基于YOLO的車(chē)輛多維特征識(shí)別系統(tǒng)（車(chē)色，車(chē)品牌，車(chē)標(biāo)，車(chē)型）與PYQT實(shí)現(xiàn)（課程設(shè)計(jì)）

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DEMO

get started：

1. PyQt5, 3.3以上的cv2 ，hyperlpr
2. 暫時(shí)不提供車(chē)型識(shí)別與顏色分類(lèi)的模型
3. 下載 https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights ，并保存到y(tǒng)olo 目錄下

INTRO

模型采用opencv DNN模塊讀取，所以確認(rèn)你安裝了含有DNN模塊版本(3.3以上)的cv2

1. 車(chē)輛定位采用darknet yolov3在coco數(shù)據(jù)集上的預(yù)訓(xùn)練模型
2. 車(chē)牌識(shí)別采用開(kāi)源的hyperlpr：
   https://github.com/zeusees/HyperLPR
3. 視頻播放界面基礎(chǔ)：
   https://github.com/

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【camera】基于YOLO的车辆多维特征识别系统（车色，车品牌，车标，车型）与PYQT实现（课程设计）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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