Требования

CMake >= 3.10.0 OpenCV >= 3.0.0 OpenMP

Команды установки для x86 Linux

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

Команды установки для ARM Linux

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

Команды установки для Windows

1. Скачайте и установите CMake версии 3.10 или выше.
2. Скачайте Visual Studio 2017 или Native Builder Tool для Visual Studio 2017, установите инструмент компиляции C++.
3. Если вы компилируете для x64, скачайте файл opencv-3.4.2-install-win64.zip, а если для архитектуры x86 — opencv-3.4.2-install-win32.zip и разархивируйте файл.
4. Клонируйте исходный код MNN.
5. Загрузите файл flatc_windows_exe.zip и поместите его в каталог {MNN}/3rd_party/flatbuffers/tmp.
6. Запустите PowerShell от имени администратора и выполните команду: set-executionpolicy -executionpolicy unrestricted, нажмите Y в ответ на запрос.
7. В файле CMakeLists.txt проекта MNN закомментируйте строку COMMAND powershell ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/schema/generate.ps1 -lazy, номер строки примерно 461.

> cd MNN
> schema\enerate.ps1
> mkdir build 
> cd build
запустите командную строку x86 native tools для VS 2017 или командную строку x64 native tools для VS 2017
> cmake -G "NMake Makefiles" -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ../
> nmake 
скопируйте файлы MNN.dll и MNN.lib в каталог light-LPR/lib
> cd light-LPR && mkdir build && cd build
> set OpenCV_DIR=/path/to/opencv-install/directory
> cmake -G "NMake Makefiles" ..
> nmake

Тест

./examples/demo ../models/ [/path/to/a/image] Этот проект прошёл тест на Fedora 29, CentOS 7.6, Windows 10 64-bit Home Edition, Ubuntu 18.04 mate для платформы ARM.

Ссылки

• Alibaba MNN (https://github.com/alibaba/MNN)
• License-Plate-Detect-Recognition-via-Deep-Neural-Networks-accuracy-up-to-99.9 (https://github.com/zhubenfu/License-Plate-Detect-Recognition-via-Deep-Neural-Networks-accuracy-up-to-99.9)
• Caffe_OCR (https://github.com/senlinuc/caffe_ocr)
• MNN MTCNN CPU OPENCL (https://github.com/liushuan/MNN-MTCNN-CPU-OPENCL)