Xcode uniapp新项目集成HyperLPR开源项目

HyperLPR3车牌识别-Linux/MacOS使用:C/C++库编译 基于深度学习高性能中文车牌识别 High Performance Chinese License Plate Recognition Framework. C/C++工程编译 阅读详情

iOS Xcode uniapp新项目集成HyperLPR开源项目(正研究)

本文出自:https://blog.youkuaiyun.com/Hello_World_CFF/article/details/117161901

前提:

1.已安装Xcode和已配置Pod,
2.已操作过Xcode 运行HyperLPR开源项目苹果APP

作为一个苹果小白,感谢百度。

一、Xcode新项目pod化

初始化

命令行,打开项目所在目录,cd + 空格 + 项目目录

cd  

初始化

pod init

创建podfile文件

pod Podfile

把示例项目的Podfile文件的内容,添加到新项目的Podfile文件去(记事本编辑)

pod 'OpenCV', '~> 3.4.2'
pod 'Masonry'

拷贝Pods文件夹

将示例的已生成的Pods文件夹,拷贝至项目同目录下

pod update

pod update 

二、HBuilderX打开项目,添加代码,并生成打包

三、添加文件

移动下面框住的8个文件
在这里插入图片描述

三、对应问题

Expected identifier  exposure_compensate.hpp

在这里插入图片描述

十一、对应视频链接

B站
西瓜视频

相关链接

Android Studio 运行HyperLPR开源项目安卓APP
Xcode 运行HyperLPR开源项目苹果APP

有疑问

微信小程序联系客服,及时沟通
地图轨迹预览效果

扫描公众号,了解更多实例与资源免费分享:
实例分享

参考

iOS项目中引入pod管理工具
iOS和uniapp的数据交互
uniapp调用ios原生界面后没有返回按钮,如何返回之前的界面
iOS集成OpenCV
iOS 导入OpenCV报错解决
xcode10 升级之后遇到的问题之一
iOS -xcode 10 出现 1: Multiple commands produce '/Users/…/Library/Developer/X

【Python&文字识别】基于HyperLPR3实现车牌检测和识别(Python版本快速部署) 闲来无事,想复现一下网上的基于YOLO v5的单目测距算法。然后就突然想在这个场景下搞一下车牌识别,于是就有了这篇文章。今天就给大家分享基于HyperLPR3实现车牌检测和识别。 阅读详情

相关推荐

Python3 HyperLPR 中文车牌识别

HyperLPR 高性能开源中文车牌识别框架 github地址: https://github.com/szad670401/HyperLPR 在使用的过程中真的踩了好多坑,GitHub中项目文件很多,相关的说明比较少,刚开始下手甚至不知道需要用到的是哪几个文件o(╥﹏╥)o,不过在参考各位大佬的方法之后,总算摸索出来了!记录一下以防自己忘记,如果能帮到遇到同样问题的人就更好啦~ Python3 HyperLPR 中文车牌识别1 HyperLPR特性2 可识别和待支持的车牌的类型3 搭建环境3.1 下载

Rena的博客 2873

HyperLPR3车牌识别-五分钟搞定: 中文车牌识别光速部署与使用

基于深度学习高性能中文车牌识别 High Performance Chinese License Plate Recognition Framework.快速上手教程

tunm 2万+

模型:用hyperlpr3实现图片和视频中的车牌号提取

最后输出:文件名、总帧数、当前帧数、总时长、当前时长、车牌号、置信度。本文用的python 3.7.16,安装hyperlpr3。

等闲之辈莫等闲的博客 1530

Xcode 运行HyperLPR开源项目苹果APP

Xcode 运行HyperLPR开源项目苹果APP 前提:已安装Xcode和已配置Pod 作为一个没有使用过苹果的小白,我学苹果离线打包仅仅是因为同事离职了,从使用苹果电脑开始教,我也是学了很多啊,感谢机缘。 一、找到项目文件夹 Prj-IOS下,有Podfile,没有Pods目录,说明先要下载第三方库(若有已经下好的,可直接复制到目录下,因为是国外的很多会下载失败),因为是需要pod的,故打开的是白色底色的项目文件 没有pod之前,打开项目会报红,如下所示: 二、pod update 打开命令行 项目

Hello_World_CFF的博客 940

简单代码,车牌识别hyperlpr3

当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。观看全面零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。(安全链接,放心点击)(安全链接,放心点击)若有侵权,请联系删除。

weixin_68789096的博客 567

使用Uniapp进行iOS系统移动端开发

Uniapp是一个跨平台的应用开发框架,它可以帮助开发者使用Vue.js编写一次代码,然后将其打包成多个平台的应用,包括iOS系统。本文将介绍如何使用Uniapp进行iOS系统移动端开发,并提供相应的源代码示例。

UqndTf__的博客 784

uni-app开发ios,免费真机测试,发布全流程

uni-app开发ios应用,免费真机调试,全流程

xishaoguo的博客 7207

基于hyperlpr3的android车牌识别源码+项目说明.zip

基于hyperlpr3的android车牌识别源码+项目说明.zip

uniapp,Xcode快速原生插件开发

uniapp,Xcode快速原生插件开发

weixin_44401399的博客 1034

Arduino+NRF24L01 无线遥控舵机与无刷电机系统搭建指南

本文详细介绍了使用Arduino和NRF24L01模块搭建无线遥控系统的完整指南,涵盖舵机和无刷电机的无线控制。从硬件选型、电路连接到代码编写与调试,提供了实用技巧和常见问题解决方案,帮助DIY爱好者低成本实现稳定可靠的无线遥控应用。

sre5engineer的博客 587

半导体制造技术导论(第二版)萧宏 第五章集成电路加热工艺答案

第二次退火是在较高温度下进行,并将电阻系数较高的c49碳化硅转变为电阻系数较低的c54碳。水平式高温炉加热、垂直式高温炉加热(即传统的管式炉加热)、快速加热工艺RTP、激光镭射。8. 集成电路芯片制造过程中,会使用垫底氧化层、阻挡氧化层、栅氧氧化层、屏蔽氧化层和全。氧化是最重要的加热过程之一,是一种添加工艺,将氧气加入到硅晶圆后,在晶圆表面形成二氧。为了满足元器件性能的要求,必须利用退火工艺将晶格的损伤修复,使其恢复单晶结构并激活掺。工艺氮气气流下将晶舟推入炉管,升高温度,稳定温度;

goal_achieving的博客 1863

VScode运行uniapp项目

一、在VScode中创建项目 vue create -p dcloudio/uni-preset-vue my-project 二、在各种小程序端运行 //启动项目(微信小程序) npm run dev:mp-weixin //启动项目(h5) npm run dev:h5 //启动项目(app平台) npm run build:app-plus (也就是App平台运行调试不支持cli方式,需在HBuilderX中运行调试) //启动项目(支付宝小程序) npm run dev:m

啵啵的女孩 1万+

ABAP 7.40+新语法实战:用VALUE和REDUCE五分钟搞定复杂内表统计

本文详细介绍了ABAP 7.40+新语法中的VALUE和REDUCE操作符,如何高效处理复杂内表统计任务。通过实战案例展示,这些新语法能将代码量减少70%以上,显著提升开发效率和可读性,特别适合大数据量下的销售数据分析、分组统计等场景。

weixin_27219587的博客 205

HyperLPR3核心技术解密:端到端深度学习架构原理解析

传统车牌识别系统面临三大核心挑战:复杂光照条件下识别准确率不足85%、多场景适应性差(如斜角度车牌漏检率超30%)、嵌入式设备实时性瓶颈(单帧处理耗时>200ms)。HyperLPR3通过**三阶段级联深度学习架构**实现技术突破,在嵌入式GPU上达成98.7%识别准确率与30ms/帧的处理速度,较传统方案准确率提升15%,速度提升6倍。 ## 2. 端到端架构整体设计 HyperLPR3采用...

gitblog_00948的博客 1828

使用Google Earth Engine下载JRC全球水体数据

通过Google Earth Engine平台和提供的源代码,研究人员和水资源管理者可以方便地获取和利用这一重要的水资源监测数据集,从而开展相关的研究和决策支持工作。要使用Google Earth Engine下载JRC全球水体数据,首先需要在Google Earth Engine平台上进行注册和登录。JRC全球水体数据是由欧洲联合研究中心开发的高分辨率全球水体分类数据集,覆盖了整个地球的陆地和水域。下载完成后,你可以使用各种遥感数据处理软件来打开和分析这些数据,以满足不同的研究和应用需求。

LrlDebug的博客 1157

【ComfyUI】Wan2.2 Animate 动作迁移重绘视频生成

本文介绍了一个基于ComfyUI的Wan2.2 Animate视频生成工作流,通过动作迁移和视频重绘技术实现高质量视频创作。该系统融合视频帧重建、动作迁移、图像重绘和音频合成等多种AI技术,核心采用Wan2.2 Animate 14B_fp8模型配合专属VAE解码器和LoRA微调模块。工作流程包含输入预处理、模型加载、特征提取、动作采样生成、解码输出和资源清理六个阶段,通过WanVideo系列节点实现从图像/视频输入到最终视频输出的完整处理。系统支持对参考图像进行视觉特征提取和嵌入生成,结合文本/动作嵌入进

Mr数据杨 2444

Android使用HyperLPR3进行车牌识别

HyperLPR3是基于深度学习高性能中文车牌识别 高性能中文车牌识别框架.

m0_74360180的博客 434

芒果YOLOv11改进175:DCNv4卷积,全网首发纯Pytorch实现代码,无需cuda编译|即插即用,一键运行:高效可变形卷积网络:重新思考视觉应用的动态和稀疏算子

芒果YOLOv11改进:DCNv4卷积,全网首发纯Pytorch实现代码,无需cuda编译|即插即用,一键运行:高效可变形卷积网络:重新思考视觉应用的动态和稀疏算子

包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进 1294

【亲测免费】 HyperLPR3:高性能车牌识别框架

HyperLPR3 是一个高性能的车牌识别框架,旨在提供快速、准确的车牌识别服务。该项目支持多种平台,包括 Windows、Mac、Linux、Raspberry Pi 以及 Android,并且能够在单核 Intel 2.2G CPU 上实现 720p 的实时识别,平均识别时间小于 100ms。 ## 项目技术分析 HyperLPR3 利用深度学习技术,实现了端到端的车牌识别,无需进行字符分...

gitblog_00053的博客 768

手把手教你学Simulink实例:基于Simulink的超级电容器充放电仿真

超级电容器(Supercapacitor)是一种高容量电容器,具有快速充放电能力、长寿命和高功率密度等优点。它在能量存储系统、电动汽车、不间断电源(UPS)等领域有广泛应用。为了更好地理解和设计超级电容器的应用系统,通常需要进行详细的仿真分析。Simulink 提供了一个强大的仿真环境,可以用来设计、分析和验证超级电容器充放电系统的控制策略。本教程将详细介绍如何使用 Simulink 进行超级电容器充放电的仿真实例。通过本教程,我们详细介绍了如何使用 Simulink 进行超级电容器充放电的仿真实例。

MHD0815的博客 580

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

HyperLPR源码分析3

本周主要分析

CyberHayek的博客 791

蓝牙模块HM-10手册

蓝牙模块HM-10手册,该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。

python 用hyperlpr3 进行车牌识别

python 能过download_image_from_url 将网上图片存本地。进行车牌识别。注意引用 import hyperlpr3 as lpr3

大白菜代码的博客 1017

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

ssm框架搭建

这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目,保存在这里方便以后使用直接下载

HyperLPR3模型训练实战:从数据标注到模型部署全流程

你是否在开发车牌识别系统时遇到过以下痛点?标注数据耗时费力、模型训练调参复杂、部署到边缘设备性能不足?本文将以HyperLPR3框架为基础,提供一套完整的中文车牌识别模型训练与部署方案,帮助你在7天内构建高性能车牌识别系统。 读完本文后,你将能够: - 构建符合HyperLPR3标准的车牌数据集 - 使用迁移学习训练检测、识别和分类模型 - 优化模型性能以适应边缘计算环境 - 将训练好的模型部署...

gitblog_00515的博客 1334

【亲测免费】 HyperLPR3:高效车牌识别框架的极致体验

![Hyperlpr3 Logo](./images/hyperlpr_logo.png) HyperLPR3是一个高性能的车牌识别框架,支持Python和Android平台,专为实时处理高清图像而设计。这款开源项目以其出色的效率和准确性,为开发者提供了一种快速集成车牌识别功能的方法。 ## 项目介绍 HyperLPR3提供了一个简单易用的命令行工具和Web API服务,能够对图片或视频流进...

gitblog_00193的博客 1252
上一篇: uni-app实现Android本地离线打包APP
下一篇: uni-app APP横屏和竖屏
wx_h13813744
博客等级 码龄10年 290粉丝 50原创
评论 6
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

wx_h13813744

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值