v1.4.0 released

bobhyun · May 9, 2023 · 0565aa5 · 0565aa5
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diff --git a/DevGuide.md b/DevGuide.md
@@ -5,7 +5,7 @@
 
 - [응용 프로그램 개발 가이드](#응용-프로그램-개발-가이드)
   - [목차](#목차)
-  - [1. DLL entry points](#1-dll-entry-points)
+  - [1. Entry points](#1-entry-points)
     - [1.1. anpr\_initialize](#11-anpr_initialize)
     - [1.2. anpr\_read\_file](#12-anpr_read_file)
     - [1.3. anpr\_read\_pixels](#13-anpr_read_pixels)
@@ -18,16 +18,26 @@
   - [4. 예제](#4-예제)
 
 
-## 1. DLL entry points
+## 1. Entry points
+
+모든 함수 원형은 아래와 같습니다.
+```cpp
+#ifdef WIN32
+#define TS_ANPR_ENTRY extern "C" __declspec(dllexport) const char* WINAPI
+#else
+#define TS_ANPR_ENTRY extern "C" const char* 
+#endif
+```
+**-* 장황해지지 않도록 이하는 `TS_ANPR_ENTRY`로 표기합니다.*
 
 ### 1.1. anpr_initialize
 
 라이브러리를 초기화 합니다.
 라이브러리를 사용하기 위해 다른 함수보다 먼저 한 번 호출해야 합니다.
 
+
 ```cpp
-__declspec(dllimport) 
-const char* WINAPI anpr_initialize(const char* outputFormat); // [IN] 오류 발생시 출력 데이터 형식
+TS_ANPR_ENTRY anpr_initialize(const char* outputFormat); // [IN] 오류 발생시 출력 데이터 형식
 ```
 
 **Parameters**:
@@ -45,8 +55,7 @@ const char* WINAPI anpr_initialize(const char* outputFormat); // [IN] 오류 발
 이미지 파일에서 차량 번호를 인식합니다.
 
 ```cpp
-__declspec(dllimport) 
-const char* WINAPI anpr_read_file(
+TS_ANPR_ENTRY anpr_read_file(
   const char* imgFileName,  // [IN] 입력 이미지 파일명
   const char* outputFormat, // [IN] 출력 데이터 형식
   const char* options);     // [IN] 기능 옵션
@@ -88,8 +97,7 @@ const char* WINAPI anpr_read_file(
 로딩된 이미지의 메모리 버퍼에서 차량 번호를 인식합니다.
 
 ```cpp
-__declspec(dllimport)
-const char* WINAPI anpr_read_pixels(
+TS_ANPR_ENTRY anpr_read_pixels(
   const unsigned char* pixels,  // [IN] 이미지 픽셀 시작 주소
   const unsigned long width,    // [IN] 이미지 가로 픽셀 수
   const unsigned long height,   // [IN] 이미지 세로 픽셀 수
@@ -286,16 +294,20 @@ error
   |  `102` | `Not initialized`          | 엔진이 초기화되지 않은 상태
   |  `103` | `Too many workers`         | 라이브러리 호출 쓰레드 수가 한계를 초과한 경우 (최대 256개)
   |  `104` | `Resource exhausted`       | 더 이상 자원을 할당할 수 없는 경우
+  |  `105` | `License not installed`    | 라이선스가 설치되지 않은 상태 (리눅스에서 무료 평가판 라이센스가 설치되지 않은 경우 발생함)
+  |  `106` | `USB dongle I/O error`     | USB 라이선스 동글 읽기 실패시 발생
   |  `200` | `Unknown`                  | 기타 정의되지 않은 오류
 
 ## 4. 예제
 
 - 디렉토리 구성
     ```
     /examples
-      /bin                  # ANPR 엔진 및 컴파일된 바이너리
-        /x64                # 64bit 바이너리 (amd64)
-        /x86                # 32bit 바이너리
+      /bin                  # 각 플랫폼별 ANPR 엔진
+        /windows-x86_64
+        /windows-x86
+        /linux-x86_64
+        /linux-aarch64
       /img                  # 테스트용 샘플 이미지
       /cpp                  # C++ 예제
       /csharp               # C#  예제

diff --git a/LICENSE.md b/LICENSE.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 ## 라이선스
 
-### 1. 예제 소스 코드
+#### 1. 예제 소스 코드
 제공되는 예제 소스 코드는 **MIT 라이선스**를 따릅니다.
 
 ```
@@ -26,13 +26,18 @@ OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
 SOFTWARE.
 ```
 
-### 2. TS-ANPR 엔진 바이너리
+#### 2. TS-ANPR 엔진 바이너리
 TS-ANPR 엔진 바이너리는 **상용 라이선스**로 제공됩니다.
 아래 세 종류의 라이선스를 사용할 수 있습니다.
 
-|         구분         |  기능                                       | 기간 제한  |
-|:---------------------|:-------------------------------------------|:----------:|
-| `TS-ANPR 무료 평가판` | 차량 장착(v), 다중 인식(m), 서라운드 인식(s)  | 30일      |
-| `TS-ANPR 기본`       | 차량 장착(v), 단일 인식                      | 라이선스에 준함     |
-| `TS-ANPR 프로`       | 차량 장착(v), 다중 인식(m), 서라운드 인식(s)  | 라이선스에 준함     |
+|         구분         |  기능    | 성능             | 기간 제한     |
+|:---------------------|:--------:|-----------------:|--------------:|
+| `TS-ANPR 무료 평가판` | vms     | 무제한           | 30일          |
+| `TS-ANPR 서버`       | vms     | 무제한           | 라이선스에 준함 |
+| `TS-ANPR 프로`       | vms     | 최대 16 CPU 코어 | 라이선스에 준함 |
+| `TS-ANPR 기본`       | v       | 최대 8 CPU 코어  | 라이선스에 준함 |
+| `TS-ANPR IoT`        | v       | 최대 4 CPU 코어  | 라이선스에 준함 |
+
+**-* 기능: v(차량 장착), m(다중 인식), s(서라운드 인식)*
+**-* 성능: CPU 코어 일부분만 사용하는 방식으로 차번인식 성능을 제한*
 
diff --git a/README.md b/README.md
@@ -2,33 +2,102 @@ TS-ANPR
 ===
 
 TS-ANPR은 딥러닝 기반의 대한민국 차량 번호 인식 엔진입니다.
-#### 차번 인식 데모: [http://tsnvr.ipdisk.co.kr/](http://tsnvr.ipdisk.co.kr/) 
-<img style="margin-left:20px" src="img/demo.png" width="150" />
+#### [차번 인식 데모](http://tsnvr.ipdisk.co.kr/) 
 
-#### 최신 엔진 다운로드: [https://github.com/bobhyun/TS-ANPR/releases/](https://github.com/bobhyun/TS-ANPR/releases/)
-<img style="margin-left:20px" src="img/releases.png" width="150" />
+#### [최신 엔진 다운로드](https://github.com/bobhyun/TS-ANPR/releases/)
 
-#### 응용 프로그램 개발 가이드: [https://github.com/bobhyun/TS-ANPR/blob/main/DevGuide.md](https://github.com/bobhyun/TS-ANPR/blob/main/DevGuide.md) 
-<img style="margin-left:20px" src="img/dev-guide.png" width="150" />
+#### [응용 프로그램 개발 가이드](https://github.com/bobhyun/TS-ANPR/blob/main/DevGuide.md) 
 
-- [DLL entry points](https://github.com/bobhyun/TS-ANPR/blob/main/DevGuide.md#1-dll-entry-points)
-- [입력 이미지 파일 형식 (`bmp`, `jpg`, `png`, `pnm`, `pbm`, `pgm`, `ppm`, `jfif`, `webp`)](https://github.com/bobhyun/TS-ANPR/blob/main/DevGuide.md#12-anpr_read_file)
-- [입력 이미지 픽셀 형식 (`GRAY`, `BGRA`, `RGBA`, `RGB`, `BGR`, `BGR555`, `BGR565`, `HSV`, `YCrCb`, `I420`, `YV12`, `IYUV`, `NV12`, `NV21`)](https://github.com/bobhyun/TS-ANPR/blob/main/DevGuide.md#13-anpr_read_pixels)
-- [결과 출력 형식 (`text`, `json`, `yaml`, `xml`)](https://github.com/bobhyun/TS-ANPR/blob/main/DevGuide.md#2-output-format)
-- [프로그래밍 언어별 예제 소스 코드 (`C/C++`, `C#`, `Visual Basic`, `Python`, `JavaScript/Node.js`, `Go`, `Pascal/Delphi`, `Perl`, `Ruby`)](https://github.com/bobhyun/TS-ANPR/blob/main/DevGuide.md#4-%EC%98%88%EC%A0%9C)
-- [pdf 문서 다운로드](https://github.com/bobhyun/TS-ANPR/raw/main/TS-ANPR-Manual.pdf)
+- [entry points](https://github.com/bobhyun/TS-ANPR/blob/main/DevGuide.md#1-entry-points)
+- [pdf 문서 다운로드](https://github.com/bobhyun/TS-ANPR/doc/raw/main/TS-ANPR-Manual.pdf)
 
+#### [설치 방법](https://github.com/bobhyun/TS-ANPR/blob/main/Usage.md)
 
-## 최신 버전 정보
-#### **`[2023-2-28]` v1.2.0 출시 🎉**
-
-- 다중 차량 인식시 일부 번호판이 미인식되는 현상 개선
-- 화질이 좋지 않은 번호판 이미지에서 문자 오인식 개선
-
-
-## 특징
 
-### 1. 차량 장착 검사 (Vehicle Mounted)
+## 최신 버전 정보
+#### v1.4.0 출시🎉 (2023-5-9)
+
+- 리눅스🐧(`linux-x86_64`, `linux-aarch64`) 지원 *(라이브러리 인터페이스는 기존 윈도우즈와 동일)*
+- 인식 속도 향상 (v1.2.0 대비 약 2.5배 빠름🚀)
+- `Server`, `IoT` 라이선스 추가
+- 원거리의 여러 차량을 인식시 일부 차량 번호가 누락되는 현상 개선
+  ![](img/4vehicles.jpg)
+
+## 특장점
+#### 1. 문자 인식 능력
+- 번호판 각도
+  <div>
+    <img style="margin-right:-5px" width="120" src="img/ex/angle1.jpg" />
+    <img style="margin-right:-5px" width="120" src="img/ex/angle2.jpg" />
+    <img style="margin-right:-5px" width="120" src="img/ex/angle3.jpg" />
+    <img style="margin-right:-5px" width="120" src="img/ex/angle4.jpg" />
+    <img style="margin-right:-5px" width="120" src="img/ex/angle5.jpg" />
+    <img style="margin-right:-5px" width="120" src="img/ex/angle6.jpg" />
+    <img style="margin-right:-5px" width="120" src="img/ex/angle7.jpg" />
+    <img style="margin-right:-5px" width="120" src="img/ex/angle8.jpg" />
+    <img style="margin-right:-5px" width="120" src="img/ex/angle9.jpg" />
+    <img style="margin-right:-5px" width="120" src="img/ex/angle10.jpg" />
+    <img style="margin-right:-5px" width="120" src="img/ex/angle11.jpg" />
+    <img style="margin-right:-5px" width="120" src="img/ex/angle12.jpg" />
+  </div>
+- 날씨 / 조명
+  <div>
+    <img style="margin-right:-5px" width="120" src="img/ex/light1.jpg" />
+    <img style="margin-right:-5px" width="120" src="img/ex/light2.jpg" />
+    <img style="margin-right:-5px" width="120" src="img/ex/light3.jpg" />
+    <img style="margin-right:-5px" width="120" src="img/ex/light4.jpg" />
+    <img style="margin-right:-5px" width="120" src="img/ex/light5.jpg" />
+    <img style="margin-right:-5px" width="120" src="img/ex/light6.jpg" />
+    <img style="margin-right:-5px" width="120" src="img/ex/light7.jpg" />
+    <img style="margin-right:-5px" width="120" src="img/ex/light8.jpg" />
+    <img style="margin-right:-5px" width="120" src="img/ex/light9.jpg" />
+    <img style="margin-right:-5px" width="120" src="img/ex/light10.jpg" />
+  </div>
+- 오염 / 훼손
+  <div>    
+    <img style="margin-right:-5px" width="120" src="img/ex/dirty1.jpg" />
+    <img style="margin-right:-5px" width="120" src="img/ex/dirty2.jpg" />
+    <img style="margin-right:-5px" width="120" src="img/ex/dirty3.jpg" />
+    <img style="margin-right:-5px" width="120" src="img/ex/dirty4.jpg" />
+    <img style="margin-right:-5px" width="120" src="img/ex/dirty5.jpg" />
+    <img style="margin-right:-5px" width="120" src="img/ex/dirty6.jpg" />
+    <img style="margin-right:-5px" width="120" src="img/ex/dirty7.jpg" />
+    <img style="margin-right:-5px" width="120" src="img/ex/dirty8.jpg" />
+    <img style="margin-right:-5px" width="120" src="img/ex/dirty9.jpg" />
+    <img style="margin-right:-5px" width="120" src="img/ex/dirty10.jpg" />
+  </div>
+
+#### 2. 각종 번호판 종류 지원
+- 360도 어안 카메라 이미지
+- 덤프트럭, 중장비 번호판
+- 특수 번호판 (임시, 외교, 군용)
+- 친환경 전기차 번호판 *(인식 결과 데이터에 `ev`항목이 `true / false`로 구분)*
+- ’80, ’90년대 구형 번호판
+#### 3. 주요 운영체제 / CPU 아키텍처 지원
+- 윈도우즈
+  - 인텔 계열 64비트(`windows-x86_64`), 32비트(`windows-x84`)
+  - 윈도우즈 7 이상 호환
+- 리눅스
+  - 인텔 계열 64비트(`linux-x86_64`), 
+  - ARM 계열 64비트(`linux-aarch64`)
+  - 배포판에 관계없이 `glibc 2.27` 이상 호환
+
+#### 4. 다양한 개발 환경 지원
+- 특정 프로그래밍 언어에 종속되지 않는 범용 라이브러리 인터페이스
+- [프로그래밍 언어별 예제 제공](https://github.com/bobhyun/TS-ANPR/blob/main/DevGuide.md#4-%EC%98%88%EC%A0%9C) (C, C++, C#, Visual Basic, Python, JavaScript/Node.js, Go, Pascal/Delphi, Perl, Ruby)
+- [입력 이미지 파일 형식](https://github.com/bobhyun/TS-ANPR/blob/main/DevGuide.md#12-anpr_read_file) (bmp, jpg, png, pnm, pbm, pgm, ppm, jfif, webp)
+- [입력 이미지 메모리 버퍼 픽셀 형식](https://github.com/bobhyun/TS-ANPR/blob/main/DevGuide.md#13-anpr_read_pixels) (GRAY, BGRA, RGBA, RGB, BGR, BGR555, BGR565, HSV, YCrCb, I420, YV12, IYUV, NV12, NV21)
+- [인식 결과 출력 형식](https://github.com/bobhyun/TS-ANPR/blob/main/DevGuide.md#2-output-format) (text, json, yaml, xml)
+
+#### 5. 다양한 라이선스 제공
+- 무료 평가판 라이선스
+  - 개발 및 데모용으로 시스템당 설치 이후 30일간 무료 사용 기간 제공
+- 상용 라이선스
+  - 매체별: USB 동글, 또는 소프트웨어 라이선스 중 선택
+  - 기능 및 성능별: `IoT`, `Basic`, `Pro`, `Server` 중 응용 소프트웨어 요구사항에 따라 선택  
+
+## 인식 옵션
+#### 1. 차량 장착 검사 (Vehicle Mounted)
 차체가 보이는 이미지에서 차량에 장착된 번호판인지 구분합니다.
 **차량 장착(v)** 옵션을 사용하면 차량에 장착된 번호판만 인식합니다.
 <br/>![](img/mounted1.jpg)
@@ -42,40 +111,21 @@ TS-ANPR은 딥러닝 기반의 대한민국 차량 번호 인식 엔진입니다
 번호판만 근접 촬영된 경우는 차량 인식이 안되는 경우가 있는데, 이런 경우 **차량 장착(v)** 옵션을 사용하지 않으면 차량 번호를 인식할 수 있습니다.
 <br/>![](img/mounted3.jpg)
 
-
-### 2. 다중 인식 (Multiple Recognition)
+#### 2. 다중 인식 (Multiple Recognition)
 **다중 인식(m)** 옵션을 사용하면 이미지에 차량이 여러 대 있으면 모두 인식합니다.
 <br/>![](img/multiple1.jpg)
 
 **다중 인식(m)** 옵션을 사용하지 않으면 여러 대 차량 중 가장 번호판 신뢰도가 높은(잘 보이는) 것 하나만 인식합니다.
 <br/>![](img/multiple2.jpg)
 
 
-### 3. 서라운드 인식 (Surround Recognition)
+#### 3. 서라운드 인식 (Surround Recognition)
 **서라운드 인식(s)** 옵션을 사용하면 전복된 차량 또는 어안 렌즈 카메라로 촬영한 차량 등 이미지 내의 차량이 사방으로 기울어져 있거나 넘어져 있는 경우도 차량 번호를 인식할 수 있습니다.
 <br/>![](img/surround1.jpg)
 <br/>`[이미지 출처: KBS]`
 <br/>![](img/surround2.jpg)
 
 
-## 사용법
-
-엔진 파일을 다운로드한 후 압축을 풀면 아래와 같이 디렉토리가 구성되어 있습니다. 
-```
-  /x64                    # 64bit (amd64) 바이너리 디렉토리  
-    tsanpr.dll            # 공유 라이브러리 (API 제공)
-    lpvr-xxxxx.eon        # 딥러닝 모델 #1
-    lpocr_kr-xxxxx.eon    # 딥러닝 모델 #2
-    tshelper.exe          # 도우미 앱 (라이선스 관리, Github 링크 제공)
-  /x86                    # 32bit 바이너리 디렉토리
-    tsanpr.dll            # 공유 라이브러리 (API 제공)
-    lpvr-xxxxx.eon        # 딥러닝 모델 #1
-    lpocr_kr-xxxxx.eon    # 딥러닝 모델 #2
-    tshelper.exe          # 도우미 앱 (라이선스 관리, Github 링크 제공)
-```
-
-`tshelper.exe` 파일을 실행하면 해당 컴퓨터에 `30일 평가판 라이선스`가 자동으로 설치되며, 이 후 30일 동안 `TS-ANPR 프로`의 모든 기능을 사용해 볼 수 있습니다. 
-![](img/evalationLicense.jpg)
 
 - 응용 프로그램 개발 전 단계의 기본적인 성능 테스트는 [온라인 데모 사이트 http://tsnvr.ipdisk.co.kr/](http://tsnvr.ipdisk.co.kr/) 를 이용하실 수 있습니다.
 - 응용 프로그램 개발 단계에서는 [응용 프로그램 개발 가이드](https://github.com/bobhyun/TS-ANPR/blob/main/DevGuide.md) 와 포함된 프로그래밍 언어별 예제들을 참고하시기 바랍니다.