Light-LPR是一个车牌识别开源项目，它可以在嵌入式设备、手机端和普通的x86平台上运行，旨在支持各种场景的车牌识别，车牌字符识别准确率超99.95%，综合识别准确率超过99%，支持目前国内所有的车牌识别，觉得好用的一定要加星哦。200星公布黄牌识别模型，400星公布新能源车牌模型。技术上采用MTCNN检测车牌和四个角点精确定位，并进行偏斜纠正，最后进行端到端识别车牌号码，使用MNN作为推理引擎。具有结构简单，灵活部署的特点，适应各类计算平台。

Change Log

2020-01 한국 번호판 인식 지원
2019-12 支持台湾车牌识别
2019-11 开源Windows x86编译方法，提供Opencv-3.4.2 Windows预编译包
2019-08 开源支持黄牌识别的模型和车牌颜色识别模型
2019-07 开源支持中华人民共和国境内蓝色车牌识别模型

支持的车牌

车牌	检测	识别
蓝	Y	Y
黄	Y	Y
新能源	E	Y
大型新能源	E	Y
教练车牌	E	Y
警牌	Y	Y
军牌	E	Y
双层军牌	-	Y
武警车牌	E	Y
双层武警牌照	-	Y
双层黄牌	-	Y
港澳通行牌	-	E
应急车牌	-	E
民航车牌	-	E
普通黑牌	-	E
使、领馆车牌	-	E
摩托车牌	-	E
低速农用车牌	-	E
临牌	-	E

备注： Y 支持，- 未知, E有限度支持

1080P图片识别基准性能

平台	CPU型号	内存	平均识别时间(ms)
X86	i5-8265	-	451
ARM	A53	1G	1532

#安装依赖 cmake >= 3.10.0 opencv >= 3.0.0 openmp

x86平台Linux安装指令

git clone https://github.com/lqian/light-LPR
cd light-LPR && mkdir build && cd build
cmake ../
make

ARM平台Linux安装指令

git clone https://github.com/lqian/light-LPR
cd light-LPR && mkdir build && cd build
cmake ../ -DLIGHT_LPR_ARCH=arm
make

运行测试

./examples/demo ../models/ [/path/to/a/image] 本项目在Fedora 29，Ubuntu 18.04 mate for ARM平台测试通过

Light-LPR跨平台车牌识别应用