## What's New
**2022.12.04 车辆和车牌一起检测看这里[车辆系统](https://github.com/we0091234/Car_recognition)**
[yolov8 车牌检测+识别](https://github.com/we0091234/yolov8-plate)
[yolov7 车牌检测+识别](https://github.com/we0091234/yolov7_plate)
[安卓NCNN](https://github.com/Ayers-github/Chinese-License-Plate-Recognition)
## 联系
模型用的是公开数据集训练出来的，需要准确率更高的模型，或者商务合作请加
**wechat: we0091234 （注明来意）**
## **最全车牌识别算法，支持12种中文车牌类型**
**环境要求: python >=3.6 pytorch >=1.7**
#### **图片测试demo:**
直接运行detect_plate.py 或者运行如下命令行：
```
python detect_plate.py --detect_model weights/plate_detect.pt --rec_model weights/plate_rec_color.pth --image_path imgs --output result
```
测试文件夹imgs，结果保存再 result 文件夹中
#### 视频测试demo [2.MP4](https://pan.baidu.com/s/1O1sT8hCEwJZmVScDwBHgOg) 提取码：41aq
```
python detect_plate.py --detect_model weights/plate_detect.pt --rec_model weights/plate_rec_color.pth --video 2.mp4
```
视频文件为2.mp4 保存为result.mp4
## **车牌检测训练**
车牌检测训练链接如下：
[车牌检测训练](https://github.com/we0091234/Chinese_license_plate_detection_recognition/tree/main/readme)
## **车牌识别训练**
车牌识别训练链接如下：
[车牌识别训练](https://github.com/we0091234/crnn_plate_recognition)
#### **支持如下：**
- [X] 1.单行蓝牌
- [X] 2.单行黄牌
- [X] 3.新能源车牌
- [X] 4.白色警用车牌
- [X] 5.教练车牌
- [X] 6.武警车牌
- [X] 7.双层黄牌
- [X] 8.双层白牌
- [X] 9.使馆车牌
- [X] 10.港澳粤Z牌
- [X] 11.双层绿牌
- [X] 12.民航车牌
## 部署
1.[安卓NCNN](https://github.com/Ayers-github/Chinese-License-Plate-Recognition)
2.**onnx demo** 百度网盘： [k874](https://pan.baidu.com/s/1K3L3xubd6pXIreAydvUm4g)
```
python onnx_infer.py --detect_model weights/plate_detect.onnx --rec_model weights/plate_rec_color.onnx --image_path imgs --output result_onnx
```
3.**tensorrt** 部署见[tensorrt_plate](https://github.com/we0091234/chinese_plate_tensorrt)
4.**openvino demo** 版本2022.2
```
python openvino_infer.py --detect_model weights/plate_detect.onnx --rec_model weights/plate_rec.onnx --image_path imgs --output result_openvino
```
## References
* [https://github.com/deepcam-cn/yolov5-face](https://github.com/deepcam-cn/yolov5-face)
* [https://github.com/Sierkinhane/CRNN_Chinese_Characters_Rec](https://github.com/Sierkinhane/CRNN_Chinese_Characters_Rec)
## More
**qq群:871797331(已满) 837982567（二群） 询问**
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2024-05-18
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