“5.5K星推荐！简单准确的高性能中文车牌识别框架”

项目简介: HyperLPR是一个开源、高性能的中文车牌识别库，支持多种车牌类型和平台。基于深度学习技术，采用端到端的识别模式，无需字符分割，大幅提高了识别效率和准确率。

该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。

最新版本的HyperLPR（v3）已于2023年初发布，并在GitHub上获得了5.5K星的认可。

功能特性:

• 识别速度快: 在720p分辨率图像上，单核CPU平均识别时间低于100ms。
• 高识别率: 在卡口场景下，准确率可达95%-97%以上。
• 强鲁棒性: 对光照变化、车牌遮挡、图像模糊等具有较强的鲁棒性。
• 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（适用于win/linux/mac全平台）

<code>python -m pip install hyperlpr3</code>

2. 快速体验: 安装后，使用命令行工具对本地或在线URL图片进行测试。
3. 在线API服务: 最新版本的HyperLPR已内置Web API服务，满足云端调用需求。支持一键启动，自带SwaggerUI文档。

项目展示:

Android示例

常见问题解答

HyperLPR项目不断更新完善，未来将支持更多车牌类型和功能，期待更多精彩！

欲了解更多细节功能，请访问项目地址：https://github.com/szad670401/HyperLPR