diff --git a/README.md b/README.md index dfdc897..7508b79 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -93,14 +93,16 @@ YOLO Pose模型输出包含: 车牌号识别部分使用统一接口: ```python -# OCR接口 -from OCR_part.ocr_interface import ocr_predict -result = ocr_predict(corrected_image) # 返回7个字符的列表 +# 接口函数名(导入所需模块,每个模块统一函数名) + +# 初始化 +from 对应模块 import LPRNinitialize_model +LPRNinitialize_model() + +# 预测主函数 +from 对应模块 import LPRNmodel_predict +result = LPRNmodel_predict(corrected_image) # 返回7个字符的列表 -# CRNN接口 -from CRNN_part.crnn_interface import crnn_predict -result = crnn_predict(corrected_image) # 返回7个字符的列表 -``` ### 输入参数 - `corrected_image`:numpy数组格式的矫正后车牌图像 @@ -114,29 +116,13 @@ result = crnn_predict(corrected_image) # 返回7个字符的列表 ### 添加新的识别算法 1. 在对应目录(OCR_part或CRNN_part)实现识别函数 2. 确保函数签名与接口一致 -3. 在main.py中切换调用的函数即可 +3. 在main.py中导入对应模块即可 ### 自定义模型 1. 替换 `yolopart/yolo11s-pose42.pt` 文件 2. 确保新模型输出格式与现有接口兼容 3. 根据需要调整类别名称和数量 -## 注意事项 - -1. **模型文件**:确保YOLO模型文件路径正确 -2. **摄像头权限**:程序需要摄像头访问权限 -3. **光照条件**:良好的光照有助于提高检测精度 -4. **车牌角度**:尽量保持车牌完整出现在画面中 -5. **性能优化**:可根据硬件配置调整检测参数 - -## 故障排除 - -### 常见问题 -1. **摄像头无法启动**:检查摄像头是否被其他程序占用 -2. **模型加载失败**:确认模型文件路径和格式正确 -3. **检测效果差**:调整光照条件或摄像头角度 -4. **界面显示异常**:检查PyQt5安装是否完整 - ### 调试模式 在代码中设置调试标志可以输出更多信息: ```python