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​​​​​​​先看一下yolo发展史

二、单目测距原理

 图中有一个车辆，且车辆在地面上，其接地点Q必定在地面上。那么Q点的深度便可以求解出来。具体求解步骤懒得打公式了，就截图了。在单目测距过程中，实际物体上的Q点在成像的图片上对应Q’点，Q’点距离o1点沿y轴的距离为o1p’。这个距离o1p’除以y轴像素焦距fy (单位为pixel) ，再求arctan即可得到角度b’。然后按图中步骤很容易理解了。
 

三、准备工作

参考我这篇文章：

第一步：将整个代码从github上下载下来，

 网址：GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite

也可以直接到GitHub上搜yolov5

主要是安装版本与配置声明中所需在库。
matplotlib>=3.2.2
numpy>=1.18.5
opencv-python>=4.1.2
Pillow
PyYAML>=5.3.1
scipy>=1.4.1
torch>=1.7.0
torchvision>=0.8.1
tqdm>=4.41.0
tensorboard>=2.4.1
seaborn>=0.11.0
pandas
pycocotools>=2.0  # COCO mAP
albumentations>=1.0.2

(1)安装pytorch（建议安装gpu版本cpu版本太慢）

这些库中可能就pytorch比较难安装，其他库用pip install 基本能实现。

可直接在Anaconda Prompt里输入：

pip install torch==1.7.0+cu101 torchvision==0.8.1+cu101 torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

1.运行检测

下载完yolov5后，运行detect，可以帮助我们检查上面的环境是不是安装成功。

 如果运行不报错，我们会在runs//detect//exp 文件夹下看到两张已经预测出的照片。

3.运行检测

下载完yolov5后，运行detect，可以帮助我们检查上面的环境是不是安装成功。

如果运行不报错，我们会在runs//detect//exp 文件夹下看到两张已经预测出的照片。

如果报错，问题也不大，看就是安装的环境版本比较低或者没安装，我们稍微调试一下就OK了。

五、数据集

我们先要创建几个文件夹用来存放数据和模型。

在yolov5-master如下图所示文件夹

1.制作标签

这里我是以穿越火线为例，提供100个已经标记好的数据（放在文末）。你也可以自己标记，一百张效果不是很好，可以多标记几张。

(1)安装labelme

在Anaconda Prompt里pip install labelme

(2)使用labelme

在Anaconda Prompt里输入labelme，会弹出一个窗口。

然后打开图片所在的文件夹

点击rectangle，标记想要识别的东西。

环境准备

Anaconda 4.10.3 Tensorflow 2.6.0 python3.7.8 coding: utf-8 pycharm解释器：D:\Anaconda\envs\tensorflow\python.exe 以及各种第三方库

思路流程

1、将图片通过opencv切割识别定位车牌，切割保存
2、识别省份简称、识别城市代号、识别车牌编号

功能描述

car_num_main.py :将图片转为灰度图像，灰度图像二极化，分割图像并分别保存为.jpg和.bmp文件 train-license-province.py : 省份简称训练识别 train-license-letters.py :城市代号训练识别 train-license-digits.py :车牌编号训练识别
细节阐述

1、图片切割后分别保存在两个文件夹./img_cut and ./img_cut_not_3240 2、识别车牌需进入终端，在命令行中进入脚本所在目录， 输入执行如下命令：python train-license-province.py train 进行省份简称训练 输入执行如下命令：python train-license-province.py predict 进行省份简称识别 输入执行如下命令：python train-license-letters.py train 进行城市代号训练 输入执行如下命令：python train-license-letters.py predict 进行城市代号识别 输入执行如下命令：python train-license-digits.py train 进行车牌编号训练 输入执行如下命令：python train-license-digits.py predict 进行车牌编号识别 3、将要识别的图片调为.jpg格式,大小调为像素600*413最佳，可依据代码酌情调试 4、具体可以准确识别的车牌号参见数据集中训练集
测试数据集
项目总体框架

capture_img ：存放将要识别的车牌图片
img_cut：运行car_num_main.py后生成切割后的图片
img_cut_not_3240 ：运行 car_num_main.py 后生成切割后的图片（对比度加强）
test_images：存放测试图片
train_images: 存放训练图片
train-saver： 训练模型
过程展示

PS D:\pycharm\pycharm_work> cd .\chepai\
PS D:\pycharm\pycharm_work\chepai> python train-license-province.py train
复制代码
PS D:\pycharm\pycharm_work\chepai> python train-license-province.py predict
复制代码
PS D:\pycharm\pycharm_work\chepai> python train-license-digits.py predict
复制代码
技术简介

一、Tensorflow

TensorFlow是一个开放源代码软件库，用于进行高性能数值计算。借助其灵活的架构，用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台（CPU、GPU、TPU）和设备（桌面设备、服务器集群、移动设备、边缘设备等）。

TensorFlow 是一个用于研究和生产的开放源代码机器学习库。TensorFlow 提供了各种 API，可供初学者和专家在桌面、移动、网络和云端环境下进行开发。

TensorFlow是采用数据流图（data flow graphs）来计算,所以首先我们得创建一个数据流流图,然后再将我们的数据（数据以张量(tensor)的形式存在）放在数据流图中计算。节点（Nodes）在图中表示数学操作,图中的边（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组, 即张量（tensor)。训练模型时tensor会不断的从数据流图中的一个节点flow到另一节点。

二、OpenCV

OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

OpenCV提供的视觉处理算法非常丰富，并且它部分以C语言编写，加上其开源的特性，处理得当，不需要添加新的外部支持也可以完整的编译链接生成执行程序，所以很多人用它来做算法的移植，OpenCV的代码经过适当改写可以正常的运行在DSP系统和ARM嵌入式系统中。其应用领域诸如：人机互动，物体识别，图像分割，人脸识别，动作识别，运动跟踪，机器人，运动分析，机器视觉，结构分析，汽车安全驾驶等领域。

系统设计

车牌自动识别是以计算机视觉处理、数字图像处理、模式识别等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频图像进行处理分析，得到每辆车的车牌号码，从而完成识别的过程。在此基础上，可实现停车场出入口收费管理、盗抢车辆管理、高速公路超速自动化管理、闯红灯电子警察、公路收费管理等各种交通监管功能。
一、系统处理流程

车牌自动识别系统的设计包含车辆图像获取、车牌区域定位、车牌特征轮廓提取和车牌内容识别环节。

二、车牌获取

车牌图像获取是进行车牌识别的首要环节，车牌图像可以从摄像机拍摄的车辆图像或者视频图像中进行抽取，车牌图像的获取也可由用户手机拍摄后传入车牌识别系统。

三、灰度图像生成

摄像机拍摄的含有车牌信息的车辆图像是彩色的，为了提高车牌识别的抗外界干扰的能力，先将彩色车辆图像生成二值的灰度图像，实现基于色调的车牌区域定位。由于国内的车牌往往是蓝底白字，因此，可以利用图像的色调或者色彩饱和度特征，生成二值灰度图像，从而实现更加准确地定位车牌位置。

四、车牌区域定位

车牌区域的定位采用基于形状的方法。由于车辆图像背景比较复杂，所以应该根据车牌的特征进行初次筛选。车牌的特征可以选择中国车牌的大小、比例特征，因为车牌都是固定的矩形形状，通过首先寻找图像上拥有矩形特征的区域，然后再抽取这些区域，再结合车牌的长宽的比例特征可以筛选出相应的矩形区域，从而实现对车牌的准确定位。

五、特征轮廓提取

OpenCV 与 Python 的接口中使用 cv2.fifindContours() 函数来查找检测物体的轮廓。