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Commit b649c33

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release v2.3.0
1 parent e3a4b41 commit b649c33

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DevGuide.md

Lines changed: 7 additions & 0 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -192,6 +192,7 @@ TS_ANPR_ENTRY anpr_read_file(
192192
### 1.3. anpr_read_pixels
193193
194194
로딩된 이미지의 메모리 버퍼에서 차량 번호를 인식합니다.
195+
`v2.3.0`부터는 인코딩된 이미지 버퍼를 입력할 수 있습니다.
195196
196197
```cpp
197198
TS_ANPR_ENTRY anpr_read_pixels(
@@ -209,10 +210,13 @@ TS_ANPR_ENTRY anpr_read_pixels(
209210
- 이미지 픽셀 시작 주소
210211
- `width`:
211212
- 이미지 가로 픽셀 수
213+
- 인코딩된 이미지인 경우 총 바이트 수
212214
- `height`:
213215
- 이미지 세로 픽셀 수
216+
- 인코딩된 이미지인 경우 사용안함 (기본값 `0`으로 지정)
214217
- `stride`:
215218
- 이미지 한 라인의 바이트 수 (`0`이면 padding영역이 없는 것으로 간주하고 자동 계산)
219+
- 인코딩된 이미지인 경우 사용안함 (기본값 `0`으로 지정)
216220
- `pixelFormat`:
217221
- 이미지 픽셀 포멧
218222
- 지원하는 픽셀 포멧:
@@ -230,6 +234,9 @@ TS_ANPR_ENTRY anpr_read_pixels(
230234
- `IYUV`: YUV420 (12bpp)
231235
- `NV12`: YUV420 (12bpp)
232236
- `NV21`: YUV420 (12bpp)
237+
- 지원하는 이미지 인코딩 형식
238+
- `bmp`, `jpg`, `jpeg`, `png`, `pnm`, `pbm`, `pgm`, `ppm`, `jfif`, `webp`
239+
- `encoded`로 지정하면 이미지 형식 자동 인식
233240
- `outputFormat`: *(`anpr_read_file`과 동일)*
234241
- `options`: *(`anpr_read_file`과 동일)*
235242

README.md

Lines changed: 19 additions & 0 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -13,6 +13,7 @@ TS-ANPR은 딥러닝 기반의 대한민국 차량 번호 인식 엔진입니다
1313

1414
#### [🎁 설치 방법](Usage.md)
1515

16+
#### [⚖️ 라이선스](LICENSE.md)
1617
---
1718

1819
## 목차
@@ -34,6 +35,24 @@ TS-ANPR은 딥러닝 기반의 대한민국 차량 번호 인식 엔진입니다
3435
---
3536

3637
## 최신 버전 정보
38+
#### v2.3.0 출시 (2024.7.30)🎉
39+
1. 인코딩된 이미지 버퍼 입력 지원
40+
`jpg`, `png` 등 인코딩된 이미지 버퍼를 입력으로 차번인식하는 방식을 지원합니다.
41+
*(네트워크로 전송받은 이미지를 파일에 저장하거나 디코딩하지 않고 즉시 번호인식하는 경우 유용합니다.)*
42+
```python
43+
# 파이썬 예제
44+
result = anpr_read_pixels(
45+
buffer, # 이미지 시작 주소
46+
length, # 이미지 바이트 수
47+
0, # 사용안함
48+
0, # 사용안함
49+
'jpg', # 압축 이미지 형식
50+
'json', # 번호인식 결과 출력 형식
51+
'vms' # 번호인식 옵션
52+
)
53+
```
54+
2. 인식률 향상
55+
3756
#### v2.1.3 출시 (2024.6.18)🎉
3857
1. 인식 성능 향상
3958
- 자동차 후면 근접 촬영 이미지에서 미인식 현상 개선

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