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提取YOLO检测框-以车牌识别为例

news 2025/5/19 8:12:44

在车牌识别（ALPR）系统中，利用 YOLO 模型检测并裁剪车牌区域是实现高效车牌识别的关键步骤。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，其优势在于高速度和高精度，适用于实时车牌识别任务。本文将以 YOLOv8 模型为例，介绍如何从检测框中裁剪出车牌区域，并为后续的字符识别（OCR）做好准备。

一、YOLO 模型简介

YOLO 是一种基于深度学习的目标检测算法，通过将图像划分为网格，每个网格预测多个边界框及其对应的类别概率，从而实现对图像中多个目标的同时检测。YOLOv8 是该系列的最新版本，继承了前代模型的优势，并在速度和精度上进行了优化。在车牌识别中，YOLOv8 模型能够准确地定位车牌区域，为后续的字符识别提供高质量的输入。

二、车牌裁剪的必要性

在车牌识别系统中，车牌裁剪是将检测到的车牌区域从原始图像中提取出来的过程。这一过程对于提高字符识别的准确性至关重要。如果直接对整个图像进行字符识别，可能会受到背景干扰，导致识别结果不准确。通过裁剪出车牌区域，可以减少背景噪声，提高字符识别的精度。

三、YOLOv8 模型输出解析

YOLOv8 模型的输出通常包含多个边界框，每个边界框由以下信息组成：

x1, y1：左上角坐标
x2, y2：右下角坐标
confidence：置信度分数
class_id：类别 ID

在车牌识别任务中，我们关注 class_id 是否对应车牌类别，以及 confidence 是否超过设定的阈值。如果满足条件，即可认为该边界框为车牌区域。

四、车牌裁剪实现

1. 解析检测框裁剪代码

class TargetCard:def obj_exe(self, im0, tracks):"""Display detection boxes and paste cropped/enlarged regions.Args:im0 (ndarray): Imagetracks (list): List of tracks obtained from the object tracking process."""self.im0 = im0self.result = tracks[0]self.orig_img = self.result.orig_imgself.orig_shape = self.result.orig_img.shape[:2]self.boxes = self.result.boxes  # native size boxesself.masks = self.result.masks  # native size or imgsz masksself.probs = self.result.probsself.keypoints = self.result.keypointsself.obb = self.result.obbself.speed = self.result.speedself.names = self.result.namesself.path = self.result.path"""一些处理逻辑"""# ============ 检测框显示 + 抠图粘贴 ============ #import cv2import numpy as nppasted_x = 0pasted_y = 0max_height_in_row = 0scale_factor = 2.0  # 放大倍数# 获取 boxes 和对应面积boxes_with_area = []for i, box in enumerate(self.boxes.xyxy):x1, y1, x2, y2 = map(int, box)area = (x2 - x1) * (y2 - y1)boxes_with_area.append((area, (x1, y1, x2, y2)))# ==== 绘制检测框 ====label = f"{i + 1}"color = (0, 255, 0)cv2.rectangle(self.im0, (x1, y1), (x2, y2), color, 2)cv2.putText(self.im0, label, (x1, y1 - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, color, 2)# 排序：面积从大到小boxes_sorted = sorted(boxes_with_area, key=lambda x: -x[0])for idx, (_, (x1, y1, x2, y2)) in enumerate(boxes_sorted):crop = self.orig_img[y1:y2, x1:x2].copy()h, w = crop.shape[:2]new_w, new_h = int(w * scale_factor), int(h * scale_factor)crop_resized = cv2.resize(crop, (new_w, new_h), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)# 自动换行布局if pasted_x + new_w > self.im0.shape[1]:pasted_x = 0pasted_y += max_height_in_rowmax_height_in_row = 0if pasted_y + new_h > self.im0.shape[0]:break  # 超出原图边界# 粘贴放大图self.im0[pasted_y:pasted_y + new_h, pasted_x:pasted_x + new_w] = crop_resized# 可选：贴图上加编号cv2.putText(self.im0, f"#{idx+1}", (pasted_x + 5, pasted_y + 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)# 更新偏移量pasted_x += new_wmax_height_in_row = max(max_height_in_row, new_h)return self.im0