开源的通常识别率较低，能商用的大多没有开源，可达98%以上。

推荐 zeusees/HyperLPR效果感觉是目前开源最好了，速度也快，各种平台都有。

推荐一个中文开源车牌识别系统EasyPR，其目标是成为一个简单、高效、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。这意味着你可以获取全部源代码，并且移植到java等平台。* 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。图片清晰情况下，车牌检测与字符识别可以达到80%以上的精度。 项目简介： EasyPR是一个开源的中文车牌识别系统，其目标是成为一个简单、高效、准确的非限制场景(unconstrained situation)下的车牌识别库。 主要特点：

• 它基于openCV这个开源库。这意味着你可以获取全部源代码，并且移植到opencv支持的所有平台。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。图片清晰情况下，车牌检测与字符识别可以达到80%以上的精度。

例子： 假设我们有如下的原始图片，需要识别出中间的车牌字符与颜色： 经过EasyPR的第一步处理车牌检测（PlateDetect）以后，我们获得了原始图片中仅包含车牌的图块： 接着，我们对图块进行OCR过程，在EasyPR中，叫做字符识别（CharsRecognize）。我们得到了一个包含车牌颜色与字符的字符串： “蓝牌：苏EUK722” 示例： EasyPR的调用非常简单，下面是一段示例代码：

   CPlateRecognize pr;
    pr.setResultShow(false);
    pr.setDetectType(PR_DETECT_CMSER);

    vector<CPlate> plateVec;
    Mat src = imread(filepath);
    int result = pr.plateRecognize(src, plateVec);

我们首先创建一个CPlateRecognize的对象pr，接着设置pr的属性。

   pr.setResultShow(false);

这句话设置EasyPR是否打开结果展示窗口，如下图。设置为true就是打开，否则就是关闭。在需要观看定位结果时，建议打开，快速运行时关闭。

   pr.setDetectType(PR_DETECT_CMSER);

这句话设置EasyPR采用的车牌定位算法。CMER代表文字定位方法，SOBEL和COLOR分别代表边缘和颜色定位方法。可以通过"|"符号结合。

   pr.setDetectType(PR_DETECT_COLOR | PR_DETECT_SOBEL);

除此之外，还可以有一些其他的属性值设置：

   pr.setLifemode(true);

这句话设置开启生活模式，这个属性在定位方法为SOBEL时可以发挥作用，能增大搜索范围，提高鲁棒性。

   pr.setMaxPlates(4);

这句话设置EasyPR最多查找多少个车牌。当一副图中有大于n个车牌时，EasyPR最终只会输出可能性最高的n个。 下面来看pr的方法。plateRecognize()这个方法有两个参数，第一个代表输入图像，第二个代表输出的车牌CPlate集合。

   vector<CPlate> plateVec;
    Mat src = imread(filepath);
    int result = pr.plateRecognize(src, plateVec);

当返回结果result为0时，代表识别成功，否则失败。 CPlate类包含了车牌的各种信息，其中重要的如下：

   CPlate plate = plateVec.at(i);
    Mat plateMat = plate.getPlateMat();
    RotatedRect rrect = plate.getPlatePos();
    string license = plate.getPlateStr();

plateMat代表车牌图像，rrect代表车牌的可旋转矩形位置，license代表车牌字符串，例如“蓝牌：苏EUK722”。 这里说下如何去阅读如下图的识别结果。 第1行代表的是图片的文件名。 第2行代表GroundTruth车牌，用后缀（g）表示。第3行代表EasyPR检测车牌，用后缀（d）表示。两者形成一个配对，第4行代表两者的字符差距。 下面同上。本图片中有3个车牌，所有共有三个配对。最后的Recall等指标代表的是整幅图片的定位评价，考虑了三个配对的结果。 有时检测车牌的部分会用“无车牌”与“No string”替代。“无车牌”代表“定位不成功”，“No string”代表“定位成功但字符分割失败”。 原文链接：放码云间 | EasyPR中文开源车牌识别系统 - 知乎专栏 欢迎关注码云，一个专为开发者提供稳定、高效、安全的云端软件开发协作平台。码云知乎机构账号的“放码云间”文章专题为你推荐优质的开源项目资讯，展现最新的行业动态。