HyperLPR中文车牌识别在Windows端的基础环境配置（时过境迁，不建议尝试）

HyperLPR中文车牌识别在Windows端的基础环境配置（时过境迁，不建议尝试）

关于HyperLPR中文车牌识别的基础环境配置//时过境迁，请参阅其他博客

• 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]()
  • 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...】
      • ! ! 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

.
.
.

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、
  
  下载完成后将文件解压放在桌面，打开后长这样
  

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  --trusted-host pypi.doubanpip install Theano -i  --trusted-host pypi.doubanpip install numpy==1.16.0 -i  --trusted-host pypi.doubanpip install Scipy -i  --trusted-host pypi.doubanpip install opencv-python==3.4.3.18 -i  --trusted-host pypi.doubanpip install scikit-image -i  --trusted-host pypi.doubanpip install pillow -i  --trusted-host pypi.doubanpip install tensorflow==1.2.0 -i  --trusted-host pypi.doubanpip 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._ptions.ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='files.pythonhosted', 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…】

! ! 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

activate hyperlpr36 

- 复制路径，输入cd 后粘贴

cd C:Userslnn92DesktopaifengHyperLPR

- 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

就可以结束啦！！！

后言

以上博文参考以下两篇文章
附上链接，

=87393

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：