- 这个是我使用的车牌识别开源项目的地址：https://github.com/zeusees/HyperLPR
Python 依赖
Anaconda for Python 3.x on Win64
Keras (>2.0.0)
Theano(>0.9) or Tensorflow(>1.1.x)
Numpy (>1.10)
Scipy (0.19.1)
OpenCV(>3.0)
Scikit-image (0.13.0)
PIL
准备工作：安装以下依赖包
pip install pyinstaller -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
pip install Keras
pip install Theano
pip install Numpy
pip install Scipy
pip install opencv-python
pip install scikit-image
pip install pillow
pip install tensorflow安装过程中可能出现Time out错误如下
raise ReadTimeoutError(self._pool, None, \'Read timed out.\')
pip._vendor.urllib3.exceptions.ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host=\'files.pythonhosted.org\', port=443): Read timed out.
不要慌，重新输入一次安装命令。如：pip install pillow
运行
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把代码clone下来
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然后把clone下来的开源库中的hyperlpr_py3文件夹复制到 anaconda安装路径\\Anaconda3\\Lib 下，并改名为hyperlpr。例如如果anaconda是安装在C盘的，那么完整路径应该为C:\\Users\\您的计算机用户名\\Anaconda3\\Lib\\hyperlpr。下文的修改也是对这个文件夹中的文件进行的。
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在任意位置创建一个LPR的目录，将开源库中的Font和model拷到此目录，创建一个car的目录，放置待识别车牌的车辆照片，命名为1.jpg,2.jpg,3.jpg。
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在LRP文件夹中新建一个 Python3的Python文件，输入如下代码：
from hyperlpr import pipline as pp
import cv2
#自行修改文件名
image = cv2.imread("./car/1.jpg")
image,res = pp.SimpleRecognizePlate(image)
print(res)
- 我的Python环境：
Python 3.7
cv2 4.1.0
Keras 2.3.1
TensorFlow 2.0.0
解决bug
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这里我遇到两个bug:
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1
File "D:\\anaconda\\lib\\hyperlpr\\recognizer.py", line 8, in
K.set_image_dim_ordering(\'tf\')
AttributeError: module \'keras.backend\' has no attribute \'set_image_dim_ordering\'
这个原因是，keras在有些较新的版本中没有set_image_dim_ordering()函数，而是改成了image_data_format()函数。
修改方法是，在所有报这个错的文件中把
K.set_image_dim_ordering(\'tf\')
改成：
K.image_data_format()
修改后：
如果你使用的是较低版本的keras，那就反着改。若IDE询问是否要修改文件，选是即可。应该有三个文件需要此修改。
- 2
File "D:\\anaconda\\lib\\hyperlpr\\finemapping.py", line 41, in findContoursAndDrawBoundingBox
imagex, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary_niblack.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)
这个原因是，在opencv2中cv2.findContours()函数返回两个值：contours，hierarchy。而opencv3及以后会返回三个值,分别是img, countours, hierarchy。
这里直接把报错文件中对应行的imagex,删除，使函数返回值由两个参数接收。
应该有两个文件需要此修改。
修改后：
现在运行程序应该就会惊喜的发现运行成功啦！