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HyperLPR

HyperLPR

高性能跨平台车牌识别框架

HyperLPR3是一个高性能车牌识别框架，支持Python、Windows、Mac、Linux和树莓派等平台。其识别速度快，准确率高，适用于多种场景。项目提供详细的安装、测试指南和多种API接口，方便开发者快速集成和使用。

HyperLPR3车牌识别高性能跨平台快速部署Github开源项目
访问官网GitHub文档

HyperLPR3项目介绍

HyperLPR3是一个高性能的车牌识别框架，旨在提供快速、准确的车牌识别解决方案。该项目支持多种平台，包括Windows、Mac、Linux和树莓派，同时也提供了Android SDK。

主要特点

  1. 高效性能：在720p分辨率下，单核Intel 2.2G CPU平均识别时间不到100ms。

  2. 端到端识别：无需字符分割，直接进行车牌识别。

  3. 高准确率：在出入口场景下，准确率可达95%-97%。

  4. 跨平台支持：支持多种操作系统和硬件平台，包括x86、Armv7、Armv8架构。

  5. 嵌入式支持：可用于如Rockchip RV1109/RV1126等嵌入式开发板。

快速安装和使用

HyperLPR3提供了简单的安装方式：

python -m pip install hyperlpr3

安装完成后，可以通过以下Python代码快速使用：

import cv2
import hyperlpr3 as lpr3

catcher = lpr3.LicensePlateCatcher()
image = cv2.imread("images/test_img.jpg")
print(catcher(image))

Web API服务

HyperLPR3还提供了启动Web API服务的功能：

lpr3 rest --port 8715 --host 0.0.0.0

启动后，可以通过SwaggerUI（http://localhost:8715/api/v1/docs）查看和测试在线识别API服务。

多平台支持

HyperLPR3支持多种平台：

  • Linux: x86、Armv7、Armv8
  • MacOS: x86
  • Android: arm64-v8a、armeabi-v7a

C/C++库编译

项目提供了C/C++库的编译方法，支持在Linux/MacOS上编译共享库和演示程序。编译过程需要依赖OpenCV 4.0以上版本和MNN 2.0以上版本。

Android SDK

HyperLPR3提供了Android SDK，可以快速集成到Android项目中。集成方法简单，只需添加依赖并初始化即可使用。

支持的车牌类型

HyperLPR3支持多种中国车牌类型，包括单行蓝牌、单行黄牌、新能源车牌等。部分特殊车牌（如使馆/港澳车牌）的识别率较低，会在后续版本中改进。

开源协作

HyperLPR3是一个开源项目，欢迎社区贡献。项目还在不断完善中，未来计划支持快速部署WebApi服务、多车牌识别、大角度车牌识别等功能。

总的来说，HyperLPR3是一个功能强大、性能优秀的车牌识别框架，适用于多种场景和平台。无论是个人开发者还是企业用户，都可以方便地使用HyperLPR3来实现高效的车牌识别功能。

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