2021SC@SDUSC
源代码下载地址：https://gitee.com/zeusees/HyperLPR
本项目为山东大学19级软件工程专业软件工程应用与实践课题，我们小组负责该项目的源代码中关键代码的解析工作。其中，我担任队长一职。
1.HyperLPR概述
HyperLRP是一个开源的、基于深度学习高性能中文车牌识别库，由北京智云视图科技有限公司开发，支持PHP、C/C++、Python语言，Windows/Mac/Linux/Android/IOS 平台。进行一个车牌识别的入门探索。
2.源代码下载
从本文开头的源代码下载地址中下载HyperLPR的资源库。
其次是环境配置，第一步是安装Anaconda。第二步是使用python的pip安装各个依赖。第三步是复制hyperlpr——py3文件放入Anaconda的Lib文件夹下，并更名为hyperlpr。最后一步是通过Anaconda prompt进入python编译，import该库之后进行识别应用。
3.核心代码位置
目前根据小组讨论分析，确定核心代码大致范围为hyperlpr_py3文件夹，以及demo.py,HyperLPRLite.py这些文件。且其中hyperlpr_py3文件夹内存在一文件为pipline.py，其功能与HyperLPRLite.py中功能类似，两者具体关系还需要进一步分析确定。
4.项目分工
经过小组讨论，我负责hyperlpr_py3中的__init__.py , cache.py , colourDetection.py config.py deskew.py等文件的分析。共同任务为分析demo.py,HyperLPRLite.py以及pipline.py文件的作用。
