基于YOLO的車輛多維特征識別系統（車色，車品牌，車標，車型）與PYQT實現（課程設計）

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DEMO

get started：

1. PyQt5, 3.3以上的cv2 ，hyperlpr
2. 暫時不提供車型識別與顏色分類的模型
3. 下載 https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights ，并保存到yolo 目錄下

INTRO

模型采用opencv DNN模塊讀取，所以確認你安裝了含有DNN模塊版本(3.3以上)的cv2

1. 車輛定位采用darknet yolov3在coco數據集上的預訓練模型
2. 車牌識別采用開源的hyperlpr：
   https://github.com/zeusees/HyperLPR
3. 視頻播放界面基礎：
   https://github.com/

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【camera】基于YOLO的车辆多维特征识别系统（车色，车品牌，车标，车型）与PYQT实现（课程设计）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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