源碼在git

我在nano 上安裝了　 hyperlpr開源庫來實(shí)現(xiàn)車識(shí)別，源碼我已經(jīng)上傳需要的同學(xué)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(dǎo)入包 from hyperlpr import * #導(dǎo)入OpenCV庫 import cv2#這個(gè)函數(shù)是設(shè)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(gè)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(jì)算平臺(tái)，比如你的筆記本， 上用這個(gè)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(shí)別出圖片中車牌數(shù)字if len(result)>0:#print(result)if result[0][1]>0.91: #這個(gè)0.91是置信度print(result) #打印數(shù)字cv2.imshow('Demo webcam', img) #顯示圖片if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):# 存儲(chǔ)圖片#cv2.imwrite("camera.jpeg", frame)breakcam.release() cv2.destroyAllWindows()

總結(jié)

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(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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