合肥建站网站模板,网站服务器租用需要注意的点,网站推广基本方法,四川百度推广排名查询原项目源码地址#xff1a;GitHub
我的源码地址#xff1a;Gitee
环境搭建请参考#xff1a;Win10 搭建 YOLOv8 运行环境#xff08;20240423#xff09;-CSDN博客
环境测试请参考#xff1a;本地运行测试 YOLOv8#xff08;20240423#xff09;-CSDN博客
训练数据…原项目源码地址GitHub
我的源码地址Gitee
环境搭建请参考Win10 搭建 YOLOv8 运行环境20240423-CSDN博客
环境测试请参考本地运行测试 YOLOv820240423-CSDN博客
训练数据集请参考YOLOv8 训练自己的数据集20240423-CSDN博客 一、在 Anacoda 下创建一个新的虚拟环境
1.1、创建虚拟环境 automatic_plate
conda create –n automatic_plate python3.9.16
1.2、切换激活虚拟环境
conda activate automatic_plate
1.3、安装 PyTorch
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda11.8 -c pytorch -c nvidia
二、下载代码配置依赖
2.1、下载源码
git clone https://gitee.com/nangongyanya/yolov8_automatic_plate.git
2.2、使用 PyCharm 打开项目
2.3、配置 Python 环境为前文中创建的虚拟环境 automatic_plate 2.4、打开命令行工具 2.5、添加依赖
pip install -r requirements.txt
2.6、修改 Pillow 版本为 9.5.0 2.7、运行 main.py 生成车辆和车牌的识别信息保存至 tmp.csv 三、完善可视化视频
3.1、我们可以查看一下 tmp.csv 文件会发现有些帧数没有这是由于视频中不是每一帧都有车牌出现而 tmp.csv 文件中有只保存了有检测到车牌的信息因此有些帧数没有 3.2、运行 frame_interpolated.py 补全帧数生成具有完整帧数的数据文件 frame_interpolated.csv 3.3、运行 csv2video.py 根据原视频 sample.mp4 和 frame_interpolated.csv 生成完整的检测视频 out.mp4
