来源：投稿 作者：王同学

编辑：学姐

最近看到了各种各样的车牌识别，觉得挺有意思，自己也简单搞一个玩玩。

1. 预期效果

先看看预期的效果吧，大概就是这样子的，输入一张图片可以把图片中的车牌号以文本的形式打印出来。目前还比较简陋，大家可以自己尝试加个PyQt5页面实现更加丰富的功能。

2. 整体流程

1. 首先训练一个YOLOv5的车牌检测器；

2. 然后将车牌切下来；

3. 将切下来的部分通过OpenCV进行形态学处理；

4. 最后通过Tesseract-OCR识别车牌并在控制台上打印。

3. 准备数据集

这次就不自己标注了，直接找了一个开源的。训练集张、验证集张、测试集张。数据集质量一般。

4. 训练YOLOv5模型

4.1 下载源码

4.2 安装环境

4.3 修改配置文件

==license.yaml==

4.4 训练模型

数据量比较少，直接用yolov5s跑就可以。

简单跑了100轮，看着还可以，就直接用了。

4.5 测试模型

5. 截取车牌

因为数据集质量原因，有一些图拍摄不是很清晰，所以截取到的车牌也不是很清楚，我这里选了一些相对来说清楚一些的。其实到这里我们就可以通过Tesseract-OCR进行识别了，但是不对图像进行处理就识别的话效果很不好，所以我这里还是选择对车牌进行一些形态学处理。

6. 形态学处理

这部分也不算完全意义上的形态学处理吧，我并没有使用腐蚀膨胀等操作，只是使用了几个OpenCV的础操作对车牌进行了处理，大家可以对比一下效果。(其实还有很大的优化空间的)

7. Tesseract-OCR安装

7.1 下载 Tesseract-OCR

下载地址：Tesseract-OCR

我下载的是最下面的版本，下载好后直接安装就可以，没有什么坑。

7.2 配置环境变量

7.3 调用Tesseract-OCR

在调用前要到入 pytesseract 包。

随后在YOLOv5项目里新建一个py文件

传入图片的路径后就可以在控制台看到最终输出的结果了。

7.4 显示中文

如果想显示车牌上的中文，我们还要下载一个东西，下载地址：tessdata/chi_sim.traineddata

下载好后直接放到如下位置就可以。代码也要改动一下。

8. 完整代码

9. 数据集及代码资源

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