2021SC@SDUSC
项目叙述项目地址：GitHub - zeusees/HyperLPR
关于 HyperLPR，HyperLPR 是一个使用深度学习针对对中文车牌识别的实现，与较为流行的开源的EasyPR相比，它的检测速度和鲁棒性和多场景的适应性都要好于目前开源的EasyPR， HyperLPR 可以识别多种中文车牌包括白牌、新能源车牌、使馆车牌、教练车牌、武警车牌等。
项目安装与配置 ①安装anaconda3下载地址：Anaconda | Individual Edition
详细操作流程：Windows10下安装Anaconda3(64位)详细过程_CoderYYN-CSDN博客_安装anaconda3
②配置环境1.创建环境
打开anaconda prompt.
conda create -n hyperlpr36 python=3.6
下载环境必须库
conda activate hyperlpr36
安装所需要的包
pip install keras==2.0.9 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com pip install Theano -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com pip install numpy==1.16.0 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com pip install Scipy -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com pip install opencv-python==3.4.3.18 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com pip install scikit-image -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com pip install pillow -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com pip install tensorflow==1.2.0 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com pip install h5py③项目环境的配置
复制该文件夹，此文件夹是基于python3的，若使用python其他版本需要使用其他的文件
进入安装目录 ~anaconda3envshyperlpr36Lib
粘贴，并将文件名改为hyperlpr
④运行python1.打开anaconda prompt
activate hyperlpr36
2.进入项目下载路径
cd C:Users~ ~ ~HyperLPR
3.进入python环境
python
4.输入python脚本
from hyperlpr import pipline as pp
import cv2
image = cv2.imread("./car/1.jpg")
image,res = pp.SimpleRecognizePlate(image)
print(res)
项目分工与合作
我负责阅读与分析环境配置的以上代码，当然现在只是初步的分工安排，到后几篇对于此项目有了更多的理解之后可能会重新安排分工 。
参考文章HyperLPR中文车牌识别的基础环境配置_aifeng-pro的博客-CSDN博客
探索 Python + HyperLPR 进行车牌识别 - 简书 (jianshu.com)
