zishuo/Car_recognition
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yolov5 车辆检测 车牌检测 车牌识别
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Python 97.5%
Shell 2.5%
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we0091234 a6f39adf13 readme
2024-04-04 19:15:51 +08:00
car_recognition add car color 2023-03-25 21:39:47 +08:00
data first commit 2022-12-04 22:24:10 +08:00
fonts first commit 2022-12-04 22:24:10 +08:00
image readme 2024-04-04 19:15:51 +08:00
imgs first commit 2022-12-04 22:24:10 +08:00
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plate_recognition add car color 2023-03-25 21:39:47 +08:00
utils first commit 2022-12-04 22:24:10 +08:00
weights add car color 2023-03-25 21:39:47 +08:00
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demo.sh first commit 2022-12-04 22:24:10 +08:00
detect_demo.py add car color 2023-03-25 21:39:47 +08:00
export.py first commit 2022-12-04 22:24:10 +08:00
hubconf.py first commit 2022-12-04 22:24:10 +08:00
onnx_infer.py first commit 2022-12-04 22:24:10 +08:00
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test_widerface.py first commit 2022-12-04 22:24:10 +08:00
test.py first commit 2022-12-04 22:24:10 +08:00
train.py first commit 2022-12-04 22:24:10 +08:00

README.md

车辆识别系统

目前支持车辆检测+车牌检测识别

环境要求: python >=3.6 pytorch >=1.7

图片测试demo:

python Car_recognition.py --detect_model weights/detect.pt  --rec_model weights/plate_rec_color.pth --image_path imgs --output result

测试文件夹imgs，结果保存再 result 文件夹中

Image text

检测训练

  1. 下载数据集： datasets 提取码：3s0j 数据从CCPD和CRPD数据集中选取并转换的 数据集格式为yolo格式：

    label x y w h  pt1x pt1y pt2x pt2y pt3x pt3y pt4x pt4y

    关键点依次是（左上，右上，右下，左下） 坐标都是经过归一化，x,y是中心点除以图片宽高，w,h是框的宽高除以图片宽高，ptx，pty是关键点坐标除以宽高

    车辆标注不需要关键点 关键点全部置为-1即可

  2. 修改 data/widerface.yaml train和val路径,换成你的数据路径

    train: /your/train/path #修改成你的路径
val: /your/val/path     #修改成你的路径
# number of classes
nc: 3                #这里用的是3分类，0 单层车牌 1 双层车牌 2 车辆

# class names
names: [ 'single_plate','double_plate','Car']

  3. 训练

    python3 train.py --data data/plateAndCar.yaml --cfg models/yolov5n-0.5.yaml --weights weights/detect.pt --epoch 250

    结果存在run文件夹中

车牌识别训练

车牌识别训练链接如下：

车牌识别训练

References

TODO

车型，车辆颜色，品牌等。

联系

有问题可以提issues 或者加qq群 823419837(已满) 加二群 837982567 询问

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