HyperLPR中文车牌 开源项目使用笔记

HyperLPR是 智云视图（http://www.zeusee.com）开源的一个使用深度学习针对对中文车牌识别的实现，HyperLPR可以识别多种中文车牌包括白牌，新能源车牌，使馆车牌，教练车牌，武警车牌等。

Github地址：https://github.com/zeusees/HyperLPR

    深度学习现在打得火热，TensorFlow为Google开源的新一代深度学习框架，其中阿尔法狗就是来源于此。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程。与之前使用的Caffe和Torch基于层的设计理念有所不同，是基于张量流图的设计思路，这也是今后深度学习框架的一大发展趋势。也是现在深度学习的热门。TensorFlow的社区和文档都非常完善，因此受到大家追捧。

一、安装anaconda

    tensorflow是基于python脚本语言的，是一种高级应用，它必须依赖于底层的应用发挥作用。因此需要安装python,当然还需要安装numpy、scipy、six、matplotlib等几十个扩展包。如果一个个安装，十分耗费时间，不过现在有了集成环境anaconda，安装就方便了。python的大部分扩展包,都集成在anaconda里面了，因此只需要装这一个东西就行了。

先到https://www.continuum.io/downloads下载anaconda,现在的版本有python2.7版本和python3.6版本，下载好对应版本、对应系统的anaconda，安装较为简单，傻瓜式安装即可。我在这里选择安装的是3.6版本。

在安装的过程中，会问你安装路径，直接回车默认就可以了。不过我选择放在了c盘之外，Window下安装非常简单，直接运行安装包下一步下一步就行，安装过程会有选择打钩的地方，第一个是添加环境变量，第二个是把Anaconda下的Python设置为默认版本，这里建议都勾选。

安装成功后，会有当前用户根目录下生成一个anaconda的文件夹，里面就是安装好的内容。

在开始菜单里面可以看到安装的文件

测试Anaconda是否安装完成：在终端中输入python，会显示以下内容

这样就可疑确认是安装成功了。

在终端（AnacondaPrompt）可以输入conda info来查询安装信息

输入conda list可以查询你现在安装了哪些库，常用的python, numpy,scipy名列其中。

如果你还有什么包没有安装上，可以运行conda install***来进行安装(***代表包名称），如果某个包版本不是最新的，运行conda update ***就可以了。

（二）安装tensorflow

在终端输入anacondasearch -t conda tensorflow

获取各个版本的tensorflow安装包，通过查看版本，选择最高的版本安装。比如我看到是1.0版本是最高的，如下图

了解Anaconda的应该都知道可以用conda环境管理不同版本的python,比如我现在安装的是Anaconda3，默认python版本是3.6，但是我想用下Python3.5，这个时候可以用conda创建一个环境，在这个环境下可以安装运行你想要的版本，等用完了退出这个环境即可。系统默认的Python版本还是3.6。如之前所说，TensorFlow当前对python的支持仅对3.5版本比较友好，因此我们需要利用Anaconda创建一个python3.5的环境。

继续打开AnacondaPrompt，输入：

conda create -ntensorflowpython=3.5

在开始菜单中搜索anacondanavigator，点击运行；点击左侧的Environments，可以看到 “tensorflow”的环境已经被创建；

安装完以后，输入：

activatetensorflow

激活环境。

输入activatetensorflow可以看到命令行行前面有个tensorflow,这个就是当前运行环境。

激活后，tensorflow有两个版本，一个是CPU的，一个是GPU的，其中GPU对显卡有要求，必须是NVIDIA

,而CPU则没有。

 

因此我选择安装的是CPU版本，输入：即安装

pip installtensorflow

或者

pip install--ignore-installed --upgradehttps://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-0.12.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

安装完成后，可以对其进行测试，在终端输入

import tensorflow as tf

引用tensorflow包，如果没有报错，则安装成功，否则就有问题。

如果想返回默认的python 3.6环境，先退出python(exit())然后运行

deactivatetensorflow

你可以通过conda

info—envs查看有几个环境，哪个环境是tensorflow的

测试：

运行你的第一个Tensorflow程序

0、激活Tensorflow运算环境

1、进入python环境

3，输入测试代码

   成功运行

4.退出Python环境

5，退出tensorflow环境

你也可以将以上的代码删掉结果之后写到一个.py的文件之下，在激活Tensorflow运算环境之后，和执行其他的python代码一样的执行。

这样就完成了Tensorflow和Anaconda环境的集成安装。

但是！！！！！

（三）no modulednamed tensorflow无此模块报错问题解决

我后来又在spyder里面和Ipython里面输入测试代码，会报错没有tensorflow这个模块。但是在spyder和ipython里测试代码，会提示没有tensorflow模块，

Import Error: Nomodule named tensorflow.

后来摸索了好多次，才发现了这个问题的解决办法，供大家参考，主要思路就是在tensorflow里面也给其安装属于python3.5的spyder。

在开始菜单中搜索anacondanavigator，点击运行；

点击左侧的home,选择application on tensorflow（有一个下拉框）

会发现 spyder 属于右侧绿色 install ，这个时候点击 install 就可以在 tensorflow 里 Python3.5 环境里安装 spyder ，安装好之后，就如图所示，显示 launch （已安装），

（我已经安装好了）

点击launch，即可启动在tensorflow里面的spyder，，可以看到右下框，那个Python console变成了3.5版本，

输入测试代码，完全没有错误。