最近学了opencv，也到网上找了一些源码，结果发现效果不是很好，发现图片只要一遍各种参数就要一起变，不然就是识别不出来，所以在网上找到了HyperLPR现在记录一下环境搭建
参考大佬的博客 https://blog.csdn.net/sdu_qrt/article/details/120554978?spm=1001.2014.3001.5501
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 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 h5py==2.10
pip install numpy==1.16.0 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
注意如果报错一定要检查一下版本和我这里列出来的是否一致
HyperLPR安装包
提取码 hin1
复制该hyperlpr_py3文件夹，此文件夹是基于python3的
复制到 D:\Anaconda\anzhuang\envs\HyperLPR\Lib 这个目录就是你自己创建的虚拟环境目录粘贴，并将文件名改为hyperlpr
from hyperlpr import pipline as pp
import cv2
# 自行修改文件名
image = cv2.imread("images/car5.jpg")
image, res = pp.SimpleRecognizePlate(image)
print('-------------')
print(res)
很容易就实现了，在网上跑其他代码的时候是真的只要图片一遍就不行，浪费了很多时间这里做个总结