Python图像处理——基于YOLOv12-Paddleocr的车牌实时检测系统（Pyqt5界面）
使用的数据集是CPDD2020。训练集5769张，验证集1001张，测试集5006张。类别一类LicensePlate。数据集格式为yolo格式的txt文件。appdesigner，gui设计、simulink仿真......希望能帮到你！图形界面，实现图片、视频及摄像头检测功能，并提供检测结果的实时反馈。：支持上传视频文件，对视频逐帧进行检测，并可视化结果。上传本地图片，进行检测，并展示检测前后
1. 项目介绍
实现了一款基于 YOLOv12-Paddleocr的车牌实时检测系统，结合 PyQt5 图形界面，实现图片、视频及摄像头检测功能，并提供检测结果的实时反馈。
核心功能如下：
图片检测：上传本地图片，进行检测，并展示检测前后的对比结果。
视频检测：支持上传视频文件，对视频逐帧进行检测，并可视化结果。
摄像头检测：可实时调用摄像头进行检测。
输出四个关键指标：
检测结果：车牌的具体内容。
车牌信息：车牌的归属地。
FPS（每秒帧率）：衡量检测的实时性能，FPS 越高，处理速度越快。
IOU：置信度
2. 实验过程
（1）数据集介绍
使用的数据集是CPDD2020。训练集5769张，验证集1001张，测试集5006张。类别一类LicensePlate。数据集格式为yolo格式的txt文件。数据集中图片的命名规则如下：
（2）训练结果
3.视频演示及下载地址
Python图像处理——基于YOLOv12-Paddleocr的车牌实时检测系统（Pyqt5界面）
最后：
小编会不定期发布相关设计内容包括但不限于如下内容:信号处理、通信仿真、算法设计、matlab appdesigner，gui设计、simulink仿真......希望能帮到你！
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