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## HyperLPR 高性能开源中文车牌识别框架
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#### [](https://pypi.org/project/hyperlpr/)[](https://pypi.org/project/hyperlpr/)
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### 一键安装
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`pip install hyperlpr`
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###### 支持python3,支持Windows Mac Linux 树莓派等。
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#### 快速上手
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```python
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#导入包
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from hyperlpr import *
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#导入OpenCV库
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import cv2
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#读入图片
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image = cv2.imread("demo.jpg")
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#识别结果
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print(HyperLPR_PlateRecogntion(image))
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```
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#### 相关资源
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- [python配置教程](https://www.jianshu.com/p/7ab673abeaae)
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- [相关技术博客](http://blog.csdn.net/relocy/article/details/78705662)(技术文章会在接下来的几个月的时间内连续更新)。
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- [带UI界面的工程](https://pan.baidu.com/s/1cNWpK6)(感谢群内小伙伴的工作)。
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- [端到端(多标签分类)训练代码](https://github.com/LCorleone/hyperlpr-train_e2e)(感谢群内小伙伴的工作)。
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- [端到端(CTC)训练代码](https://github.com/armaab/hyperlpr-train)(感谢群内小伙伴工作)。
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### 更新
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- 可通过pip一键安装、更新的新的识别模型、倾斜车牌校正算法、定位算法。(2018.08.11)
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- 提交新的端到端识别模型，进一步提高识别准确率(2018.08.03)
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- [增加PHP车牌识别工程@coleflowers](https://github.com/zeusees/HyperLPR/tree/master/Prj-PHP) (2018.06.20)
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- 添加的新的Python 序列模型-识别率大幅提高(尤其汉字)(2018.3.12)
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- 添加了HyperLPR Lite 仅仅需160 行代码即可实现车牌识别(2018.3.12)
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- 提供精确定位的车牌矩形框(2018.3.12)
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- 增加了端到端模型的cpp实现(Linux)(2018.1.31)
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- 增加字符分割[训练代码和字符分割介绍](https://github.com/zeusees/HyperLPR-Training)(2018.1.)
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- 更新了Android实现，大幅提高准确率和速度 (骁龙835 (*720*x*1280*) ~50ms )(2017.12.27)
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- 添加了IOS版本的实现（感谢[xiaojun123456](https://github.com/xiaojun123456)的工作）
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- 添加端到端的序列识别模型识别率大幅度提升,使得无需分割字符即可识别,识别速度提高20% (2017.11.17)
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- 新增的端到端模型可以识别新能源车牌、教练车牌、白色警用车牌、武警车牌 (2017.11.17)
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- 更新Windows版本的Visual Studio 2015 工程（2017.11.15）
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- 增加cpp版本,目前仅支持标准蓝牌(需要依赖OpenCV 3.3) (2017.10.28)
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### TODO
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- 提供字符字符识别的训练代码(已提交)
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- 改进精定位方法(已提交)
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- C++版的端到端识别模型(已提交)
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- 支持多种车牌以及双层
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- 支持大角度车牌
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### 特性
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- 速度快 720p ，单核 Intel 2.2G CPU (macbook Pro 2015)平均识别时间低于100ms
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- 基于端到端的车牌识别无需进行字符分割
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- 识别率高,仅仅针对车牌ROI在EasyPR数据集上，0-error达到 95.2%, 1-error识别率达到 97.4% (指在定位成功后的车牌识别率)
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- 轻量 总代码量不超1k行
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### 模型资源说明
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- cascade.xml 检测模型 - 目前效果最好的cascade检测模型
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- cascade_lbp.xml 召回率效果较好，但其错检太多
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- char_chi_sim.h5 Keras模型-可识别34类数字和大写英文字 使用14W样本训练
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- char_rec.h5 Keras模型-可识别34类数字和大写英文字 使用7W样本训练
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- ocr_plate_all_w_rnn_2.h5 基于CNN的序列模型
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- ocr_plate_all_gru.h5 基于GRU的序列模型从OCR模型修改，效果目前最好但速度较慢，需要20ms。
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- plate_type.h5 用于车牌颜色判断的模型
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- model12.h5 左右边界回归模型
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### 注意事项:
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- Win工程中若需要使用静态库，需单独编译
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- 本项目的C++实现和Python实现无任何关联，都为单独实现
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- 在编译C++工程的时候必须要使用OpenCV 3.3(DNN 库)，否则无法编译
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### Python 依赖
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- Keras (>2.0.0)
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- Theano(>0.9) or Tensorflow(>1.1.x)
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- Numpy (>1.10)
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- Scipy (0.19.1)
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- OpenCV(>3.0)
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- Scikit-image (0.13.0)
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- PIL
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### CPP 依赖
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- Opencv 3.3
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### Linux/Mac 编译
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- 仅需要的依赖OpenCV 3.3 (需要DNN框架)
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```bash
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cd Prj-Linux
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mkdir build
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cd build
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cmake ../
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sudo make -j
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```
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### CPP demo
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```cpp
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#include "../include/Pipeline.h"
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int main(){
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pr::PipelinePR prc("model/cascade.xml",
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"model/HorizonalFinemapping.prototxt","model/HorizonalFinemapping.caffemodel",
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"model/Segmentation.prototxt","model/Segmentation.caffemodel",
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"model/CharacterRecognization.prototxt","model/CharacterRecognization.caffemodel",
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"model/SegmentationFree.prototxt","model/SegmentationFree.caffemodel"
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);
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//定义模型文件
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cv::Mat image = cv::imread("/Users/yujinke/ClionProjects/cpp_ocr_demo/test.png");
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std::vector<pr::PlateInfo> res = prc.RunPiplineAsImage(image,pr::SEGMENTATION_FREE_METHOD);
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//使用端到端模型模型进行识别 识别结果将会保存在res里面
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for(auto st:res) {
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if(st.confidence>0.75) {
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std::cout << st.getPlateName() << " " << st.confidence << std::endl;
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//输出识别结果 、识别置信度
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cv::Rect region = st.getPlateRect();
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//获取车牌位置
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cv::rectangle(image,cv::Point(region.x,region.y),cv::Point(region.x+region.width,region.y+region.height),cv::Scalar(255,255,0),2);
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//画出车牌位置
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}
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}
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cv::imshow("image",image);
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cv::waitKey(0);
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return 0 ;
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}
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```
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### 可识别和待支持的车牌的类型
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- [X] 单行蓝牌
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- [X] 单行黄牌
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- [X] 新能源车牌
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- [X] 白色警用车牌
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- [X] 使馆/港澳车牌
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- [X] 教练车牌
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- [ ] 武警车牌
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- [ ] 民航车牌
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- [ ] 双层黄牌
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- [ ] 双层武警
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- [ ] 双层军牌
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- [ ] 双层农用车牌
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- [ ] 双层个性化车牌
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###### Note:由于训练的时候样本存在一些不均衡的问题,一些特殊车牌存在一定识别率低下的问题，如(使馆/港澳车牌)，会在后续的版本进行改进。
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### 测试样例
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#### Android示例
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### 识别测试APP
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- 体验 Android APP：[https://fir.im/HyperLPR](https://fir.im/HyperLPR) (根据图片尺寸调整程序中的尺度，提高准确率)
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- 感谢 sundyCoder [Android 字符分割版本](https://github.com/sundyCoder/hyperlpr4Android)
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### 数据分享
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车牌识别框架开发时使用的数据并不是很多，有意着可以为我们提供相关车牌数据。联系邮箱 jack-yu-business@foxmail.com。
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#### 获取帮助
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- HyperLPR讨论QQ群1: 673071218, 群2: 746123554 ,加前请备注HyperLPR交流。
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### 作者和贡献者信息：
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##### 作者昵称不分前后
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- Jack Yu 作者(jack-yu-business@foxmail.com / https://github.com/szad670401)
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- lsy17096535 整理(https://github.com/lsy17096535)
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- xiaojun123456 IOS贡献(https://github.com/xiaojun123456)
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- sundyCoder Android第三方贡献(https://github.com/sundyCoder)
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- coleflowers php贡献(@coleflowers)
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- Free&Easy 资源贡献
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- 海豚嘎嘎 LBP cascade检测器训练
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