基于C++深度学习vs2019车牌检测和识别Tensorrt部署源码+模型+详细部署教程.zip

# Plate_Det_Rec_TensorRT_C++_VS2019 最近准备在工控机端利用TensorRT部署车牌检测和车牌识别，代码从 https://github.com/we0091234/chinese_plate_tensorrt 这位大佬的网址下载的，在自己电脑上部署时需要注意一些细节，在此记录如下 # 环境要求 VS2019（Release x64） CUDA 11.3 CUDNN 8.6 TensorRT-8.5.1.7.Windows10.x86_64.cuda-11.8.cudnn8.6 Opencv452 **注意：**Tensorrt下载上面要求的cudnn版本一定要与cuda下的cudnn一致，否则可能会报错 # 属性表配置 **Opencv** VC++目录 -> 包含目录：D:\Library\opencv452\build\include; VC++目录 -> 库目录：D:\Library\opencv452\build\x64\vc15\lib; 链接器 -> 输入 -> 附加依赖项：opencv_world452.lib **CUDA** VC++目录 -> 包含目录：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\include; VC++目录 -> 库目录：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\lib\x64; 链接器 -> 输入 -> 附加依赖项：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\lib\x64\*.lib; **TensorRT** VC++目录 -> 包含目录：D:\Library\TensorRT-8.5.1.7\include; VC++目录 -> 库目录：D:\Library\TensorRT-8.5.1.7\lib; 链接器 -> 输入 -> 附加依赖项：nvinfer.lib;nvinfer_plugin.lib;nvonnxparser.lib;nvparsers.lib; **其他配置** 属性表->配置属性->C/C++->预处理器->预处理器定义：NDEBUG; _CONSOLE; _CRT_SECURE_NO_WARNINGS;NOMINMAX; VC++目录 -> 包含目录：.\common # 项目解答 从 https://github.com/we0091234/chinese_plate_tensorrt 下载的代码主要是在linux上使用的，但移植到windows上会存在一些问题，现针对碰到的问题解答如下： （1）编译时报各种未识别变量和乱码的错误 解决办法：需要通过 vs 重新添加 .cpp 和 .h 文件，然后把代码拷贝到该新建文件即可，可能是写代码时编码方式不一样 （2）static char *color_list[]={"黑色","蓝色","绿色","白色","黄色"};报错 解决方法：直接修改为 static std::vector<std::string> color_list = { "黑色","蓝色","绿色","白色","黄色" }; （3）readFileList函数读取不到图片 解决办法：利用read_files_in_dir函数替代