C++深度学习车牌检测与识别TensorRT部署全教程

资源摘要信息:"该资源是关于在工控机端利用TensorRT部署车牌检测和车牌识别的C++源码、模型以及详细部署教程的压缩包。它要求使用的环境为VS2019（Release x64），CUDA 11.3，CUDNN 8.6，TensorRT-*.*.*.*.Windows10.x86_64.cuda-11.8.cudnn8.6以及Opencv452。在配置TensorRT时，需要特别注意cudnn版本必须与cuda下的cudnn版本一致，否则可能会出现错误。" 首先，我们需要了解VS2019、CUDA、CUDNN、TensorRT和Opencv这些工具的基本概念和用途。 VS2019是微软推出的最新版本的集成开发环境，支持多种编程语言，广泛应用于Windows平台的软件开发，尤其适合于C++的开发。在这里，它被用于编译和运行C++深度学习源码。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，它允许开发者利用NVIDIA的GPU进行高性能的计算。CUDA 11.3是这个架构的一个版本，它支持最新的GPU和编程接口。 CUDNN是CUDA Deep Neural Network library的缩写，是一个专门为深度神经网络设计的软件库。CUDNN 8.6提供了许多加速深度神经网络操作的函数，能够提升深度学习程序的运行效率。 TensorRT是由NVIDIA开发的一个深度学习推理优化器，用于在NVIDIA的GPU上快速部署深度学习模型。TensorRT-*.*.*.*.Windows10.x86_64.cuda-11.8.cudnn8.6是针对特定硬件和软件版本配置的TensorRT版本。 Opencv，即Open Source Computer Vision Library，是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。Opencv452是该库的一个版本，包含了图像处理、视频分析和机器视觉等多种功能。 接下来，我们需要掌握配置环境的方法和步骤，包括如何下载和安装这些工具，以及如何设置属性表配置。 首先，安装VS2019，并在编译设置中选择Release x64模式。 其次，下载并安装CUDA 11.3和CUDNN 8.6。需要注意的是，Tensorrt下载的cudnn版本必须与cuda下的cudnn版本一致，否则可能会报错。 然后，下载并安装Opencv452，并设置属性表配置。VC++目录 -> 包含目录应设置为Opencv的include目录，VC++目录 -> 库目录应设置为Opencv的lib目录，链接器 -> 输入 -> 附加依赖项应设置为opencv_world452.lib。 最后，下载并安装TensorRT-*.*.*.*.Windows10.x86_64.cuda-11.8.cudnn8.6。安装完成后，即可开始使用该资源提供的C++源码进行车牌检测和识别的开发和部署。 总的来说，这个资源为开发者提供了一个完整的工具链和详细的部署教程，使其能够在工控机端部署车牌检测和识别系统，具有很高的实用价值。