HyperLPR车牌识别代码解读_hyperlpr原理-优快云博客

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HyperLPR是一个高精度的中文车牌识别框架，基于深度学习，具有低复杂度和高速度。本文深入解读其代码实现，包括参数说明、核心函数及模型应用。主要涉及demo.py、HyperLPRLite.py中的LPR类，使用opencv2进行图片处理，并通过预训练模型进行车牌检测和识别。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

HyperLPR车牌识别项目代码解读

High Accuracy Chinese Plate Recognition Framework, This research aims at simply developping plate recognition project based on deep learning methods, with low complexity and high speed. This project has been used by some commercial corporations. Free and open source, deploying by Zeusee.

Github : https://github.com/icepoint666/HyperLPR

Forked from zeusees/HyperLPR 略加改动

只需要三个代码文件：
- multi_demo.py
- demo.py
- HyperLPRLite.py

1. 参数说明

识别单一图片中的车牌

在项目路径 /HyperLPR 中运行下面指令
例如：

$ python demo.py --detect_path dataset/1.jpg \
> --save_result_flag True \
> --plot_result_flag True \
> --save_path /home/icepoint/Pictures/

 - detect_path: 被检测图片的路径，                                                         
            default = None
 - cascade_model_path: 用于object detection的模型文件路径           
            default = model/cascade.xml
 - mapping_vertical_model_path: 用左右边界回归模型文件路径        
            default = model/model12.h5
 - ocr_plate_model_path: 用于检测车牌中的文字                                   
            default = model/ocr_plate_all_gru.h5
 - save_result_flag: 是否保存识别结果图片
            default = True
 - plot_result_flag: 是否输出识别结果图片
            default = True
 - save_path: 识别结果图片存储路径folder (None表示不存储)  
            default = None

识别某路径下的所有图片中的车牌

在项目路径 /HyperLPR 中运行下面指令
示例：

$ python multi_demo.py --detect_parent_path dataset/ \
> --save_result_flag True \
> --plot_result_flag True \
> --save_path /home/icepoint/Pictures/

参数：

 - detect_parent_path: 被检测图片目录folder                                    
            default = None
 - cascade_model_path: 用于object detection的模型文件路径           
            default = model/cascade.xml
 - mapping_vertical_model_path: 用左右边界回归模型文件路径        
            default = model/model12.h5
 - ocr_plate_model_path: 用于检测车牌中的文字                                   
            default = model/ocr_plate_all_gru.h5
 - save_result_flag: 是否保存识别结果图片
            default = True
 - plot_result_flag: 是否输出识别结果图片
            default = True
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