HyperLPR学习资料汇总 - 基于深度学习的高性能中文车牌识别框架

HyperLPR简介

HyperLPR是一个基于深度学习的高性能中文车牌识别框架,由GitHub用户szad670401开发并开源。该项目具有以下特点:

• 720p下CPU实时,单核Intel 2.2G CPU(2015款MacBook Pro)平均识别时间小于100ms
• 端到端的车牌识别,不需要进行字符分割
• 识别率高,出入口场景的准确率在95%-97%左右
• 支持跨平台编译和快速部署

快速安装

使用pip安装最新版本:

python -m pip install hyperlpr3

支持Python3, Windows, Mac, Linux, Raspberry Pi等平台。

快速使用

import cv2
import hyperlpr3 as lpr3

# 实例化对象
catcher = lpr3.LicensePlateCatcher()
# 加载图像
image = cv2.imread("images/test_img.jpg")
# 打印结果
print(catcher(image))

学习资源

1. 官方GitHub仓库 - 包含完整的源码和文档

2. HyperLPR3车牌识别-五分钟搞定: 中文车牌识别光速部署与使用 - 快速上手教程

3. HyperLPR3车牌识别-Android-SDK光速部署与使用 - Android SDK使用教程

4. HyperLPR3车牌识别-Linux/MacOS使用：C/C++库编译 - Linux/MacOS平台编译指南

5. HyperLPR3车牌识别-Android使用：SDK编译与部署 - Android SDK编译部署教程

6. PyPI项目页面 - 可以查看版本历史和下载安装包

WebAPI服务

HyperLPR提供了启动WebAPI服务的功能:

lpr3 rest --port 8715 --host 0.0.0.0

启动后可以访问 http://localhost:8715/api/v1/docs 查看Swagger UI界面,测试在线识别API:

支持的车牌类型

HyperLPR支持以下中国车牌类型:

• 单行蓝牌
• 单行黄牌
• 新能源车牌
• 教练车牌
• 白色警用车牌(有限支持)
• 使馆/港澳车牌(有限支持)
• 双层黄牌(有限支持)
• 武警车牌(有限支持)

总结

HyperLPR是一个功能强大的开源车牌识别框架,通过本文提供的学习资源,开发者可以快速上手使用。无论是Python、Android还是C++平台,都可以方便地集成HyperLPR进行车牌识别开发。欢迎访问GitHub仓库了解更多信息。