基于YOLOv11與LPRNet的中文車牌識別系統(tǒng)（包含詳細的完整的程序和數(shù)據(jù)）

目錄基于YOLOv11與LPRNet的中文車牌識別系統(tǒng) 1項目介紹 1主要功能特點： 1相關(guān)參考資料 1項目特點 2未來改進方向 2注意事項 2代碼結(jié)構(gòu) 2詳細代碼示例 31.數(shù)據(jù)預(yù)處理與增強 32.YOLOv11模型實現(xiàn) 43.LPRNet車牌識別實現(xiàn) 44.GUI界面實現(xiàn) 55.主程序 5整合后的完整代碼 5項目總結(jié) 7基于YOLOv11與LPRNet的中文車牌識別系統(tǒng)項目介紹本項目旨在構(gòu)建一個高效的中文車牌識別系統(tǒng)，采用YOLOv11作為目標檢測模型，LPRNet作為車牌字符識別模型。系統(tǒng)功能包括車牌檢測、車牌字符識別、統(tǒng)計分析和界面交互等。通過采用數(shù)據(jù)增強和圖像預(yù)處理手段提升了系統(tǒng)的性能和魯棒性。主要功能特點：實時車牌檢測與識別數(shù)據(jù)增強與圖像預(yù)處理類別統(tǒng)計、置信度和IOU閾值調(diào)節(jié)精美的GUI界面，用戶友好相關(guān)參考資料YOLOv4官方GitHubLPRNet車牌識別PyTorch官方文檔項目特點高精度與高速度:YOLOv11具有實時檢測能力，能夠處理復(fù)雜環(huán)境下的車牌檢測。魯棒性強:加入數(shù)據(jù)增強和預(yù)處理，提升了模型在不同條件下的適應(yīng)能力。用戶交互性強:GUI界面設(shè)計美觀，功能齊全，便于用戶操作?？烧{(diào)參數(shù):允許用戶根據(jù)具體需要調(diào)整置信度和IoU閾值。易于擴展:可以根據(jù)需求添加更多功能，如歷史數(shù)據(jù)記錄等。未來改進方向引入深度學(xué)習(xí)模型的自動超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法增加對復(fù)雜天氣條件（如雨雪）下車輛的識別能力開發(fā)移動端版本，提升系統(tǒng)的便攜性注意事項確保訓(xùn)練集覆蓋盡可能多的車牌樣式和環(huán)境條件。對于結(jié)果準確性，需定期評估和更新模型。模型的運行效率應(yīng)在不同硬件上進行測試，以優(yōu)化運行性能。代碼結(jié)構(gòu)代碼結(jié)構(gòu)如下：復(fù)制代碼project/│├──data/│├──train/│├──val/│├──models/│├──yolo_model.py│├──lpr_model.py│├──utils/│├──preprocess.py│├──augmentations.py│├──gui/│├──main_gui.py│└──main.py詳細代碼示例以下是項目代碼的詳細示例，包括模塊的主要實現(xiàn)。1.數(shù)據(jù)預(yù)處理與增強utils/preprocess.py-進行圖像預(yù)處理python復(fù)制代碼importcv2importnumpyasnpdefpreprocess_image(image):#調(diào)整圖像大小image=cv2.resize(image,(640,640))#標準化image=image/255.0returnimageutils/augmentations.py-對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)增強python復(fù)制代碼importcv2importrandomdefrandom_flip(image):ifrandom.random()>0.5:returncv2.flip(image,1)#水平翻轉(zhuǎn)returnimagedefrandom_rotation(image):angle=random.randint(-15,15)h,w=image.shape[:2]rotation_matrix=cv2.getRotationMatrix2D((w//2,h//2),angle,1.0)returncv2.warpAffine(image,rotation_matrix,(w,h))2.YOLOv11模型實現(xiàn)models/yolo_model.py-YOLOv11目標檢測模型python復(fù)制代碼importtorchimporttorchvision.transformsastransformsfrommodels.yoloimportYOLOv11#假設(shè)已實現(xiàn)defdetect_objects(image):model=YOLOv11()#加載YOLOv11模型model.eval()image=transforms.ToTensor()(image).unsqueeze(0)#轉(zhuǎn)換為tensorwithtorch.no_grad():outputs=model(image)returnoutputs#返回檢測結(jié)果3.LPRNet車牌識別實現(xiàn)models/lpr_model.py-LPRNet車牌識別模型python復(fù)制代碼importtorchfrommodels.lprnetimportLPRNet#假設(shè)已實現(xiàn)defrecognize_plate(image):model=LPRNet()#加載LPRNet模型model.eval()image=preprocess_image(image)#處理圖像withtorch.no_grad():output=model(image)returnoutput#返回識別結(jié)果4.GUI界面實現(xiàn)gui/main_gui.py-界面主程序python復(fù)制代碼importtkinterastkfromtkinterimportfiledialogfromutils.preprocessimportpreprocess_imagefrommodels.yolo_modelimportdetect_objectsfrommodels.lpr_modelimportrecognize_platedefupload_image():image_path=filedialog.askopenfilename()#讀取并處理圖片image=cv2.imread(image_path)processed_image=preprocess_image(image)detections=detect_objects(processed_image)#處理detections，然后顯示結(jié)果#創(chuàng)建窗口root=tk.Tk()root.title("車牌識別系統(tǒng)")upload_btn=tk.Button(root,text="上傳圖片",command=upload_image)upload_btn.pack()root.mainloop()5.主程序main.py-整合所有模塊python復(fù)制代碼fromgui.main_guiimportstart_guiif__name__=="__main__":start_gui()整合后的完整代碼以下是整合所有代碼的示例：python復(fù)制代碼importcv2importnumpyasnpimportrandomimporttorchimporttkinterastkfromtkinterimportfiledialogfrommodels.yoloimportYOLOv11frommodels.lprnetimportLPRNet#數(shù)據(jù)預(yù)處理defpreprocess_image(image):image=cv2.resize(image,(640,640))image=image/255.0returnimage#數(shù)據(jù)增強defrandom_flip(image):ifrandom.random()>0.5:returncv2.flip(image,1)returnimagedefrandom_rotation(image):angle=random.randint(-15,15)h,w=image.shape[:2]rotation_matrix=cv2.getRotationMatrix2D((w//2,h//2),angle,1.0)returncv2.warpAffine(image,rotation_matrix,(w,h))#YOLOv11模型defdetect_objects(image):model=YOLOv11()model.eval()image=transforms.ToTensor()(image).unsqueeze(0)withtorch.no_grad():outputs=model(image)returnoutputs#LPRNet模型defrecognize_plate(image):model=LPRNet()model.eval()image=preprocess_image(image)withtorch.no_grad():output=model(image)returnoutput#GUI界面defupload_image():image_path=filedialog.askopenfilename()image=cv2.imread(image_path)processed_image=preprocess_image(image)detections=detect_objects(processed_image)#處理detections，然后顯示結(jié)果defstart_gui():root=tk.Tk()root.title("車牌識別系統(tǒng)")upload_btn=tk.Button(root,text="上傳圖片",