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计算机视觉无处不在-从面部识别，制造，农业到自动驾驶汽车。今天，我们将通过动手实践进入现代计算机视觉世界，学习如何使用YOLO算法检测车牌。

来自Pexels的mali maeder的照片应用于定制的YOLO车牌检测模型

传统计算机视觉方法使用vision方法进行检测。但由于阈值和轮廓检测的局限性，其算法在部分图像上有效，但无法推广。通过本次学习，我们将拥有可以在任何天气情况下用于检测车牌的强大模型。

数据收集与准备

我们有一个可靠的数据库，其中包含数百张汽车图像，但是在网上共享它是不道德的。因此，小伙伴必须自己收集汽车图像。我们将使用如下照片进行演示和验证：

我们还应该收集各种光照条件下的车牌图像，并从不同角度拍摄图像。在完成数据收集之后，我们将使用一个名为LabelIMG的免费工具来完成这项工作。

cd labelImg-masterbrew install qtbrew install libxml2make qt5py3python labelImg.py

从终端执行这些操作将打开此窗口：