基于 YoLov8与Tesseract-OCR 的车流量分析系统python源码+文档说明+安装部署教学+演示视频
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项目介绍
特性
可识别车型: 可以识别小轿车、货车、公交车等车型。
可统计车流量: 可以分别统计来往两方向的车流量情况。
可识别车牌: 对于清晰的视频可以识别车牌。
更多功能: 还在开发中。
安装
项目功能
环境配置
使用 Conda
如果您使用 Conda,可以按照以下步骤设置和激活虚拟环境:
创建虚拟环境:
conda create -n Traffic-Flow-Analysis-System python=3.8
激活虚拟环境:
conda activate Traffic-Flow-Analysis-System
安装依赖:
在激活的虚拟环境中,运行:
pip install -r requirements.txt
不使用 Conda
如果您不使用 Conda,可以直接使用 pip 安装依赖:
pip install -r requirements.txt
运行
在安装了所有依赖之后,您可以通过以下命令启动程序:
python3 GUI.py
使用
启动程序后,您可以通过出现的UI界面指引来操作。
开发
ultralytics: 用于调用Yolov8模型。
Tesser act-OCR: 用于识别文字。
tkinter: 用于构建UI界面。
界面预览
项目备注
1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用!
2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。
3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。
下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
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