生活随笔
收集整理的這篇文章主要介紹了
jetson nano 实现车牌识别
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
源碼在git
我在nano 上安裝了 hyperlpr開源庫來實現車識別，源碼我已經上傳需要的同學可以直接用，博客上也是源碼
如果需要能直接跑nano的鏡像，可以加入星球，
#導入包
from hyperlpr import
*
#導入OpenCV庫
import cv2
#這個函數是設置讀取和輸出圖像高度寬度和幀率
def gstreamer_pipeline(capture_width
=640, #寬capture_height
=360, #高display_width
=640,display_height
=360,framerate
=60,flip_method
=0,
):return ("nvarguscamerasrc ! ""video/x-raw(memory:NVMM), ""width=(int)%d, height=(int)%d, ""format=(string)NV12, framerate=(fraction)%d/1 ! ""nvvidconv flip-method=%d ! ""video/x-raw, width=(int)%d, height=(int)%d, format=(string)BGRx ! ""videoconvert ! ""video/x-raw, format=(string)BGR ! appsink"% (capture_width
,capture_height
,framerate
,flip_method
,display_width
,display_height
,))#如果是在jetson nano 上用這個代碼，注釋掉下一條
cap
= cv2
.VideoCapture(gstreamer_pipeline(flip_method
=0), cv2
.CAP_GSTREAMER
)#如果是在 x86 計算平臺，比如你的筆記本， 上用這個代碼，注釋掉上一條
#cap = cv2.VideoCapture(0)frames
= 0while cap
.isOpened():ret_val
, img
= cap
.read() #讀取圖片
# img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # cv reead img as BGR# Mirror """img
= cv2
.flip
(img, 1)img_re
= cv2
.resize(img
, (416, 416))"""
#input_imgs = transforms.ToTensor()(img_re)result
=HyperLPR_plate_recognition(img
) #識別出圖片中車牌數字
if len(result
)>0:#print(result)if result
[0][1]>0.91: #這個
0.91是置信度
print(result
) #打印數字cv2
.imshow('Demo webcam'
, img
) #顯示圖片
if cv2
.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):# 存儲圖片#cv2.imwrite("camera.jpeg", frame
)breakcam
.release()
cv2
.destroyAllWindows()
總結
以上是生活随笔為你收集整理的jetson nano 实现车牌识别的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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