J'ai récemment appris opencv et trouvé du code source sur Internet. J'ai trouvé que l'effet n'est pas très bon. J'ai trouvé que les paramètres de l'image doivent être modifiés ensemble, sinon elle ne sera pas reconnue. J'ai donc trouvé HyperLPR sur le Internet et enregistrez maintenant l'environnement.
Reportez-vous au blog du grand gars https://blog.csdn.net/sdu_qrt/article/details/120554978?spm=1001.2014.3001.5501
Installez les packages requis
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
Notez que si une erreur est signalée, assurez-vous de vérifier si la version est cohérente avec la version que j'ai répertoriée
ici.Code d'extraction du package d'installation HyperLPR
hin1
Copiez le dossier hyperlpr_py3, ce dossier est basé sur python3
Copiez dans D:\Anaconda\anzhuang\envs\HyperLPR\Lib Ce répertoire est le répertoire de l'environnement virtuel que vous avez créé et collez-le, et changez le nom du fichier en 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)
C'est facile à mettre en oeuvre.Lors de l'exécution d'autres codes sur Internet, il n'est vraiment nécessaire de prendre qu'une seule photo.Cela fait perdre beaucoup de temps de faire un résumé ici.