TensorRT-使用TensorRT8部署车牌识别算法chinese-plate-优质算法部署项目实战.zip

# 车牌识别TensorRT 环境：tensorrt 8.2 1. 修改CMakeLists.txt 换成你的cuda tensorrt 以及opencv 路径 ``` #cuda include_directories(/mnt/Gu/softWare/cuda-11.0/targets/x86_64-linux/include) link_directories(/mnt/Gu/softWare/cuda-11.0/targets/x86_64-linux/lib) #tensorrt include_directories(/mnt/Gpan/tensorRT/TensorRT-8.2.0.6/include/) link_directories(/mnt/Gpan/tensorRT/TensorRT-8.2.0.6/lib/) ``` 2. build ``` 1. mkdir build 2. cmake .. 3. make ``` 3. onnx 转成tensorrt模型 onnx模型在 onnx_model文件夹 或者自己训练模型看这里[车牌检测](https://github.com/we0091234/Chinese_license_plate_detection_recognition) [车牌识别](https://github.com/we0091234/crnn_plate_recognition/tree/plate_color) ``` 当前在build目录 #1 生成检测模型 ./onnx2trt/onnx2trt ../onnx_model/plate_detect.onnx ./plate_detect.trt 1 #2 生成识别模型 ./onnx2trt/onnx2trt ../onnx_model/plate_rec.onnx ./plate_rec.trt 1 ``` 4. 推理 ``` ./plate_detect_rec ./plate_detect.trt ./plate_rec.trt ../test_imgs ``` 结果显示在控制台