本项目采用基于YOLO的车牌检测与识别技术，结合CCPD2020数据集、YOLOv11模型以及PaddleOCR工具，实现了高效精准的车牌识别功能。

从预处理后的二值图像中提取轮廓，选择面积最大的轮廓，将其转换为复数形式，计算傅里叶变换，并截断保留低频成分，得到傅里叶描述子。为简化录制流程，采用自动保存机制，确保每次拍摄的手势图片即时存储，并可连续拍摄多组手势。在完成数据增强后，我们将调用 FourierDescriptor 类的 calculate 方法，计算每张图像的傅里叶描述子。数据收集包括拍摄不同手势的照片，使用 OpenCV 进行图像

本项目采用基于YOLO的车牌检测与识别技术，结合CCPD2020数据集、YOLOv11模型以及PaddleOCR工具，实现了高效精准的车牌识别功能。

本项目采用基于YOLO的车牌检测与识别技术，结合CCPD2020数据集、YOLOv11模型以及PaddleOCR工具，实现了高效精准的车牌识别功能。