HyperLPR编译工具

HyperLPR是开源的基于深度学习实现的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，与较为流行的开源的其他框架相比，它的检测速度、鲁棒性和多场景的适应性都要好于目前开源的框架。

介绍

HyperLPR可以识别多种中文车牌，包括单行蓝牌/黄牌，白牌(白色警用车牌)，新能源车牌，使馆/港澳车牌，教练车牌，武警车牌等。HyperLRP支持PHP、C/C++、Python语言，Windows/Mac/Linux/Android/IOS平台。

特性

基于端到端Sequence模型，无需进行字符分割，识别速度更快

速度快720p，单核Intel 2.2G CPU(Macbook Pro 2015)平均识别时间<=90ms

识别率高，仅仅针对车牌ROI在EasyPR数据集上，0-error达到 95.2%，1-error识别率达到 97.4%(指在定位成功后的车牌识别率)

轻量总代码量不超1k行

带有Android实现，其Android Demo可解决一些在一些普通业务场景(如执法记录仪)下的车牌识别任务

设计流程

step1. 使用opencv 的 HAAR Cascade 检测车牌大致位置

step2. Extend 检测到的大致位置的矩形区域

step3. 使用类似于MSER的方式的 多级二值化 + RANSAC 拟合车牌的上下边界

step4. 使用CNN Regression回归车牌左右边界

step5. 使用基于纹理场的算法进行车牌校正倾斜

step6. 使用CNN滑动窗切割字符

step7. 使用CNN识别字符