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

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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