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py_result接收Python识别的结果数据，通过解析py_result，可以得到识别的车牌字符串和车牌位置等信息。在Qt应用程序中可以将这些数据进行持久化处理，或者与其他应用进行融合，构建复杂的应用系统。本篇主要内容为Qt与Python混合编程：Qt应用程序中将图片数据传给Python；在Python程序中进行识别处理；1、Qt应用程序中根据图片路径，通过OpenCV读取图片数据，然后将图片数据传递给Python接口。如果连接的是摄像头，则将摄像头获取到的视频帧传递给Python接口。

通过QtCreator新建一个新的工程，如：PlateRecognition，然后新创建一个工作线程，将主程序与Python的交互放到新创建的线程中，这样不会影响界面的响应。本篇主要内容是用Qt开发UI，为调用Python做准备。使用Qt开发UI的初衷是便于后期开发复杂的业务应用，如接入其他设备进行联动处理、对数据库进行操作等复杂业务。涉及到的技术点：Qt多线程；UI与处理逻辑分离；

3、点击PyCharm中的“运行->运行testPic.py"，（或者在testPic.py文件中右键弹出菜单中点击”运行testPic.py“），在底部的控制台中可以看到输出的车牌号码。本篇内容为python开发，通过一个python程序，测试搭建的开发环境，读入一张带有车牌号的图片，成功识别出车牌号。1、通过PyCharm新建一个工程，如：PlateRecognition，配置虚拟环境。

本篇内容为搭建开发环境。包括：python开发环境，Qt/C++开发环境，以及用到的各个库的安装和配置。

HyperLPR3车牌识别；Python与C++混合编程。