yolov7 车牌检测 车牌识别 中文车牌识别 检测 支持双层车牌 支持12种中文车牌

# **yolov7车牌识别算法，支持12种中文车牌类型** **1.单行蓝牌** **2.单行黄牌** **3.新能源车牌** **4.白色警用车牌** **5 教练车牌** **6 武警车牌** **7 双层黄牌** **8 双层武警** **9 使馆车牌** **10 港澳牌车** **11 双层农用车牌** **12 民航车牌** **测试demo:** 以yolov7-lite-s 为例: ``` python detect_rec_plate.py --detect_model weights/yolov7-lite-s.pt --rec_model weights/plate_rec.pth --source imgs --output result ``` 测试文件夹imgs，结果保存再 result 文件夹中 ## **车牌检测训练** 1. 下载数据集： 联系本人获取 联系方式最下面 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 2. 修改 data/plate.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: 2 #这里用的是2分类，0 单层车牌 1 双层车牌 # class names names: [ 'single','double'] ``` 3. 训练 以yolov7-lite-s 为例: ``` python train.py --batch-size 32 --data data/plate.yaml --img 640 640 --cfg cfg/yolov7-lite-s.yaml --weights weights/yolov7-lite-s.pt --name yolov7 --hyp data/hyp.face.yaml ``` 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](https://github.com/we0091234/crnn_plate_recognition) 支持如下：  ## 部署 * [onnx导出与推理](https://github.com/we0091234/yolov7_plate/tree/master/onnx) * [tensorrt推理](https://github.com/we0091234/yolov7_plate/tree/master/tensorrt) * [NCNN推理](https://github.com/we0091234/NCNN_SAMPLE/tree/master/ncnn_plate_v7) ## References * [https://github.com/derronqi/yolov7-face](https://github.com/derronqi/yolov7-face) * [https://github.com/qinggangwu/yolov7-pose_Npoint_Ncla](https://github.com/qinggangwu/yolov7-pose_Npoint_Ncla) * [https://github.com/WongKinYiu/yolov7](https://github.com/WongKinYiu/yolov7) * [https://github.com/TexasInstruments/edgeai-yolov5/tree/yolo-pose](https://github.com/TexasInstruments/edgeai-yolov5/tree/yolo-pose) * [https://github.com/WongKinYiu/yolov7/tree/pose](https://github.com/WongKinYiu/yolov7/tree/pose) **有问题添加微信: we0091234（注明来意）** **或者加qq群:823419837(已满) 请加 837982567（二群） 询问**