if __name__ == '__main__': # 如果当前模块是主模块
app = QtWidgets.QApplication(sys.argv) # 创建QApplication对象
window = MainWindow() # 创建MainWindow对象
img_path = abs_path("test_media/京AD77972.jpg") # 定义图像文件的路径
image = cv_imread(img_path) # 使用cv_imread函数读取图像
image = cv2.resize(image, (640, 640)) # 将图像大小调整为850x500
pre_img = model.preprocess(image) # 对图像进行预处理
t1 = time.time() # 获取当前时间（开始时间）
pred = model.predict(pre_img) # 使用模型进行预测
t2 = time.time() # 获取当前时间（结束时间）
use_time = t2 - t1 # 计算预测所用的时间
det = pred[0] # 获取预测结果的第一个元素（检测结果）
# 如果有检测信息则进入
if det is not None and len(det):
det_info = model.postprocess(pred) # 对预测结果进行后处理
for info in det_info: # 遍历检测信息
# 获取类别名称、边界框、置信度和类别ID
name, bbox, conf, cls_id, plate_number, plate_color = info['class_name'], info['bbox'], info['score'], info[
'class_id'], info['plate_number'], info['plate_color'] # 获取类别名称、边界框、置信度和类别ID
label = "%s %s" % (plate_number, plate_color) if plate_number else '%s %.0f%%' % (name, conf * 100)
# 画出检测到的目标物
image = drawRectBox(image, bbox, alpha=0.2, addText=label, color=colors[cls_id]) # 在图像上绘制边界框和标签
print("推理时间: %.2f" % use_time) # 打印预测所用的时间
window.dispImage(window.label, image) # 在窗口的label上显示图像
# 显示窗口
window.show()
# 进入 Qt 应用程序的主循环
sys.exit(app.exec())
4.2 模型训练
在构建一个高效的车牌检测系统时，模型训练是核心步骤之一。它涉及大量数据和复杂计算，目的是教会机器如何识别和理解车牌的各种形状和大小。在本部分博客中，我们将探讨这一过程的代码实现，深入了解每个关键步骤，并提供专业的解释。
首先，我们的代码导入了os库用于操作系统相关的功能，如文件路径的处理；torch库是PyTorch的核心，它提供了深度学习模型训练所需的各种工具和函数；yaml库用于解析和处理YAML文件，这在读取数据集配置时尤为重要。接着，我们从ultralytics导入了YOLO类，这是Ultralytics提供的一个方便用户加载和训练YOLO模型的类。接下来，代码段设置了设备变量，这将决定模型运行在CPU还是GPU上，这一选择取决于是否检测到可用的CUDA设备。
import os
import torch
import yaml
from ultralytics import YOLO # 导入YOLO模型
from QtFusion.path import abs_path
device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
接着，我们设置了工作进程数和批量大小。这些参数将直接影响数据加载和模型训练的速度。然后，定义了数据集名称，并构建了数据集配置文件的路径。数据路径的设置是训练准备过程中至关重要的一步。它涉及定位数据集配置文件的位置，并处理操作系统之间的路径差异。这个过程确保了无论在哪个环境中执行代码，路径都是正确解析的。
workers = 1
batch = 8
data_name = "VehicleLicense"
data_path = abs_path(f'datasets/{data_name}/{data_name}.yaml', path_type='current') # 数据集的yaml的绝对路径
unix_style_path = data_path.replace(os.sep, '/')
在读取配置文件后，我们需要修改它，以确保数据集的路径与当前工作环境一致。这样做是为了避免训练过程中出现因路径错误而无法访问数据集的问题。
# 获取目录路径
directory_path = os.path.dirname(unix_style_path)
# 读取YAML文件，保持原有顺序
with open(data_path, 'r') as file:
data = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader)
# 修改path项
if 'path' in data:
data['path'] = directory_path
# 将修改后的数据写回YAML文件
with open(data_path, 'w') as file:
yaml.safe_dump(data, file, sort_keys=False)
紧接着，我们加载预训练的YOLO模型。YOLO是目前最先进的目标检测算法之一，非常适合于处理实时目标检测任务，如车牌检测。使用预训练的模型作为起点，可以帮助我们加快训练进度并提高最终模型的准确性。我们调用train方法来训练模型，在这个过程中，我们指定了许多重要的训练参数，如数据集的路径、设备、工作进程数、图像大小、训练周期数和批处理大小。这些参数共同决定了模型训练的方式和训练过程中资源的使用。
model = YOLO(abs_path('./weights/yolov5nu.pt', path_type='current'), task='detect') # 加载预训练的YOLOv8模型
# model = YOLO('./weights/yolov5.yaml', task='detect').load('./weights/yolov5nu.pt') # 加载预训练的YOLOv8模型
# Training.
results = model.train( # 开始训练模型
data=data_path, # 指定训练数据的配置文件路径
device=device, # 自动选择进行训练
workers=workers, # 指定使用2个工作进程加载数据
imgsz=640, # 指定输入图像的大小为640x640
epochs=120, # 指定训练100个epoch
batch=batch, # 指定每个批次的大小为8
name='train_v5_' + data_name # 指定训练任务的名称
)
model = YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'), task='detect') # 加载预训练的YOLOv8模型
results2 = model.train( # 开始训练模型
data=data_path, # 指定训练数据的配置文件路径
device=device, # 自动选择进行训练
workers=workers, # 指定使用2个工作进程加载数据
imgsz=640, # 指定输入图像的大小为640x640
epochs=120, # 指定训练100个epoch
batch=batch, # 指定每个批次的大小为8
name='train_v8_' + data_name # 指定训练任务的名称
)
通过这一系列细致的步骤，我们确保了模型训练过程既高效又可靠。模型训练完成后，我们可以利用训练好的模型进行高精度的车牌识别。
训练深度学习模型，尤其是复杂的对象检测模型如YOLOv8，损失函数的变化趋势和性能指标是衡量模型训练是否成功的关键。本节博客将深入分析YOLOv8模型在训练过程中的损失函数和性能指标图像，以此理解模型的训练效果和潜在的优化方向。
损失函数图像显示了模型在训练集和验证集上的表现。从图像中我们可以看到，无论是bounding box的损失（box_loss），类别的损失（cls_loss），还是分布式焦点损失（dfI_loss），它们的值随着训练过程的进行而逐渐降低。这说明模型逐渐学习到了数据中的规律，并能够更好地预测车牌的位置和类别。特别值得注意的是，在训练初期，验证集上的损失值出现了较大的波动，这可能是由于模型在适应数据分布的过程中的不稳定性。随着训练的深入，损失值逐渐稳定并趋于平缓，这表明模型在验证集上的泛化能力得到了提升。
性能指标图像则展示了模型的精确度（precision），召回率（recall），平均精确度均值（mAP@0.5）和更为严格的平均精确度均值（mAP@0.5:0.95）。精确度指标反映了模型识别车牌的准确性，召回率则衡量了模型捕获车牌的能力。mAP指标结合了精确度和召回率，提供了一个综合性能的评估。这些指标随着训练周期的增加而波动上升，表明模型在不断改进，对车牌的识别更加精准，遗漏的车牌数量在减少。尤其是mAP@0.5:0.95的上升趋势表明模型在各种不同的IoU阈值下都有良好的性能，这对于实际应用中对检测精度要求较高的场景尤为重要。
通过这些图像的分析，我们可以认为模型在训练过程中整体上是向好的方向发展的。不过，也应注意到精确度和召回率图中的波动现象，这可能意味着模型训练过程中的一些不稳定因素，或者是训练数据本身的一些噪声。这些波动也许可以通过进一步的数据清洗、更细致的参数调整或者引入正则化等方法来减少。
在深度学习模型的性能评估中，精确度-召回率（Precision-Recall，PR）曲线是一个非常重要的评估工具，尤其在目标检测任务中，它提供了对模型检测性能的直观理解。在本段博客中，我们将解读车牌识别模型的PR曲线图，并分析其背后的含义。
PR曲线图展示了模型对于不同类别目标的识别能力，包括车牌（License_Plate）、汽车（cars）、摩托车（motorcycle）和卡车（truck）四个类别。每一条曲线代表了模型对于相应类别的识别性能，曲线下的面积（Area Under Curve, AUC）可以定量地反映出模型的性能。在理想情况下，曲线将会贴近左上角，这意味着模型在保持高召回率的同时也具有很高的精确度。
从图中可以看出，车牌和摩托车的识别性能几乎达到了完美，PR曲线几乎贴近了左上角，对应的数值分别为0.995，这表明模型在这两个类别上的识别几乎没有误差，能够在检测到大部分正样本的同时，几乎不产生任何错误识别。而对于汽车类别，精确度略有下降，数值为0.872，表明在检测汽车时模型可能产生了更多的误报。卡车类别的表现则相对较差，精确度为0.811，这可能是由于卡车的形状、大小和车牌位置比汽车和摩托车更加多变，给模型带来了更大的挑战。
另一个重要的指标是所有类别的平均精确度均值（mean Average Precision, mAP），在本例中，mAP@0.5为0.918，这是一个很高的分数，说明模型在整体上具有很好的检测性能。mAP是一个常用的指标，它综合了所有类别的性能，提供了一个单一的性能评估数值。在这个例子中，高mAP值意味着模型在不同种类的目标检测任务上都表现出了相当高的识别能力。
通过这个PR曲线图，我们可以总结出模型在车牌检测领域的实用性。它能够高效地在多种车辆类型中准确地识别车牌，这对于实际应用，如交通监控和智能交通系统是非常有利的。同时，模型在汽车和卡车的识别性能上存在差异，为未来的模型优化提供了方向。例如，我们可以通过收集更多卡车的训练数据，或者调整模型结构以更好地适应卡车的特点，以提高模型在所有类别上的表现。
4.3 YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8对比
（1）实验设计：
本实验旨在评估和比较YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8几种模型在车牌目标检测任务上的性能。为了实现这一目标，博主分别使用使用相同的数据集训练和测试了这四个模型，从而可以进行直接的性能比较。该数据集包含车牌的图像。本文将比较分析四种模型，旨在揭示每种模型的优缺点，探讨它们在工业环境中实际应用的场景选择。
模型
图像大小 (像素)
mAPval 50-95
CPU ONNX 速度 (毫秒)
A100 TensorRT 速度 (毫秒)
参数数量 (百万)
FLOPs (十亿)
YOLOv5nu
640
34.3
73.6
1.06
2.6
7.7
YOLOv8n
640
37.3
80.4
0.99
3.2
8.7
YOLOv6N
640
37.5
-
-
4.7
11.4
YOLOv7-tiny
640
37.4
-
-
6.01
13.1
（2）度量指标：
F1-Score：F1-Score是精确率（Precision）和召回率（Recall）的调和平均值。精确率是指模型正确识别的正例与所有识别为正例的案例之比，而召回率是指模型正确识别的正例与所有实际正例之比。F1-Score对于不平衡的数据集或者需要同时考虑精确率和召回率的任务特别重要。
mAP（Mean Average Precision）：mAP是衡量模型在多个类别上平均检测准确度的指标。它计算了模型在所有类别上的平均精度，是目标检测领域中常用的性能度量。
名称
YOLOv5nu
YOLOv6n
YOLOv7-tiny
YOLOv8n
mAP
0.868
0.945
0.848
0.918
F1-Score
0.86
0.93
0.85
0.88
（3）实验结果分析：
在进行深度学习模型的性能评估时，我们通常会使用多种指标来全面地衡量模型的表现。在本小节中，我们将对YOLO系列的几个版本——YOLOv5nu、YOLOv6n、YOLOv7-tiny和YOLOv8n——在相同数据集上的表现进行对比，主要使用的评价指标为平均精确度均值（mAP）和F1-Score。
首先，mAP是一个综合指标，它考虑了检测精确度和召回率，在不同置信度阈值下的表现。这个指标能够给我们提供模型在检测任务上整体性能的信息。在我们的实验数据中，YOLOv6n以0.945的mAP得分领先，这表明在我们的数据集上，YOLOv6n的整体检测性能最佳。紧随其后的是YOLOv8n，以0.918的mAP表现出色。相对而言，YOLOv5nu和YOLOv7-tiny的表现稍逊，分别为0.868和0.848。这可能意味着YOLOv6和YOLOv8版本在处理我们特定数据集时，能够提供更加精确的检测和较好的泛化能力。
F1-Score作为精确度和召回率的调和平均，提供了单一阈值下模型性能的快照。根据实验数据，YOLOv6n在F1-Score上同样表现最好，其值为0.93，这进一步印证了其在此数据集上的强劲性能。YOLOv8n的F1-Score为0.88，也是一个相当高的分数，表明即便在较低的召回率下，该模型仍然能够保持较高的精确度。而YOLOv5nu和YOLOv7-tiny的F1-Score分别为0.86和0.85，说明这两个版本在精确度和召回率的平衡上稍有不足。
综合这些数据，我们可以得出一些结论。首先，随着YOLO系列的发展，新版本的模型通常会在性能上有所提升，这在YOLOv6n和YOLOv8n的mAP和F1-Score上得到了体现。其次，不同版本的模型可能针对不同的性能指标进行了优化，例如，YOLOv7-tiny可能更侧重于速度而牺牲了一些准确性。最后，这些数据表明，在选择合适的模型进行项目部署时，我们需要考虑具体的应用场景，以及不同模型在性能上的权衡。
4.4 代码实现
随着计算机视觉技术的快速进步，实时车牌检测系统在智能交通和城市管理中的应用变得越来越重要。在本博客中，我将深入介绍如何使用最新的YOLOv8算法开发一个车牌检测系统，该系统能够处理实时视频流，实现即时的车牌识别与跟踪，这对于实现自动化监控和管理是非常有价值的。
（1）引入必要的库
系统的开发开始于准备工作，包括导入必要的Python模块。sys模块允许我们与Python解释器交互，time模块用于记录操作的时间，以确保我们的系统能够高效地执行。OpenCV库是图像处理的关键工具，让我们能够处理图像和视频数据。而QtFusion库及其相关组件则提供了构建图形用户界面的基础，使得我们能够创建直观的应用界面供用户交互。
import sys # 导入sys模块，用于处理Python运行时环境的一些操作
import time # 导入time模块，用于处理时间相关的操作
import cv2 # 导入OpenCV库，用于处理图像和视频
from QtFusion.path import abs_path
from QtFusion.config import QF_Config
from QtFusion.widgets import QMainWindow # 从QtFusion库中导入FBaseWindow类，用于创建主窗口
from QtFusion.handlers import MediaHandler # 从QtFusion库中导入MediaHandler类，用于处理媒体数据
from QtFusion.utils import drawRectBox # 从QtFusion库中导入drawRectBox函数，用于在图像上绘制矩形框
from QtFusion.utils import get_cls_color # 从QtFusion库中导入get_cls_color函数，用于获取类别颜色
from PySide6 import QtWidgets, QtCore # 导入PySide6库的QtWidgets和QtCore模块，用于创建GUI和处理Qt的核心功能
from YOLOv8v5PlateModel import YOLOv8v5PlateDetector # 从YOLOv8Model模块中导入YOLOv8Detector类，用于进行YOLOv8物体检测
from datasets.VehicleLicense.label_name import Label_list
QF_Config.set_verbose(False)
（2）设置主窗口
接着，我们定义了MainWindow类来设置GUI窗口。在这个窗口中，我们设置了一个QLabel来显示处理后的图像。用户可以通过按下键盘上的Q键快速关闭应用程序，这为用户提供了便捷的操作方式。
class MainWindow(QMainWindow): # 定义MainWindow类，继承自FBaseWindow类
def __init__(self): # 定义构造函数
super().__init__() # 调用父类的构造函数
self.resize(850, 500) # 设置窗口的大小
self.label = QtWidgets.QLabel(self) # 创建一个QLabel对象
self.label.setGeometry(0, 0, 850, 500) # 设置QLabel的位置和大小
def keyPressEvent(self, event): # 定义keyPressEvent函数，用于处理键盘事件
if event.key() == QtCore.Qt.Key.Key_Q: # 如果按下的是Q键
self.close() # 关闭窗口
（3）图像帧处理
我们的系统核心在于frame_process函数，该函数对视频流中的每一帧进行处理。它调整图像大小以适应模型输入，应用预训练的YOLOv8模型进行预测，并计算出处理时间，这是评估系统性能的重要指标。如果检测到车牌，系统将使用drawRectBox函数在图像上绘制边界框，并将结果实时显示在GUI中。
def frame_process(image): # 定义帧处理函数，用于处理每一帧图像
image = cv2.resize(image, (640, 640)) # 将图像的大小调整为850x500
pre_img = model.preprocess(image) # 对图像进行预处理
t1 = time.time() # 获取当前时间
pred = model.predict(pre_img) # 使用模型进行预测
t2 = time.time() # 获取当前时间
use_time = t2 - t1 # 计算预测所花费的时间
print("推理时间: %.2f" % use_time) # 打印预测所花费的时间
det = pred[0] # 获取预测结果
# 如果有检测信息则进入
if det is not None and len(det):
det_info = model.postprocess(pred) # 对预测结果进行后处理
for info in det_info: # 遍历检测信息
name, bbox, conf, cls_id, plate_number, plate_color = info['class_name'], info['bbox'], info['score'], info[
'class_id'], info['plate_number'], info['plate_color'] # 获取类别名称、边界框、置信度和类别ID
label = "%s %s" % (plate_number, plate_color) if plate_number else '%s %.0f%%' % (name, conf * 100)
# 画出检测到的目标物
image = drawRectBox(image, bbox, alpha=0.2, addText=label, color=colors[cls_id]) # 在图像上绘制边界框和标签
window.dispImage(window.label, image) # 在窗口的label上显示图像
（4）主程序部分
最后，主程序初始化界面和模型，设置视频源，并启动媒体处理器。通过Qt信号和槽的机制，我们将视频帧的处理函数与媒体处理器的帧准备信号连接起来，实现了对视频流的实时处理。
cls_name = Label_list # 定义类名列表
model = YOLOv8v5PlateDetector() # 创建YOLOv8Detector对象
yolo_model_path = abs_path('weights/best-yolov8n.pt')
lpr_model_path = abs_path('weights/Final_LPRNet_model.pth')
model.load_model(yolo_model_path, lpr_model_path)
colors = get_cls_color(model.names) # 获取类别颜色
app = QtWidgets.QApplication(sys.argv) # 创建QApplication对象
window = MainWindow() # 创建MainWindow对象
filename = abs_path("test_media/车牌识别测试视频.mp4", path_type="current") # 定义视频文件的路径
videoHandler = MediaHandler(fps=30) # 创建MediaHandler对象，设置帧率为30fps
videoHandler.frameReady.connect(frame_process) # 当有新的帧准备好时，调用frame_process函数进行处理
videoHandler.setDevice(filename) # 设置视频源
videoHandler.startMedia() # 开始处理媒体
# 显示窗口
window.show()
# 进入 Qt 应用程序的主循环
sys.exit(app.exec())
此系统不仅展示了YOLOv8在实时车牌检测中的应用，也体现了现代图形用户界面对于提升用户体验的重要性。它结合了深度学习的强大能力与用户友好的界面设计，使得车牌检测技术更加易于访问和使用。通过本系统的开发与分析，我们进一步了解了如何将复杂的机器学习模型集成到实际可用的应用中，为智能交通系统的未来发展提供了新的思路和解决方案。
5. 车牌识别系统实现
在构建交互式车牌识别系统的设计中，我们旨在打造一个综合集成了用户界面、媒体处理和机器学习模型的平台。该系统不仅强调算法的高效精准，同时也注重用户体验的直观性和便捷性。我们采取了模块化的设计理念，使得各个组件——界面展示、媒体处理、以及深度学习模型——都能够独立运作，又能通过Qt的信号和槽机制紧密协作，实现数据和指令的无缝传递。
5.1 系统设计思路
在系统的架构设计上，我们明确划分了三个层次，以确保职责清晰且易于维护和升级。处理层是系统的智能核心，由YOLOv8Detector类及其预训练的深度学习模型构成，负责处理图像数据并输出识别结果。界面层则是用户与系统交互的窗口，通过直观的UI元素如按钮和标签等提供一个友好的操作环境，使用户能够轻松地进行操作并获取反馈。而控制层则充当协调者的角色，通过处理用户的输入、控制数据流向以及调度媒体处理器和模型的活动，确保系统各部分协调工作，响应灵敏。
此外，在系统设计中，我们还特别注意到了扩展性和灵活性的重要性。随着技术的进步和用户需求的变化，系统设计允许新的处理器和模型能够轻松地集成进来，而无需大规模重构现有架构。通过这种设计，我们的车牌识别系统不仅能够满足当前的需求，同时也为未来的发展留下了充足的空间。
综上所述，这种集成化、模块化的系统设计思路旨在实现技术的先进性与用户体验的和谐统一。通过这个系统，我们可以看到深度学习技术在智能交通领域的实际应用，以及如何将这些技术转化为用户友好的产品的可能性。
系统流程
在这个智能化快速发展的时代，车牌识别系统已成为智能交通管理不可或缺的一部分。在本篇博客中，我们将探讨一个高效的车牌检测系统的设计流程，该系统基于YOLOv8模型，并通过一个用户友好的界面，实现了从媒体输入到车牌识别的全过程。
当用户启动我们的应用程序时，首先会遇到的是一个由MainWindow类实例化的界面。这个主界面不仅是用户操作的起点，也是整个应用的大脑，它初始化所有必要的配置和参数，提供了一个直观的操作界面，用户可以在此选择图像或视频作为输入源，无论是来自摄像头的实时图像流，还是预录制的视频文件，或者是存储在设备上的静态图片。
选择好输入源后，程序会调用相应的媒体处理器进行处理。这包括配置摄像头、读取视频文件或加载图像文件，以获取待处理的媒体数据。接着，系统会进入一个持续的处理循环，每一帧图像都会经过几个关键的处理阶段。
在预处理阶段，系统会调整图像的尺寸、进行色彩空间转换和归一化等操作，以符合YOLOv8模型的输入要求。接下来，在检测与识别阶段，预处理后的图像被送入模型，模型会准确地检测出图像中的车牌，并对车牌信息进行识别。随着检测结果的不断产生，用户界面会实时更新，显示出车牌检测框，并提供车牌识别结果的详细信息，如车牌号码和颜色等。
此外，用户交互性也是我们设计中的一个重要考虑。用户不仅可以在界面上实时观察识别结果，还可以通过各种交互操作，比如保存结果、查询帮助信息等。媒体控制功能也允许用户根据需要控制视频播放或停止，这为用户提供了灵活的操作方式。
总体而言，这一系统的设计思路充分考虑了用户体验和技术效能的平衡。我们努力通过精心设计的用户界面和高效的后端处理流程，将复杂的机器学习技术转化为用户友好的应用，使得车牌检测技术更加易于使用和普及。这种设计不仅提升了车牌检测的实用性，同时也推动了智能交通技术的进步。
5.2 登录与账户管理
在当今数字时代，个性化服务和数据隐私的重要性日益凸显。为了更好地服务用户，同时保障用户信息的安全，我们在车牌识别系统中集成了完善的账户管理功能。这一系统部分基于PySide6框架和SQLite数据库构建，不仅为用户提供了一系列便利的账户管理操作，如注册、密码修改、头像设置等，还确保了每位用户能在一个安全的环境中管理自己的数据和设置。
用户首次使用系统时，可以通过一个直观的登录界面完成账户的注册过程。在用户输入必要信息后，系统会在后端数据库中为其创建一个新的账户。一旦注册成功，用户便可以使用自己的用户名和密码登录系统，进而进入主界面开展车牌识别工作。系统的设计注重用户体验，用户可以在登录界面修改个人密码，设置一个代表性头像，这些都是为了让用户感觉更加个性化和友好。
此外，账户管理系统还提供了注销和重新登录的功能。这为用户在使用过程中提供了灵活性，无论是更换设备还是临时退出系统，用户都能方便快捷地进行操作。这种设计体现了我们对用户便利性和系统安全性的双重关注。
整合到主界面之中，用户一旦登录，就能够实时地查看包括检测框、类别、置信度在内的车牌识别信息，并支持多种媒体输入形式，包括图片、视频、实时摄像头和批量文件输入。系统不仅能实时识别车牌，还能记录每次检测的结果。用户的所有检测记录和设置均保存在个人账户中，用户可以随时访问和管理这些信息。
总结来说，我们的车牌识别系统结合了深度学习的强大功能和用户账户管理的个性化服务，为用户提供了一个既强大又便捷的目标检测工具。账户管理功能的加入不仅提升了用户操作的便利性，更在背后强化了数据安全和隐私保护，为用户在实时目标检测场景下带来了更为丰富和安全的使用体验。
下载链接
若您想获得博文中涉及的实现完整全部资源文件（包括测试图片、视频，py, UI文件，训练数据集、训练代码、界面代码等），这里已打包上传至博主的面包多平台，见可参考博客与视频，已将所有涉及的文件同时打包到里面，点击即可运行，完整文件截图如下：
完整资源中包含数据集及训练代码，环境配置与界面中文字、图片、logo等的修改方法请见视频，项目完整文件下载请见演示与介绍视频的简介处给出：➷➷➷
演示与介绍视频：https://www.bilibili.com/video/BV11F4m177qn/
YOLOv8/v7/v6/v5项目合集：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Wmphx
YOLOv8/v5项目完整资源：https://mbd.pub/o/bread/ZZ2WmZ9q
YOLOv7项目完整资源：https://mbd.pub/o/bread/ZZ2WmpZu
YOLOv6项目完整资源：https://mbd.pub/o/bread/ZZ2WmpZx
在文件夹下的资源显示如下，下面的链接中也给出了Python的离线依赖包，读者可在正确安装Anaconda和Pycharm软件后，复制离线依赖包至项目目录下进行安装，另外有详细安装教程：（1）Pycharm软件安装教程；（2）Anaconda软件安装教程；（3）Python环境配置教程；
离线依赖安装教程：https://www.bilibili.com/video/BV1hv421C7g8/
离线依赖库下载链接：https://pan.baidu.com/s/1y6vqa9CtRmC72SQYPh1ZCg?pwd=33z5 （提取码：33z5）
6. 总结与展望
在本博客中，我们详细介绍了一个基于YOLO和LPRNet模型的车牌识别系统。系统以模块化的方式设计，充分采用了合理的架构设计，带来良好的可维护性和可扩展性。其用户界面友好，能够提供实时的车牌识别和识别结果展示，同时支持用户账户管理，以便于保存和管理检测结果和设置。
该系统支持摄像头、视频、图像和批量文件等多种输入源，能够满足用户在不同场景下的需求。在后面可以添加更多预训练模型，增加检测和识别的种类；优化用户界面，增强个性化设置；并积极聆听用户反馈，以期不断改进系统，以更好地满足用户的需求。
结束语
由于博主能力有限，博文中提及的方法即使经过试验，也难免会有疏漏之处。希望您能热心指出其中的错误，以便下次修改时能以一个更完美更严谨的样子，呈现在大家面前。同时如果有更好的实现方法也请您不吝赐教。
Jiang P, Ergu D, Liu F, et al. A Review of Yolo algorithm developments[J]. Procedia Computer Science, 2022, 199: 1066-1073. ↩︎
Wang, Di, et al. "LPR-Net: Recognizing Chinese license plate in complex environments." Pattern Recognition Letters 130 (2020): 148-156. ↩︎
Zhang, S., Wen, L., Bian, X., Lei, Z., & Li, S.Z. (2021). YOLOv8: An Integration of Deep and Shallow Networks for Real-Time Object Detection. arXiv preprint arXiv:2101.05022. ↩︎
Wang, Q., Teng, Z., Xing, J., Gao, J., Hu, W., & Maybank, S. (2021). YOLOv6: A Single-Stage Object Detection Framework for Industrial Applications. arXiv:2106.09214. ↩︎
Jocher, G., Stoken, A., Borovec, J., NanoCode012, L., Kwon, Y., Michael, L., ... & Fang, J. (2020). YOLOv5: Towards Automatic Object Detection. arXiv preprint arXiv:1506.02640. ↩︎