Как создать автоматическую систему распознавания номерных знаков с помощью EasyOCR и Ultralytics ... скачать в хорошем качестве

Как создать автоматическую систему распознавания номерных знаков с помощью EasyOCR и Ultralytics ...

Автоматическое распознавание номерных знаков транспортных средств — одно из наиболее практичных применений компьютерного зрения и оптического распознавания символов (OCR). В этом руководстве мы создадим систему автоматического распознавания номерных знаков (ANPR) на Python, используя EasyOCR, популярную библиотеку распознавания текста с открытым исходным кодом, и модель Ultralytics YOLO11. Мы начнём с основ ANPR, обсудим его применение в реальных системах мониторинга дорожного движения, управления парковками и сбора платы, а затем изучим репозиторий EasyOCR на GitHub. Вы увидите демонстрационное видео, а затем — полное пошаговое руководство по коду на Python, демонстрирующее, как распознавать номерные знаки транспортных средств с помощью YOLO11 и извлекать из них текст с помощью EasyOCR. К концу руководства вы научитесь комбинировать методы обнаружения объектов и OCR для разработки собственной системы ANPR, которую можно будет интегрировать в реальные решения для умных городов или транспортных систем. Разделы: 00:00 — Введение в автоматическое распознавание номерных знаков (ANPR) 00:22 — Применение автоматического распознавания номерных знаков 00:42 — Введение в EasyOCR для извлечения текста 02:00 — Обзор репозитория EasyOCR GitHub 03:31 — Демонстрационное видео ANPR 04:21 — Пошаговое руководство по коду ANPR на Python 08:01 — Запуск кода ANPR и визуализация результатов 09:58 — Заключение и основные выводы 🔗 Код ➡️ https://drive.google.com/file/d/1jKaf... 🔗 Модель распознавания номерных знаков ➡️ https://drive.google.com/file/d/1C43R... Ресурсы Ultralytics YOLO: 💻 Репозиторий GitHub: https://github.com/ultralytics/ 📚 Документация: https://docs.ultralytics.com/ #anpr #easyocr #objectdetection #computervision #ultralytics #python