https://mp.weixin.qq.com/s/8gjlKZj9PO4MYSfytDC0eA

项目地址：
https://github.com/szad670401/HyperLPR

HyperLPR是一个开源的、高性能的中文车牌识别库，支持多种车牌类型和多种平台。项目基于深度学习技术，采用了端到端的识别模式，无需进行字符分割，大大提高了识别效率和准确率。

项目支持多种车牌类型，包括中国大陆、港澳台、欧美等地区的标准车牌。

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最新的HyperLPR在2023年初已经更新到了v3的版本。目前在github上面已经收获了5.5K star！

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功能特性
识别速度快：在720p分辨率的图像上，单核CPU平均识别时间低于100ms。
识别率高：在卡口场景下，准确率可达95%-97%以上。
鲁棒性强：对光照变化、车牌遮挡、图像模糊等情况具有较强的鲁棒性。
模型轻量：模型参数量小，部署方便。
项目安装部署
1、一键安装（win/linux/mac全平台支持）

python -m pip install hyperlpr3

2、快速体验

安装好之后，使用命令行工具对本地或者在线url图片进行测试。

# 使用命令行测试 - 图像url地址
lpr3 sample -src https://koss.iyong.com/swift/v1/iyong_public/iyong_2596631159095872/image/20190221/1550713902741045679.jpg

# 使用命令行测试 - 本地图像路径
lpr3 sample -src images/test_img.jpg -det high
以下面这张图为例，

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测试结果

2023-02-28 11:27:28.658 | INFO | hyperlpr3.command.sample:sample:70 - 共检测到车牌: 1
2023-02-28 11:27:28.659 | SUCCESS | hyperlpr3.command.sample:sample:73 - [绿牌新能源]沪AD07979 0.9999245405197144 [582, 1306, 992, 1431]
3、在线api服务

最新的HyperLPR目前已经内置了启动WebApi服务，可以满足部署到云端调用的需求。

支持一键启动，自带SwaggerUI文档，非常方便友好。

启动服务

lpr3 rest –port 8715 –host 0.0.0.0

启动后可打开SwaggerUI的路径：http://localhost:8715/api/v1/docs 即可使用服务，对车牌识别Api进行使用。

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项目展示
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Android示例

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一些常见的问题

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HyperLPR项目还在不断更新完善中，未来应该会支持更多车牌类型和功能，值得期待！

更多细节功能，感兴趣的小伙伴可以到项目地址进行查看：

项目地址：
https://github.com/szad670401/HyperLPR