YOLOv5训练CCPD2019数据集 数据转化

基于深度学习的车牌识别（YOLOv5 和 CNN）

一、综述二、车牌检测

使用MNIST数据集训练手写数字识别模型

运行结果：从这里可以看出数据集的结构形状 train_x 存放了 60000 张 28*28 像素的数字图像，并有 train_y 有 60000 条标签值与之相对应，用于训练模型；test_x 和 test_y 同理，用于测试模型。

YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5+CRNN-车牌识别、车牌关键点定位、车牌检测

【准确度顶满！车牌识别 - YOLOv8+CRNN(原创毕设)】 https://www.bilibili.com/video/BV12c411U76h/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=8c532ded7c7c9041f04e35940d11fdae

简洁易懂的车牌号识别Python+OpenCV实现“超详解”

对图片进行阈值化处理、边缘检测及形态学操作，根据得到的轮廓特征识别车牌的具体位置，将车牌分割出来。直接上代码及代码详解：