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### 结合YOLOv8与PaddleOCR进行目标检测和文字识别 #### 数据准备 为了使YOLOv8能够有效地定位图像中的车牌位置，需先准备好标注好的训练集。这些数据应包含不同环境下的车辆图片以及对应的标签文件，用于指示每张图里车牌的具体坐标。 #### 模型配置 对于YOLOv8而言，在`yolov8.yaml`配置文档内指定输入尺寸、锚框参数等超参设置；而针对PaddleOCR，则无需额外调整其默认设定即可满足大多数场景需求[^3]。 #### 代码实现 下面给出一段Python脚本片段来展示怎样串联起这两个组件： ```python from ultralytics import YOLO from paddleocr import PaddleOCR def detect_and_recognize(image_path): # 加载YOLOv8模型并执行预测操作 model = YOLO('path/to/yolov8.pt') results = model.predict(source=image_path, conf=0.25) ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='en') final_result = [] for result in results: boxes = result.boxes.cpu().numpy() for box in boxes: cropped_image = crop_box_from_image(image_path, box) # 自定义函数裁剪区域 ocr_results = ocr.ocr(cropped_image, cls=True) recognized_text = ''.join([line[1][0] for line in ocr_results]) final_result.append({ 'bbox': list(map(int, box[:4])), 'text': recognized_text, 'confidence': float(box[-1]), }) return final_result ``` 此段程序首先利用YOLOv8完成对给定路径下图片的目标检测任务，随后依据所得边界框信息截取出可能含有字符的部分送入至PaddleOCR作进一步的文字解析工作，最终返回融合后的结构化输出结果。