HyperLPR中文车牌识别的基础环境配置

关于HyperLPR中文车牌识别的基础环境配置

  • 前言(蓝色目录部分不用看)//后言里有视频教程的连接...
    • *HyperLPR中文车牌识别开源 *项目介绍 [github源地址](https://github.com/zeusees/HyperLPR)
    • 整体步骤(开始整体步骤的前提是anaconda已经安装完成)
        • - 在github源地址中克隆整个仓库
        • - - 配置环境
        • - - - 路径及后续操作
        • - - - - 实现
    • 1. 在github源地址中克隆整个仓库到本地
    • 2.配置环境
          • 1.创建环境
          • 1.下载必备库
        • // 安装过程中可能出现Time out错误如下
    • 3. 路径及后续操作
        • ! 删除该文件【不要问我为什么...】![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200529130814969.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dvYWlhaWZlbmc=,size_16,color_FFFFFF,t_70)
        • ! ! 复制一下gai文件夹
        • ! ! ! 粘贴到
    • 路径看清楚!!!lnn92后面的要完全一样【*不解释】,然后改名hyperlpr
        • !!!! 再滚回到源文件夹,新建car文件夹,在其中,放一张有车牌的图片1.jpg【一张即可,快,上che 兄弟,先测试】,如下:
        • 然后就可以最后一步了~
    • 4.运行
          • - 打开anaconda prompt
          • - 复制路径,输入cd 后粘贴
          • - 最后上代码
      • 后言

前言(蓝色目录部分不用看)//后言里有视频教程的连接…

-----按照本文达成的效果如下:HyperLPR中文车牌识别的基础环境配置_第1张图片

*HyperLPR中文车牌识别开源 *项目介绍 github源地址

.
.
.

HyperLRP是一个开源的、基于深度学习高性能中文车牌识别库,由北京智云视图科技有限公司开发,支持PHP、C/C++、Python语言,Windows/Mac/Linux/Android/IOS 平台。进行一个车牌识别的入门探索。

放张图了解一下
HyperLPR中文车牌识别的基础环境配置_第2张图片
.
.
.

整体步骤(开始整体步骤的前提是anaconda已经安装完成)

.

- 在github源地址中克隆整个仓库

- - 配置环境

- - - 路径及后续操作

- - - - 实现

.
.

1. 在github源地址中克隆整个仓库到本地

**这里介绍四种方法,根据自己的喜好选择**
  • 暴力等待hh┗( ▔, ▔ )┛,// 因为github访问速度受限,故下载过程缓慢
  • 通过国内 码云Gitee第三方导入,//推荐 很快
  • 分享自己的百度云资源 //提取码 hin1
  • 加入群交流 //避免推销嫌疑,所以放在最后,不过还是建议加群,遇到问题也好请教学习、
    HyperLPR中文车牌识别的基础环境配置_第3张图片
    下载完成后将文件解压放在桌面,打开后长这样
    HyperLPR中文车牌识别的基础环境配置_第4张图片

2.配置环境

.
——打开 anaconda prompt.
.

1.创建环境
conda create -n hyperlpr36 python=3.6
1.下载必备库
conda activate hyperlpr36

接下来下来是安装指令

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 numpy==1.16.0 -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

// 安装过程中可能出现Time out错误如下

raise ReadTimeoutError(self._pool, None, 'Read timed out.')
pip._vendor.urllib3.exceptions.ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='files.pythonhosted.org', port=443): Read timed out.

哪一条出错,就把指令再输入一次,回车,即可、
.
.
.

完成之后…
就可以进行第三步了
.
.
.

3. 路径及后续操作

.
.
.

! 删除该文件【不要问我为什么…】HyperLPR中文车牌识别的基础环境配置_第5张图片

! ! 复制一下gai文件夹

HyperLPR中文车牌识别的基础环境配置_第6张图片

! ! ! 粘贴到

路径看清楚!!!lnn92后面的要完全一样【*不解释】,然后改名hyperlpr

HyperLPR中文车牌识别的基础环境配置_第7张图片

!!!! 再滚回到源文件夹,新建car文件夹,在其中,放一张有车牌的图片1.jpg【一张即可,快,上che 兄弟,先测试】,如下:

HyperLPR中文车牌识别的基础环境配置_第8张图片
HyperLPR中文车牌识别的基础环境配置_第9张图片

然后就可以最后一步了~

.
.
.

4.运行

.
.
.

- 打开anaconda prompt
activate hyperlpr36 
- 复制路径,输入cd 后粘贴

HyperLPR中文车牌识别的基础环境配置_第10张图片

cd C:\Users\lnn92\Desktop\aifeng\HyperLPR
- 最后上代码
from hyperlpr import  pipline as  pp
import cv2
image = cv2.imread("./car/1.jpg")
image,res  = pp.SimpleRecognizePlate(image)
print(res)

即可,看到最终结果

???我再上个图吧
HyperLPR中文车牌识别的基础环境配置_第11张图片
就可以结束啦!!!

后言

以上博文参考以下两篇文章
附上链接,

http://www.likecs.com/default/index/show?id=87393
https://www.jianshu.com/p/7ab673abeaae

本篇博客取其精华,也不能说是去糟粕,简而言之就是 一篇搞不定…
——希望后来者看到博客后按此步骤能够一帆风顺!(博主跳了很多坑,还是自己菜…)2020.5.29
最后感谢,CCTV,CCTV,CCTV…
如有不详细的地方可以在原博文地址中找答案,//当然也可以问我,不过我都写得这么详细了,真的要问么???o(╥﹏╥)o…附上QQ:2735919386
另附 该博文视频教程的链接:
B站j教程:https://www.bilibili.com/video/BV1nv411z7WA

你可能感兴趣的:(aifeng,AI)