Сборка проекта в 2022 году

[mxkmn]

Тоже долго мучался со сборкой, в общем самое простое - поставить Debian с репозиторием, в котором находятся устаревшие библиотеки - с ними проблем сборки нет. Debian, поскольку они молятся на протестированные (читай "старые") библиотеки и в репо можно их найти. В остальных дистрибутивах, скорее всего, будет последний OpenCV (придётся переписывать проект) или его не будет в списках доступных дистрибутивов вовсе.

Мы сильно зависим от версии OpenCV, поэтому ищем через поиск пакетов название репозитория, в котором будет OpenCV второй версии:

В моём случае это stretch. Поскольку установка пакетов из неродного репозитория, скорее всего, не выйдет из-за неразрешённых зависимостей, ищем версию Debian с этим репозиторием из коробки. В случае stretch это Debian 9.

После установки идём в консоль и ставим пакеты:
sudo apt-get install build-essential git libleptonica-dev libtesseract3-dev libopencv-dev libcanberra-gtk-module
Ещё я ставил qtbase5-dev и qtcreator, если вдруг apt будет материть пакеты после build-essential - пишите sudo apt-get install build-essential qtbase5-dev qtcreator git libleptonica-dev libtesseract3-dev libopencv-dev libcanberra-gtk-module

После получения кода (Getting last build and setuping в Readme репозитория) компилируем из папки src так:
g++ *.cpp -l:libopencv_core.so.2.4.9 -l:libopencv_highgui.so.2.4.9 -l:libopencv_video.so.2.4.9 -l:libopencv_calib3d.so.2.4.9 -l:libopencv_contrib.so.2.4.9 -l:libopencv_features2d.so.2.4.9 -l:libopencv_flann.so.2.4.9 -l:libopencv_gpu.so.2.4.9 -l:libopencv_imgproc.so.2.4.9 -l:libopencv_legacy.so.2.4.9 -l:libopencv_ml.so.2.4.9 -l:libopencv_objdetect.so.2.4.9 -l:libopencv_ocl.so.2.4.9 -l:libopencv_photo.so.2.4.9 -l:libopencv_stitching.so.2.4.9 -l:libopencv_superres.so.2.4.9 -ltesseract -llept -std=c++11 -o rusalpr
И запускаем так:
./rusalpr path/to/image

[lgg]

@mxkmn добрый вечер, скажите, пожалуйста - и как качество работы системы на выходе после указанных шагов?

Раньше тестировали отдельно на тессеракте, без привязки к этому репо - качество было печальное даже на просто вырезанных рамках номера. Например, такие кадры обрабатывает?

[mxkmn]

@lgg, привет!
Хотел написать об этом после публикации своего решения, но оно ещё не готово. Раз уж вопрос был задан, отвечу сейчас: увы, качество распознавания прям посредственное. Даже фотографии из репозитория часто не распознаются или распознаются неверно.

Крч надо было искать по гитхабу не "распознавание русских номеров", а просто "распознавание номеров". Международные проекты умеют распознавать и наши номера. Один из таких - ultimateALPR. У этой библиотеки, по лицензии, бесплатное использование лишь в некоммерческих целях. Если устраивает, рекомендую: работает отлично и требует буквально три функции в коде для работы.

[lgg]

@mxkmn спасибо!

Видел ultimateALPR, но не разобрался, как запустить без покупки лицензии. Спасибо, что подсказали, что есть возможность некоммерческого использования.

[mxkmn]

Хотел написать об этом после публикации своего решения, но оно ещё не готово.

Исправляюсь: https://github.com/mxkmn/BarrierAutoOpener