安防监控等多种场景。

此外，该系统还具备强大的数据处理能力和可扩展性，能够处理不同光照、角度、遮挡条件下的车牌图像，并通过数据增强技术提升模型的泛化能力。同时，系统支持从静态图片、视频文件以及实时摄像头输入进行检测，为用户提供灵活多样的使用方式。总之，基于YOLOv8和LPRNet的中文车牌识别系统是一种高效、准确、可靠的车牌识别解决方案。

【效果展示】

【测试环境】

windows10
anaconda3+python3.8
torch==1.9.0+cu111
ultralytics==8.2.95

【模型可以检测出类别】

plate

【相关推荐数据集】

https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89476837

【部分实现源码】

class Ui_MainWindow(QtWidgets.QMainWindow):signal = QtCore.pyqtSignal(str, str)def setupUi(self):self.setObjectName("MainWindow")self.resize(1280, 728)self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(self)self.centralwidget.setObjectName("centralwidget")self.weights_dir = './weights'self.picture = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.picture.setGeometry(QtCore.QRect(260, 10, 1010, 630))self.picture.setStyleSheet("background:black")self.picture.setObjectName("picture")self.picture.setScaledContents(True)self.label_2 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_2.setGeometry(QtCore.QRect(10, 10, 81, 21))self.label_2.setObjectName("label_2")self.cb_weights = QtWidgets.QComboBox(self.centralwidget)self.cb_weights.setGeometry(QtCore.QRect(10, 40, 241, 21))self.cb_weights.setObjectName("cb_weights")self.cb_weights.currentIndexChanged.connect(self.cb_weights_changed)self.label_3 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_3.setGeometry(QtCore.QRect(10, 70, 72, 21))self.label_3.setObjectName("label_3")self.hs_conf = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)self.hs_conf.setGeometry(QtCore.QRect(10, 100, 181, 22))self.hs_conf.setProperty("value", 25)self.hs_conf.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)self.hs_conf.setObjectName("hs_conf")self.hs_conf.valueChanged.connect(self.conf_change)self.dsb_conf = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)self.dsb_conf.setGeometry(QtCore.QRect(200, 100, 51, 22))self.dsb_conf.setMaximum(1.0)self.dsb_conf.setSingleStep(0.01)self.dsb_conf.setProperty("value", 0.25)self.dsb_conf.setObjectName("dsb_conf")self.dsb_conf.valueChanged.connect(self.dsb_conf_change)self.dsb_iou = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)self.dsb_iou.setGeometry(QtCore.QRect(200, 160, 51, 22))self.dsb_iou.setMaximum(1.0)self.dsb_iou.setSingleStep(0.01)self.dsb_iou.setProperty("value", 0.45)self.dsb_iou.setObjectName("dsb_iou")self.dsb_iou.valueChanged.connect(self.dsb_iou_change)self.hs_iou = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)self.hs_iou.setGeometry(QtCore.QRect(10, 160, 181, 22))self.hs_iou.setProperty("value", 45)self.hs_iou.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)self.hs_iou.setObjectName("hs_iou")self.hs_iou.valueChanged.connect(self.iou_change)self.label_4 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_4.setGeometry(QtCore.QRect(10, 130, 72, 21))self.label_4.setObjectName("label_4")self.label_5 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_5.setGeometry(QtCore.QRect(10, 210, 72, 21))self.label_5.setObjectName("label_5")self.le_res = QtWidgets.QTextEdit(self.centralwidget)self.le_res.setGeometry(QtCore.QRect(10, 240, 241, 400))self.le_res.setObjectName("le_res")self.setCentralWidget(self.centralwidget)self.menubar = QtWidgets.QMenuBar(self)self.menubar.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 1110, 30))self.menubar.setObjectName("menubar")self.setMenuBar(self.menubar)self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(self)self.statusbar.setObjectName("statusbar")self.setStatusBar(self.statusbar)self.toolBar = QtWidgets.QToolBar(self)self.toolBar.setToolButtonStyle(QtCore.Qt.ToolButtonTextBesideIcon)self.toolBar.setObjectName("toolBar")self.addToolBar(QtCore.Qt.TopToolBarArea, self.toolBar)self.actionopenpic = QtWidgets.QAction(self)icon = QtGui.QIcon()icon.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/1.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.actionopenpic.setIcon(icon)self.actionopenpic.setObjectName("actionopenpic")self.actionopenpic.triggered.connect(self.open_image)self.action = QtWidgets.QAction(self)icon1 = QtGui.QIcon()icon1.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/2.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.action.setIcon(icon1)self.action.setObjectName("action")self.action.triggered.connect(self.open_video)self.action_2 = QtWidgets.QAction(self)icon2 = QtGui.QIcon()icon2.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/3.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.action_2.setIcon(icon2)self.action_2.setObjectName("action_2")self.action_2.triggered.connect(self.open_camera)self.actionexit = QtWidgets.QAction(self)icon3 = QtGui.QIcon()icon3.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/4.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.actionexit.setIcon(icon3)self.actionexit.setObjectName("actionexit")self.actionexit.triggered.connect(self.exit)self.toolBar.addAction(self.actionopenpic)self.toolBar.addAction(self.action)self.toolBar.addAction(self.action_2)self.toolBar.addAction(self.actionexit)self.retranslateUi()QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(self)self.init_all()
【使用步骤】

使用步骤：
（1）首先根据官方框架https://github.com/ultralytics/ultralytics安装教程安装好yolov8环境，并安装好pyqt5
（2）切换到自己安装的yolov8环境后，并切换到源码目录，执行python main.py即可运行启动界面，进行相应的操作即可

【提供文件】

python源码
yolov8n.pt模型+lprnet的车牌识别模型pt
测试图片（在test_img文件夹下面）

【视频演示】

基于yolov8的中文车牌识别系统python源码+pytorch模型+精美GUI界面_哔哩哔哩_bilibili【测试环境】windows10anaconda3+python3.8torch==1.9.0+cu111ultralytics==8.2.95【模型可以检测出类别】plate更多实现细节或者源码下载参考：https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/142317812, 视频播放量 1、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 未来自主研究中心, 作者简介 未来自主研究中心，相关视频：YOLOv8检测界面-PyQt5实现，用C#部署yolov8的tensorrt模型进行目标检测winform最快检测速度，基于yolov8+deepsort实现目标追踪视频演示，C#使用纯OpenCvSharp部署yolov8-pose姿态识别，使用C#部署yolov8的目标检测tensorrt模型，基于C#实现winform版yolov8-onnx+bytetrack目标追踪的算法结果演示，基于funasr+pyaudio实现电脑本地麦克风实时语音识别项目语音转文本python实现，YOLOv8检测界面-PyQt5实现第二套界面演示，易语言部署yolov8的onnx模型，将yolov10封装成一个类几句调用完成目标检测任务icon-default.png?t=O83Ahttps://www.bilibili.com/video/BV1B5tYeSEyg/?vd_source=989ae2b903ea1b5acebbe2c4c4a635ee

【源码下载地址】

https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89763278

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