HyperLPR3 使用

HyperLPR 是一个中文车牌识别工具，HyperLPR3 为其当前最新版本，提供命令行、WebApi、python 等多种方式调用，本文记录之前安装和使用 HyperLPR3 的过程

HyperLPR3 的命令行工具为 lpr3，python 示例中导入的依赖包别名也为 lpr3，因此后文都将 HyperLPR3 简称为 lpr3，HyperLPR 简称为 lpr

在写这篇文章的一年之前，我在服务器上部署了 lpr3 用来测试车牌识别，几个月前，又用到了一次，这里将两次使用过程中的文档汇总，记录如下

安装

在线安装

最简单的方式为直接通过 pip 安装

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python3 -m pip install hyperlpr3

离线安装方法一

在没有网络，且没有 python3 环境的 CentOS 7 服务器上部署，编译安装 python3，并最终安装 lpr3，操作较为复杂，建议参考离线安装方法二

准备一台相同系统的联网服务器，用于下载相关依赖

在联网服务器上下载需要的依赖

使用 yumdownloader 下载以下 rpm 包

'Development Tools' 群组的rpm包
openssl-devel libffi-devel bzip2-devel mesa-libGL 包
perl-core perl perl-libs perl-Carp perl-constant perl-Encode perl-Exporter perl-File-Path 等 perl 相关包（仅待部署服务器无 perl 的情况下需要）

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# 安装工具，主要是 yumdownloader，用于下载 rpm 包
yum -y install yum-utils
# 下载 'Development Tools' 群组的rpm包
yumdownloader --resolve --destdir=lpr/lib/rpm "@Development Tools"
# 下载几个相关依赖的 rpm 包
yumdownloader --resolve --destdir=lpr/lib/rpm openssl-devel   libffi-devel bzip2-devel mesa-libGL
# 有的服务器连 perl 都无，也需提供
yumdownloader --resolve --destdir=tmp perl-core perl perl-libs   perl-Carp perl-constant perl-Encode perl-Exporter perl-File-Path

使用 wget 下载 python3 相关源码（以 python3.10 为例）

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# openssl-1.1.1（编译安装 python3 需要）
wget https://www.openssl.org/source/openssl-1.1.1q.tar.gz
# python3
wget https://www.python.org/ftp/python/3.10.0/Python-3.10.0.tgz

下载最新版本的 pip whl 包

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# 更新 pip
python3 -m pip install --upgrade pip
# 下载 pip
python3 -m pip download pip

下载 lpr3 及其依赖的 whl 包

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python3 -m pip download hyperlpr3

将命令输出的所有包名记录到requirement.txt文件，用于之后进行安装，格式如：

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hyperlpr3-0.1.3-py3-none-any.whl
fastapi-0.83.0-py3-none-any.whl
starlette-0.19.1-py3-none-any.whl
...

在待部署服务器上编译安装 python3，并安装 lpr3

安装所有之前下载的 rpm 包
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rpm -Uvh *.rpm --nodeps --force

编译安装 openssl-1.1.1

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tar -zxvf openssl-1.1.1q.tar.gz
cd openssl-1.1.1q
./config --prefix=/usr/local/openssl-1.1.1 && make -j 4 && make install

编译安装 python3

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tar -zxvf Python-3.10.0.tgz
cd Python-3.10.0
./configure --prefix=/usr/local/python3.10 --enable-optimizations --with-openssl=/usr/local/openssl-1.1.1 --with-openssl-rpath=auto && make -j 4 && make install
ln -s /usr/local/python3.10/bin/python3.10 /usr/bin/python3

更新 pip（否则无法安装 lpr3 依赖）

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python3 -m pip install pip-23.1.2-py3-none-any.whl

安装 lpr3

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python3 -m pip install -r requirement.txt
ln -s /usr/local/python3.10/bin/lpr3 /usr/bin/lpr3

离线安装方法二

之前的离线安装方式过于复杂，且要编译安装 python3，会有很多编译上的问题，尝试了一下，可以使用 CentOS 已有的 python3.6 rpm 包来安装 python3，并执行一些处理来安装 lpr3

准备一台相同系统的联网服务器，用于下载相关依赖
在联网服务器上下载依赖
- 下载 python3.6 rpm 包
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  yumdownload --resolve python3
- 下载最新版本的 pip whl 包
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  # 更新 pip python3 -m pip install --upgrade pip # 下载 pip python3 -m pip download pip
- 下载 lpr3 及其依赖的 whl 包
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  python3 -m pip download hyperlpr3
  最新的 opencv-python 没有 py36 的 whl，这里手动下载老版本的，并替换掉上面下载的opencv-python
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  python3 -m pip download opencv-python==4.6.0.66

在待部署服务器上安装

安装 python3.6
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rpm -Uvh *.rpm --nodeps --force

安装 pip

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python3 -m pip install pip-21.3.1-py3-none-any.whl

安装 lpr3

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python3 -m pip install -r requirement.txt

使用

命令行使用

命令行工具 lpr3 有两个命令rest和sample，rest用于开启 WebApi 服务，sample则用于在命令行识别车牌

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Usage: lpr3 [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

Options:
  -h, --help  Show this message and exit.

Commands:
  rest    Exec HyperLPR3 WebApi Server.
  sample  Exec HyperLPR3 Test Sample.

对于sample命令

用-src指定图片，参数为 url 地址或本地文件路径
用-det指定检测等级，有low和high两种，没有找到相关的说明，但经测试，low能返回置信度更低的识别结果，在原始图片角度较大或较模糊的情况下，仍能给出识别结果

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Usage: lpr3 sample [OPTIONS]

  Exec HyperLPR3 Test Sample.

Options:
  -src, --src TEXT
  -det, --det [low|high]
  -h, --help              Show this message and exit.

执行命令打印日志格式为[车牌类型]车牌号码置信度车牌box，如：

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2024-08-26 14:01:09.052 | INFO     | hyperlpr3.command.sample:sample:70 - 共检测到车牌: 1       
2024-08-26 14:01:09.058 | SUCCESS  | hyperlpr3.command.sample:sample:73 - [绿牌新能源]XXXXXXXX 0.9979625940322876 [145, 1140, 384, 1221]

WebApi

lpr3 提供了rest命令来启动一个 WebApi 服务

文档示例中使用 8715 作为服务端口
-workers参数没有用过，也未在文档中找到其作用

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Usage: lpr3 rest [OPTIONS]

  Exec HyperLPR3 WebApi Server.

Options:
  -host, --host TEXT
  -port, --port INTEGER
  -workers, --workers INTEGER
  -h, --help                   Show this message and exit.

开启服务后，可通过 http://localhost:8715/api/v1/docs（若指定端口为 8751）查看 SwaggerUI 的接口文档

使用 http://localhost:8715/api/v1/rec 接口进行车牌识别，提供单张图片，返回结果格式如下（plate_list中的车牌可能为零个或多个）

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{
    "result": {
        "plate_list": [
            {
                "code": "XXXXXXXX",
                "conf": 0.9979625940322876,
                "plate_type": "绿牌新能源",
                "box": [
                    145,
                    1140,
                    384,
                    1221
                ]
            }
        ]
    },
    "code": 5000,
    "msg": "请求成功"
}

但 WebApi 无法指定 det，且貌似默认为 high，如果需要使用 low 的话，可以转为使用 python 调用

python 调用

直接参考文档中给出的示例：

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# 导入opencv库
import cv2
# 导入依赖包
import hyperlpr3 as lpr3

# 实例化识别对象
catcher = lpr3.LicensePlateCatcher()
# 读取图片
image = cv2.imread("images/test_img.jpg")
# 识别结果
print(catcher(image))

LicensePlateCatcher可传入一些参数，如使用detect_level指定检测等级，相当于命令行工具中的-det，默认为 low

catcher返回的结果为[[车牌号码, 置信度, 车牌类型, 车牌box]]，更多信息可以直接查看其源码

其他调用方式

在文档中有提及 C/C++ 调用和 Android SDK 调用，貌似可以指定更多参数，功能更全，不过我没有试过

安装#

在线安装#

离线安装方法一#

离线安装方法二#

使用#

命令行使用#

WebApi#

python 调用#

其他调用方式#

安装