基于 YoLov8与Tesseract-OCR 的车流量分析系统python源码+文档说明+安装部署教学+演示视频

# Traffic-Flow-Analysis-System <p align="center"> <a href="./README_en.md">English</a> | <a href="./README.md">简体中文</a> </p> 本项目是一个使用 Yolov8 模型构建的车流量分析系统。 <img src="./animated.gif" alt="演示图片"> ## 特性 - **可识别车型**: 可以识别小轿车、货车、公交车等车型。 - **可统计车流量**: 可以分别统计来往两方向的车流量情况。 - **可识别车牌**: 对于清晰的视频可以识别车牌。 - **更多功能**: 还在开发中。 ## 安装 要运行此项目，您需要安装 Python 3.8 或更高版本。首先克隆此仓库： ```bash git clone https://github.com/LinYujupiter/Traffic-Flow-Analysis-System.git cd Traffic-Flow-Analysis-System ``` ## 环境配置 ### 使用 Conda 如果您使用 Conda，可以按照以下步骤设置和激活虚拟环境： 1. **创建虚拟环境**： ```bash conda create -n Traffic-Flow-Analysis-System python=3.8 ``` 2. **激活虚拟环境**： ```bash conda activate Traffic-Flow-Analysis-System ``` 3. **安装依赖**： 在激活的虚拟环境中，运行： ```bash pip install -r requirements.txt ``` ### 不使用 Conda 如果您不使用 Conda，可以直接使用 pip 安装依赖： ```bash pip install -r requirements.txt ``` ## 运行 在安装了所有依赖之后，您可以通过以下命令启动程序： ```bash python3 GUI.py ``` ## 使用 启动程序后，您可以通过出现的UI界面指引来操作。 ## 开发 - **ultralytics**: 用于调用Yolov8模型。 - **Tesser act-OCR**: 用于识别文字。 - **tkinter**: 用于构建UI界面。 ## 贡献 我们欢迎任何形式的贡献，无论是新功能的提议、代码改进还是问题报告。请确保遵循最佳实践和代码风格指南。