ANPR基于深度学习的智能车牌识别
ANPR 是基于深度学习的智能车牌识别，支持14种中文车牌类型。
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最全车牌识别算法，支持14种中文车牌类型。
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项目使用纯Java开发，免去使用Python带来的服务不稳定性。
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欢迎大家贡献代码，如果你觉得项目还不错，请给个star。
项目简介
- 项目使用组件
1、spring boot
2、onnx
- 深度学习模型
1、Chinese_license_plate_detection_recognition
项目文档
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在线文档：文档-1.0.0
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swagger文档：启动项目且开启swagger，访问：host:port/doc.html, 如 http://127.0.0.1:8080/doc.html
JAVA客户端
- Java依赖,未发布到中央仓库，需要自行编译发布到私有仓库
<dependency> <groupId>com.visual.open.anpr</groupId> <artifactId>open-anpr-client</artifactId> <version>1.0.0</version> </dependency>
- 其他语言依赖
使用restful接口：文档-1.0.0
项目部署
- docker部署
1、直接docker部署项目： docker run -d --name "open-anpr" -p 56790:8080 divenswu/open-anpr:1.0.0 2、若想禁用swagger： docker run -d --name "open-anpr" -p 56790:8080 -e VISUAL_SWAGGER_ENABLE=false divenswu/open-anpr:1.0.0 3、若想挂载日志目录到本地： docker run -d --name "open-anpr" -p 56790:8080 -v open-anpr/logs:/app/open-anpr/logs divenswu/open-anpr:1.0.0 4、服务访问： swagger接口文档： http://127.0.0.1:56790/doc.html
- 项目编译，并打包为docker镜像
1、java版本最低为：1.8；安装maven编译工具。安装docker。 2、克隆项目 git clone https://gitee.com/open-visual/open-anpr.git 3、项目打包 cd open-anpr && sh scripts/docker_build.sh
- 部署参数
| 参数 | 描述 | 默认值 | 可选值 |
|---|---|---|---|
| VISUAL_SWAGGER_ENABLE | 是否开启swagger | true | true/false |
项目演示
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1.0.0 测试用例：open-anpr-test测试用例-PlateRecognitionExample
车牌识别（手机打开体验更好）
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