概要
ナンバー プレート番号は、オープン ソース ライブラリ HyperLPR を通じてすばやく読み取ることができます。便宜上、Python スクリプトを WEBAPI インターフェイスにパッケージ化し、軽量の Flask で実装して、サードパーティ アプリケーションのドッキングと使用を容易にすることができます。
主な実装: API インターフェイスを介してナンバー プレート番号を含む写真をアップロードすると、API インターフェイスによってナンバー プレートの認識結果が表示されます。同時に、オンラインで画像を閲覧できる URL を提供し、ナンバー プレートにマークを付けます。
HyperLPR公式アドレス: https://github.com/zeusees/HyperLPR
ライブラリ環境をインストールする
アナコンダをインストールする
Anaconda は、複数の Python 環境をセットアップできる、一般的に使用される Python パッケージ管理プログラムです。
Anaconda インストール スクリプトをダウンロードする
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh --no-check-certificate
ダウンロードが完了したら、インストールを実行します。認証を読むように求められますので、Enter キーを押し続けてください。
sh Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
次に、同意するかどうかを尋ねられます。「はい」と入力します。
インストール プロセス中にインストール場所について尋ねられます。通常は変更する必要はありません。Enter キーを押すだけで自動的に解凍されます。最後に、Anaconda の一部の構成を初期化するかどうかを尋ねられます。「はい」と入力することを忘れないでください
。
インストール後、Anaconda を環境変数に設定すると、ショートカットの conda コマンドを使用できるようになります。
vim ~/.bashrc #编辑环境配置文件
export PATH="~/anaconda3/bin:$PATH" # 在第一行加入这个
vim で「i」と入力して編集し、編集後に Esc キーを押して、「wq」と入力して変更を保存します。
保存後、環境変数を更新し、コマンド ラインに次のように入力します。
source ~/.bash_profile
最後に、設定が成功したかどうかを確認し、保存されていなければ、設定は成功しています。
インストール後、python3.8環境を作成し、コマンドを実行すると確認が表示されるのでyを入力してEnterを押します
conda create --name hyperlpr_env python=3.8 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
hyperlpr_env 環境をアクティブ化する
conda activate hyperlpr_env
Hyperlpr と Flask をインストールする
#更新pip源
pip3 install --upgrade pip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
#安装HyperLPR
pip3 install hyperlpr -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
#安装HyperLPR指定的opencv版本
pip3 install opencv-python==3.4.9.31 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
#安装flask框架用于搭建WebApi接口
pip3 install flask -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
#安装requests用于测试接口请求
pip3 install requests -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Python スクリプト コードをデプロイする
import base64
import flask
import json
import cv2
import numpy as np
from flask import Flask, request, make_response
from hyperlpr import *
sever = Flask(__name__)
@sever.route("/hyperlpr_file.do", methods=["post"])
def upload():
# 上传文件，取一个名字，再给名字一个默认值None
f = flask.request.files.get('file', None)
if f:
# 如果文件不为空
image = np.asarray(bytearray(f.read()), dtype="uint8")
image = cv2.imdecode(image, cv2.IMREAD_COLOR)
# 识别结果
plates = HyperLPR_plate_recognition(image)
print(plates)
# [['川A00000', 0.9829636641911098, [256, 184, 391, 231]]]
arr = []
for plate in plates:
label = plate[0]
confidence = plate[1]
point = plate[2]
arr.append({
'label': label, 'confidence': confidence, 'point': point})
plates_info = {
'plates': arr}
res = {
"rc": 0, 'data': plates_info}
else:
# 如果文件为空
res = {
"rc": -1}
return json.dumps(res, ensure_ascii=False) # 防止出现乱码
@sever.route("/hyperlpr_base64.do", methods=["post"])
def hyperlpr_base64():
# 上传文件，取一个名字，再给名字一个默认值None
raw_data = flask.request.get_data("data")
if raw_data:
# print(raw_data)
raw_json = json.loads(raw_data)
image_base64 = raw_json['images'][0]
# print(image_base64)
image_bytes = np.asarray(bytearray(base64.b64decode(image_base64)), dtype="uint8")
# print(image_bytes)
image = cv2.imdecode(image_bytes, cv2.IMREAD_COLOR)
# 识别结果
plates = HyperLPR_plate_recognition(image)
print(plates)
# [['川A00000', 0.9829636641911098, [256, 184, 391, 231]]]
arr = []
for plate in plates:
label = plate[0]
confidence = plate[1]
point = plate[2]
arr.append({
'label': label, 'confidence': confidence, 'point': point})
plates_info = {
'plates': arr}
res = {
"rc": 0, 'data': plates_info}
# res = {
"rc": 0}
else:
# 如果文件为空
res = {
"rc": -1}
return json.dumps(res, ensure_ascii=False) # 防止出现乱码
sever.run(host='0.0.0.0', port=8888)
上記のスクリプトをサーバーの特定のディレクトリにコピーし、ここで /home/hyperlpr/ にコピーし、
バックグラウンド サービスを開始するための新しいファイル hyperlpr_server.py を作成します。
nohup python -u hyperlpr_server.py > log.txt 2>&1 &
サービスの実行時にエラーが報告された場合:
nohup: 入力トレース
バックを無視します (最新の呼び出しは最後です):
ファイル "hyperlpr_server.py"、行 5、インポート
cv2
ファイル "/anaconda3/envs/hyperlpr_env/lib/python3.8/site-packages/cv2/ init .py"、行 3、
.cv2 インポートから *
インポート エラー: libSM.so.6: 共有オブジェクト ファイルを開けません: そのようなファイルまたはディレクトリはありません 解決策:
解決するには次のドキュメントを参照してくださいhttps://www.cnblogs.com/funykatebird/p/14715567.html
ここでは 64 ビット Centos7 を使用しています。インストール手順は次のとおりです。
sudo yum install libSM-1.2.2-2.el7.x86_64 --setopt=protected_multilib=false
sudo yum install libXrender-0.9.10-1.el7.x86_64 --setopt=protected_multilib=false
sudo yum install mesa-libGL.x86_64
プロセスを表示する
ps -ef|grep python
プロセスを閉じる
kill -9 19913
ビュー・ログ
tail -f 1000 log.txt
ポート占有状況の確認方法
$: netstat -anp | grep 8888
tcp 0 0 127.0.0.1:8888 0.0.0.0:* LISTEN 13404/python3
tcp 0 1 172.17.0.10:34036 115.42.35.84:8888 SYN_SENT 14586/python3
プロセスを強制的に強制終了します: pid によって
$: kill -9 13404
$: kill -9 14586
$: netstat -anp | grep 8888
リモート通話のデモ
- Postman を使用してデモ データを送信し
、結果を返します。
{
"rc": 0,
"data": {
"plates": [
{
"label": "京G65467",
"confidence": 0.9797496455056327,
"point": [
203,
440,
302,
473
]
}
]
}
}
サーバー展開ファイルのダウンロード: https://download.csdn.net/download/loutenyuan/86773203