【源码】基于YOLO V2的车牌识别系统

项目简介

本项目借助YOLO V2目标检测算法，先识别出图像中的车牌位置，再进一步识别车牌上的字符。运用darknet框架开展模型训练，并把训练好的模型转换为Keras格式，便于在Python中进行部署与应用。

项目的主要特性和功能

1. 车牌位置识别：借助YOLO V2算法精准识别图像中的车牌位置。
2. 车牌字符识别：对识别出的车牌进行字符分割，随后识别每个字符。
3. 自定义训练：提供从标注数据开始训练模型的步骤和指南。
4. 模型转换：将darknet模型转换为Keras格式，方便在Python中使用。

安装使用步骤

假设用户已经下载了本项目的源码文件。 1. 环境准备： - 安装darknet框架、CUDA、cuDNN以及OpenCV。 - 确保Python环境已配置，安装必要的Python库（如Keras、TensorFlow等）。 2. 数据集准备： - 按照项目提供的步骤准备车牌数据集，包含车牌图片和对应的标注文件。 - 使用提供的工具（如Yolo_mark）进行数据标注。 3. 模型训练： - 依照项目提供的步骤，训练车牌位置识别模型和车牌字符识别模型。 - 使用darknet.exe进行模型训练，监控训练过程中的loss值。 4. 模型转换： - 使用YAD2K工具将darknet模型转换为Keras格式（.h5文件）。 - 下载转换后的模型文件，或根据提供的指南自行转换。 5. 运行检测： - 使用Python运行检测脚本，对图像或视频进行车牌识别。 - 确保所有依赖库已正确安装，根据实际情况调整配置和参数。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】