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前言
车牌的检测和识别的应用非常广泛，比如交通违章车牌追踪，小区或地下车库门禁。在对车牌识别和检测的过程中，因为车牌往往是规整的矩形，长宽比相对固定，色调纹理相对固定，常用的方法有：基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法，近年来随着深度学习的发展也会使用目标检测的一些深度学习方法。本文将介绍github上一些车牌检测识别算法，并分析它们的优缺点。
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考
一、EasyOCR
1.1 仓库介绍
EasyOCR[1] 是一个用于从图像中提取文本的 python 库, 它是一种通用的 OCR，既可以读取自然场景文本，也可以读取文档中的密集文本。目前支持 80 多种语言和所有流行的书写脚本，包括：拉丁文、中文、阿拉伯文、梵文、西里尔文等。
EasyOCR 仓库 截止到 2022-11-8日，star 数为 16.2k，其文件目录和作者给出的一些示例效果如下。
1.2 使用记录
1，安装较为麻烦
在自行安装了 cuda 库和 pytorch 的基础上，可通过 pip install easyocr 命令安装 easyocr 库，但是注意卸载掉之前安装的 opencv-python 库（如果有）。
2，代码自动下载模型速度很慢
下载的仓库里面默认是不提供任何模型的，因此第一次运行快速推理脚本会自动下载对应的 ocr 模型，但是！如果网络不稳定，其下载速度非常慢，试了 n 次，基本不可能下载成功。
所以一般必须通过 Model hub[2] 页面借助浏览器手动点击下载对应中英文 ocr 识别模型，然后手动把模型文件移动到 ~/.EasyOCR/model 文件夹下。
EasyOCR 仓库主要是通过 download_and_unzip 接口下载对应模型文件的，其也是通过调用 urllib 模块提供的 urlretrieve() 函数来实现文件的下载，其定义如下:
3，车牌场景识别准确率非常低
经过我的大量测试，其在中国车牌场景下识别率几乎为 0，我猜测是因为作者提供的训练模型所用的训练数据没有车牌场景的，而 ocr 效果又非常依赖场景数据，所以导致汽车车牌识别率几乎为 0 ，具体实践效果如下。
二、HyperLPR
2.1 HyperLPR 概述
HyperLPR 框架[3]是 github 作者 szad670401[4] 开源的基于深度学习高性能中文车牌识别框架，支持多平台，提供了 Window、Linux、Android、IOS、ROS 平台的支持。Python 依赖于 Keras (>2.0.0) 和 Theano(>0.9) or Tensorflow(>1.1.x) 机器学习库。项目的 C++ 实现和 Python 实现无任何关联，均为单独实现。
作者提供的测试用例效果如下：
2.2使用记录
仓库 README 文件描述说 HyperLPR 框架对 python 包支持一键安装: pip install hyperlpr 。但是经过我实际测试发现，pip install hyperlpr 命令只能成功安装 hyperlpr 库.
1，快速上手的 py 代码运行会出错：
2，我把 demo 代码移动到 hyperlpr_py3 目录下运行，不再报上图的错误，但是又报了 opencv 函数版本的问题。
3，ubuntu16.04+python3.8+cuda11.0 环境下，pip install -r requirements.txt 命令安装依赖包依然会出错。
2.3 使用建议
个人建议直接使用 C++ 版本，截止到 2022-11-8 日为止，纯 Python 版本还是有各种问题。
三、simple-car-plate-recognition-2
3.1 仓库介绍
simple-car-plate-recognition-2仓库 [5] 简称：简易车牌字符识别 2-Inception/CTC 。
作者使用的字符识别模型是参考 HyperLPR[6] 里面的一个叫 SegmenationFree-Inception 的模型结构，并改用 pytorch 框架实现，然后训练模型，最后测试用整张车牌图片进行字符识别。
作者所用的车牌训练集，是利用 generateCarPlate[7] 这个车牌生成工具生成的。
3.2 使用记录
直接用车牌做识别，实际测试下来，不管用作者给的模型，还是自己训练的模型，效果都很差。
3.3 使用建议
虽然代码简单，模型结构容易看懂，但是不建议使用，效果不稳定和太差。
四、车牌检测-License-Plate-Detector
4.1 仓库介绍
License-Plate-Detector 仓库[8] 作者利用 Yolov5 模型进行了车牌检测，训练集使用 CCPD 数据集，测试效果如下：
4.2 使用建议
不建议使用，代码写的不够整洁，使用不够方便，使用 yolov5** 用作车牌检测的模型**的方法还是可以参考下。
五、MMOCR
5.1 仓库介绍
mmocr 是商汤 + openmmlab 实验室开发的 OCR 框架。MMOCR 是基于 PyTorch 和 mmdetection 的开源工具箱，专注于文本检测，文本识别以及相应的下游任务，如关键信息提取。它是 OpenMMLab 项目的一部分。
主分支目前支持 PyTorch 1.6 以上的版本。mmocr 库的安装，可参考我之前的文章-ubuntu16.04安装mmdetection库[9]。
5.2 使用记录
官方提供中文字符识别模型只有一个，其使用步骤如下：
1、创建 mmocr/data/chineseocr/labels 目录;
2、为了模型推理成功，下载中文字典，并放置到 labels 目录;
wget -c https://download.openmmlab.com/mmocr/textrecog/sar/dict_printed_chinese_english_digits.txt
mv dict_printed_chinese_english_digits.txt mmocr/data/chineseocr/labels
3、运行推理脚本。
python mmocr/utils/ocr.py --det DB_r18 --recog SAR_CN demo/car1.jpeg --output='./'
车牌识别效果不好，测试结果如下：
官方提供的测试用例的推理效果如下:
5.3 使用建议
官方提供的不管是中文还是英文文本识别模型，在车牌场景下识别效果都不好，不推荐在车牌识别场景下使用，更适合通用场景。
六、推荐 YOLOv5-LPRNet-Licence-Recognition
6.1 仓库介绍
YOLOv5-LPRNet-Licence-Recognition 项目是使用 YOLOv5s[10] 和 LPRNet[11] 对中国车牌进行检测和识别，车牌数据集是使用 CCPD[12]。
车牌字符识别的准确率如下:
6.2 使用记录
作者提供的模型实际测试下来效果还不错，部分示例如下：
总结
参考资料如下，若有侵权，请联系我做出修正。
[1]EasyOCR: https://github.com/JaidedAI/EasyOCR
[2]Model hub: https://www.jaided.ai/easyocr/modelhub
[3]HyperLPR 框架: https://github.com/szad670401/HyperLPR
[4]szad670401: https://github.com/szad670401
[5]simple-car-plate-recognition-2仓库 : https://github.com/airxiechao/simple-car-plate-recognition-2
[6]HyperLPR: https://github.com/zeusees/HyperLPR
[7]generateCarPlate: https://github.com/derek285/generateCarPlate
[8]License-Plate-Detector 仓库: https://github.com/zeusees/License-Plate-Detector
[9]ubuntu16.04安装mmdetection库: https://github.com/HarleysZhang/2021_algorithm_intern_information/blob/master/1-computer_basics/%E8%BD%AF%E4%BB%B6%E5%AE%89%E8%A3%85/ubuntu16.04%E5%AE%89%E8%A3%85mmdetection%E5%BA%93.md#%E4%B8%89mmdetection-%E5%AE%89%E8%A3%85
[10]YOLOv5s: https://github.com/ultralytics/yolov5
[11]LPRNet: https://arxiv.org/pdf/1806.10447.pdf
[12]CCPD: https://github.com/detectRecog/CCPD