# PlateRecognition

**Repository Path**: xiaofeng88/PlateRecognition

## Basic Information

- **Project Name**: PlateRecognition
- **Description**: License-Plate-Recognition 支持12种车牌检测识别，包含yolov5,yolov7,yolov8车牌检测，车牌矫正，车牌识别等，准确率高达99.5% 还有车牌数据集提供下载
- **Primary Language**: C/C++
- **License**: MIT
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 10
- **Created**: 2024-05-03
- **Last Updated**: 2024-05-03

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

简体中文 | [English](./README_en.md)

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# Acknowledgments & Contact 
### 1.WeChat ID: cbp931126
### 2.QQ Group：517671804
加微信(备注：PlateAlgorithm),进讨论群(群里超多大佬)可以获得10G大小的车牌检测和识别数据



# PlateAlgorithm
## **车牌识别算法，支持12种中文车牌类型**
**1.单行蓝牌**
**2.单行黄牌**
**3.新能源车牌**
**4.白色警用车牌**
**5 教练车牌**
**6 武警车牌**
**7 双层黄牌**
**8 双层武警**
**9 使馆车牌**
**10 港澳牌车**
**11 双层农用车牌**
**12 民航车牌**


## 识别效果
<img src="resources/1.jpg" alt="drawing" width="380"/> <img src="resources/3.jpg" alt="drawing" width="380"/>
<img src="resources/9.jpg" alt="drawing" width="380"/> <img src="resources/10.jpg" alt="drawing" width="380"/>
<img src="PlateDetectionRecognition/test/yolov7_result/37_0315.jpg" alt="drawing" width="380"/> <img src="resources/2.jpg" alt="drawing" width="380"/>
<img src="resources/7.jpg" alt="drawing" width="380"/> <img src="resources/8.jpg" alt="drawing" width="380"/>

## 特性
1. 车牌识别在线体验:http://zhoujiayao.com:8200/
2. 车牌检测(yolov5plate,yolov7plate,yolov8playe),车牌校正，车牌识别，车牌检测识别;
   
   | 文件夹 | State    |  说明   |
   |:----------|:----------|:----------|
   |PLateDetection_yolov5                 |Done|           yolov5 车牌检测              |
   |PLateDetection_yolov7 				      |Done|           yolov7 车牌检测              |
   |PLateDetection_yolov8 				      |Doing|          yolov8 车牌检测              |
   |PlateRecognition 				         |Done|           车牌识别                     |
   |PlateDetectionRecognition 				|Done|           车牌检测->车牌校正->车牌识别    |
   
3. 所有模型均使用C++和TensorRT加速推理,yolov7plate的前后处理使用cuda加速,(其他模型加速优化也可参考);
4. 所有模型使用C++和OnnxRuntime.OpenVINO,NCNN加速推理(TO DO);
5. 提供C接口，可以直接移植在项目里;
6. 提供python调用，C#调用的demo(TODO)
7. 根据不同的显卡型号自动生成对应的engine(如果文件夹下有其他显卡适配engine，则删除engine才能重新生成使用中的显卡对应的engien);
8. PlateDetectionRecognition->test->main.cpp文件中的条件编译测试说明
	| 测试类别 |  enable    |  说明   |
	|:----------|:----------|:----------|
   |yolov5_plate                 |1|           yolov7车牌检测               |
   |yolov7_plate 				      |1|           yolov5 车牌检测              |

9. 车牌识别准确率(测试集数量:2.4w张)
   | 模型 |  size    |  准确率   |速度| 平台|
	|:----------:|:----------:|:----------:|:----------:|:----------:|
   |plate_recognition_color|s|   92.40%|452.480us|RTX3090|
   |plate_recognition_s    |s|   98.90%|452.597us|RTX3090|
   |plate_recognition_m    |m|   99.35%|463.316us|RTX3090|
   |plate_recognition_l    |l|   99.56%|507.082us|RTX3090|

## 算法说明

# 算法接口
```
/** 
 * @brief                  车牌初始化函数
 * @param config           模块配置参数结构体
 * @return                 HZFLAG
 */
void*Initialize(Config*config);

/** 
 * @brief                  车牌检测识别(yolov5)
 * @param img              Plate_ImageData
 * @param PlateDet         车牌检测识别结果列表
 * @return                 HZFLAG
 */		
int PlateRecognition_yolov5(void*p,Plate_ImageData*img,PlateDet*PlateDets);

/** 
 * @brief                  车牌检测(yolov7_plate)
 * @param img              Plate_ImageData
 * @param PlateDet         车牌检测识别结果列表
 * @return                 HZFLAG
 */		
int PlateRecognition_yolov7(void*p,Plate_ImageData*img,PlateDet*PlateDets);


/** 
 * @brief                  车牌检测(yolov8_plate)
 * @param img              Plate_ImageData
 * @param PlateDet         车牌检测识别结果列表
 * @return                 HZFLAG
 */		
int PlateRecognition_yolov8(void*p,Plate_ImageData*img,PlateDet*PlateDets);

/** 
 * @brief                  反初始化
 * @return                 HZFLAG 
 */		
int Release(void*p,Config*config);
```

## 2.环境
1. ubuntu20.04+cuda11.1+cudnn8.2.1+TensorRT8.2.5.1(测试通过)
2. ubuntu18.04+cuda10.2+cudnn8.2.1+TensorRT8.2.5.1(测试通过)
3. Win10+cuda11.1+cudnn8.2.1+TrnsorRT8.2.5.1      (测试通过)
4. 其他环境请自行尝试或者加群了解


## 3.编译
1. 更改根目录下的CMakeLists.txt,设置tensorrt的安装目录
```
set(TensorRT_INCLUDE "/xxx/xxx/TensorRT-8.2.5.1/include" CACHE INTERNAL "TensorRT Library include location")
set(TensorRT_LIB "/xxx/xxx/TensorRT-8.2.5.1/lib" CACHE INTERNAL "TensorRT Library lib location")
```
2. 默认opencv已安装，cuda,cudnn已安装
3. 为了Debug默认编译 ```-g O0``` 版本,如果为了加快速度请编译Release版本

4. 使用Visual Studio Code快捷键编译(4,5二选其一):
```
   ctrl+shift+B
```
5. 使用命令行编译(4,5二选其一):
```
   mkdir build
   cd build
   cmake ..
   make -j6
```

# References
1. https://github.com/deepcam-cn/yolov5-face
2. https://github.com/derronqi/yolov7-face/tree/main
3. https://github.com/we0091234/yolov7-face-tensorrt
4. https://github.com/derronqi/yolov8-face
5. https://github.com/we0091234/crnn_plate_recognition
6. https://github.com/we0091234/Chinese_license_plate_detection_recognition