基于 YOLOv8 的汽车车牌位置实时检测项目｜完整源码数据集+PyQt5 界面+完整训练流程+开箱即用！

源码包含：完整 YOLOv8 训练代码+2 万张数据集(带标注)+权重文件+直接可允许检测的 yolo 检测程序+直接部署教程/训练教程

基本功能演示

哔哩哔哩：https://www.bilibili.com/video/BV1ZZ7szhEdM

项目摘要

车牌识别是智能交通系统中的核心模块之一。传统的车牌识别方法存在依赖规则、高误检率等问题，而基于 深度学习目标检测算法 的识别系统则具备更强的泛化能力与鲁棒性。

YOLOv8 作为 Ultralytics 最新推出的模型版本，在速度与精度之间达到了理想平衡。借助 PyQt5，我们设计了一个操作简便的 GUI，实现一键导入、一键检测，让深度学习落地应用变得更加轻松与高效！源码打包在文末。

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前言

本项目结合最新 YOLOv8 检测模型与 PyQt5 图形界面，打造一个功能强大、界面友好、适用于多种输入的车牌检测系统。项目附带完整源码、训练流程和可用数据集，助力你快速构建属于自己的 车牌识别系统！

一、软件核心功能介绍及效果演示

本项目集成了 YOLOv8 车牌检测模型 与 PyQt5 图形界面工具，实现了如下功能：

• 支持 图片、文件夹、视频、摄像头 等多种输入方式；

• 提供清晰、直观的 图形用户界面（GUI），无需命令行操作；

• 附带 训练流程文档与标注数据集，支持自定义数据重新训练；

• 模块化结构设计，方便二次开发与扩展识别功能。

✅ 开箱即用、快速部署、轻松上手！

二、软件效果演示

下图为项目在不同场景下的检测效果演示，包括：

• 单张图片识别

• 视频检测效果（mp4 格式）

• 摄像头实时检测

• 文件夹批量处理效果

（1）单图片检测演示

用户点击“选择图片”，即可加载本地图像并执行检测：

（2）多文件夹图片检测演示

用户可选择包含多张图像的文件夹，系统会批量检测并生成结果图。

（3）视频检测演示

支持上传视频文件，系统会逐帧处理并生成目标检测结果，可选保存输出视频：

（4）摄像头检测演示

实时检测是系统中的核心应用之一，系统可直接调用摄像头进行检测。由于原理和视频检测相同，就不重复演示了。

（5）保存图片与视频检测结果

用户可通过按钮勾选是否保存检测结果，所有检测图像自动加框标注并保存至指定文件夹，支持后续数据分析与复审。

三、模型的训练、评估与推理

YOLOv8 是 Ultralytics 公司发布的新一代目标检测模型，采用更轻量的架构、更先进的损失函数（如 CIoU、TaskAlignedAssigner）与 Anchor-Free 策略，在 COCO 等数据集上表现优异。其核心优势如下：

• 高速推理，适合实时检测任务

• 支持 Anchor-Free 检测

• 支持可扩展的 Backbone 和 Neck 结构

• 原生支持 ONNX 导出与部署

3.1 YOLOv8 的基本原理

YOLOv8 是 Ultralytics 发布的新一代实时目标检测模型，具备如下优势：

• 速度快：推理速度提升明显；

• 准确率高：支持 Anchor-Free 架构；

• 支持分类/检测/分割/姿态多任务；

• 本项目使用 YOLOv8 的 Detection 分支，训练时每类表情均标注为独立目标。

YOLOv8 由 Ultralytics 于 2023 年 1 月 10 日发布，在准确性和速度方面具有尖端性能。在以往 YOLO 版本的基础上，YOLOv8 引入了新的功能和优化，使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。

YOLOv8 原理图如下：

3.2 数据集准备与训练

采用 YOLO 格式的数据集结构如下：

dataset/├── images/│   ├── train/│   └── val/├── labels/│   ├── train/│   └── val/

每张图像有对应的 .txt 文件，内容格式为：

4 0.5096721233576642 0.352838390077821 0.3947600423357664 0.31825755058365757

分类包括（可自定义）：

3.3. 训练结果评估

训练完成后，将在 runs/detect/train 目录生成结果文件，包括：

• results.png：损失曲线和 mAP 曲线；

• weights/best.pt：最佳模型权重；

• confusion_matrix.png：混淆矩阵分析图。

若 mAP@0.5 达到 90% 以上，即可用于部署。

在深度学习领域，我们通常通过观察损失函数下降的曲线来评估模型的训练状态。YOLOv8 训练过程中，主要包含三种损失：定位损失（box_loss）、分类损失（cls_loss）和动态特征损失（dfl_loss）。训练完成后，相关的训练记录和结果文件会保存在 runs/目录下，具体内容如下：

3.4 检测结果识别

使用 PyTorch 推理接口加载模型：

import cv2from ultralytics import YOLOimport torchfrom torch.serialization import safe_globalsfrom ultralytics.nn.tasks import DetectionModel
# 加入可信模型结构safe_globals().add(DetectionModel)
# 加载模型并推理model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')results = model('test.jpg', save=True, conf=0.25)
# 获取保存后的图像路径# 默认保存到 runs/detect/predict/ 目录save_path = results[0].save_dir / results[0].path.name
# 使用 OpenCV 加载并显示图像img = cv2.imread(str(save_path))cv2.imshow('Detection Result', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

预测结果包含类别、置信度、边框坐标等信息。

四.YOLOV8+YOLOUI 完整源码打包

本文涉及到的完整全部程序文件：包括 python 源码、数据集、训练代码、UI 文件、测试图片视频等（见下图），获取方式见【4.2 完整源码下载】：

4.1 项目开箱即用

作者已将整个工程打包。包含已训练完成的权重，读者可不用自行训练直接运行检测。

运行项目只需输入下面命令。

python main.py

读者也可自行配置训练集，或使用打包好的数据集直接训练。

自行训练项目只需输入下面命令。

yolo detect train data=datasets/expression/loopy.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt epochs=100 batch=16 lr0=0.001

4.2 完整源码下载

计算机视觉 YOLO 项目源码：ComputerVisionProject

💾 Gitee 项目地址：https://gitee.com/goodnsxxc/yolo-main

也可至项目实录视频下方获取：https://www.bilibili.com/video/BV1ZZ7szhEdM

包含：

📦完整项目源码

📦 预训练模型权重

🗂️ 数据集地址（含标注脚本）

总结

本项目以 YOLOv8 为核心，融合 PyQt5 图形界面 技术，打造了一个开箱即用、操作简便、检测效果优异的车牌识别系统。用户无需深度掌握深度学习细节，即可实现图片、视频、摄像头等多种输入形式下的车牌检测任务。

通过本文你将收获：

• 完整的车牌检测模型训练与推理流程；

• 可视化的图形界面交互体验；

• 一套可用于部署和二次开发的项目框架；

• 附带可用数据集与训练脚本，便于快速上手。

未来可扩展方向包括：

• 加入 OCR 模块 实现车牌内容识别；

• 集成 多目标识别模型 实现车、人、车牌一体化识别；

• 部署至 嵌入式设备或边缘计算平台，实现移动端识别；

• 接入数据库与后端系统，实现智能交通综合管理平台。

无论你是入门者还是开发者，本项目都是你了解 YOLOv8 实战应用的理想起点。如果你觉得本项目有帮助，欢迎 点赞、收藏、转发！