给你的树莓派部署一个车牌识别系统
代码仓库
1、码云Gitee：https://gitee.com/yangkun_monster/raspberrypi-License-Plate-Recognition
2、Github：https://github.com/pifan-open-source-community/raspberrypi-License-Plate-Recognition
视频教程地址：
哔哩哔哩bilibili：树莓派爱好者基地
一、项目概述
该项目主要用车牌识别算法对图像或视频中的车牌进行识别。首先进行车牌区域检测，然后将检测后的图像区域进行文本识别操作，反馈车牌的识别结果的同时将车牌区域进行框选，并将识别结果显示在对应车辆上方，后期移植在树莓派上进行实时视频流的车牌检测和识别。
前期：主要考虑PC端性能，并尽可能优化模型大小，训练可采用GPU，但调用模型测试的时候用CPU运行，测试帧率和准确性（测试10张左右图像的运行时间取平均值或实时视频流的帧率）。
后期：部署在树莓派端，在本地进行USB摄像头实时视频流的车牌识别。
编程语言： python。
Demo展示：输入单张图像或USB摄像头实时视频流，在显示器上显示出识别的结果（区域框选+识别结果）。
二、车牌识别系统简介
EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统，其目标是成为一个简单、灵活、准确的车牌识别引擎。
相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点：
- 它基于openCV这个开源库，这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。
- 它能够识别中文，例如车牌为苏EUK722的图片，它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。
- 它的识别率较高。目前情况下，字符识别已经可以达到90%以上的精度。
三、树莓派端部署
1、烧录系统
下载树莓派官方镜像
http://raspberrypi.org/software/operating-systems/
版本Raspberry Pi OS with desktop and recommended software
下载后并解压缩
然后烧录镜像烧录系统。这里如果不会可以查看树莓派爱好者基地之前的视频教程，哈哈哈哈哈。
2、树莓派换源
输入命令
sudo nano /etc/apt/sources.list
将其他源 前面加上 # 注释掉
下面粘贴科大源
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/raspbian/raspbian/ buster main contrib non-free rpi
输入 ctrl+o 回车保存，再ctrl+x 退出
输入命令
sudo apt-get update
3、安装cmake
sudo apt-get install cmake
检查版本
cmake -version
出现版本信息则安装成功！
下载pkg-config
wget http://pkgconfig.freedesktop.org/releases/pkg-config-0.29.2.tar.gz
解压
tar -zxvf pkg-config-0.29.2.tar.gz
进入解压目录
cd pkg-config-0.29.2
依次执行下面的命令
./configure --with-internal-glib
make
make check
sudo make install
如果第三条报错，把路径改为全英文并且重新解压执行，并在第三条命令前加上sudo再执行。）
4、安装其它依赖
通过软件源安装libopenexr-dev
sudo apt-get install libopenexr-dev
5、配置opencv
下载OpenCV - 3.2.0
wget https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.2.0.zip
使用unzip解压，没有unzip的先安装unzip。
sudo apt-get install unzip
解压
unzip 3.2.0.zip
进入opencv目录
cd opencv-3.2.0
创建release目录
mkdir release
进入release目录，安装OpenCV时，所有的文件都会被放到这个release目录下
cd release
使用cmake编译OpenCV的源码，安装到/usr/local/目录下
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/ ..
编译安装
make
sudo make install
如果出现此错误：
make[2]: *** [modules/python3/CMakeFiles/opencv_python3.dir/build.make:180：modules/python3/CMakeFiles/opencv_python3.dir/__/src2/cv2.cpp.o] 错误 1
make[1]: *** [CMakeFiles/Makefile2:6687：modules/python3/CMakeFiles/opencv_python3.dir/all] 错误 2
make: *** [Makefile:163：all] 错误 2
解决方法:
编辑 opencv-3.2.0/modules/python/src2/cv2.cpp 文件，更改第730行：
bool pyopencv_to(PyObject* obj, String& value, const char* name)
{
(void)name;
if(!obj || obj == Py_None)
return true;
char* str = (char *)PyString_AsString(obj);//这是文件的第730行，更改这行，在=后面加(char *)
if(!str)
return false;
value = String(str);
return true;
再重新编译安装就好了。
6、EasyPR安装
在树莓派爱好者基地微信公众号发送【EasyPR】就可以获得压缩包。
解压后上传到/home/pi目录下。
进入到EasyPR的目录：
cd EasyPR
直接执行命令:
./build.sh
如果出现此错误：
make[2]: *** [CMakeFiles/easypr.dir/build.make:141：CMakeFiles/easypr.dir/src/core/plate_judge.cpp.o] 错误 1
make[1]: *** [CMakeFiles/Makefile2:73：CMakeFiles/easypr.dir/all] 错误 2
make[1]: *** 正在等待未完成的任务....
[ 48%] Linking CXX static library libthirdparty.a
[ 48%] Built target thirdparty
make: *** [Makefile:84：all] 错误 2
解决方法：
修改EasyPR/include/easypr/config.h文件的第四行：
#ifndef EASYPR_CONFIG_H_
#define EASYPR_CONFIG_H_
#define CV_VERSION_THREE_TWO//修改这一行，将#define CV_VERSION_THREE_ZERO改为#define CV_VERSION_THREE_TWO
再编译，出现[100%] Built target demo之后即编译成功！
测试直接运行dome
./demo
输出以下信息：
EasyPR Option:
1. 测试;
2. 批量测试(推荐);
3. SVM训练;
4. ANN训练;
5. 中文字符训练;
6. 生成字符;
7. 感谢名单;
8. 退出;
请选择一项操作:
选择“2批量测试”，可进行多张照片识别。
可以在EasyPR/resources/image目录下对general_test和native_test这两个文件夹中的照片进行替换，换成自己的车牌照片。