此开源项目由树莓派爱好者基地的谢远伦、赖乾恩、高强，共同协作完成。在此感谢各位成员的付出与努力。正是有各位的付出，树莓派生态才能越来越丰富！
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）。
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。
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。
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 updatesudo 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。）
通过软件源安装libopenexr-dev
sudo apt-get install libopenexr-dev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。
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。