HyperLPR是开源的基于深度学习实现的高性能中文车牌识别库，由北京智云视图科技有限公司开发，与较为流行的开源的其他框架相比，它的检测速度、鲁棒性和多场景的适应性都要好于目前开源的框架。
HyperLPR可以识别多种中文车牌，包括单行蓝牌/黄牌，白牌(白色警用车牌)，新能源车牌，使馆/港澳车牌，教练车牌，武警车牌等。HyperLRP支持PHP、C/C++、Python语言，Windows/Mac/Linux/Android/IOS平台。
基于端到端Sequence模型，无需进行字符分割，识别速度更快
速度快720p，单核Intel 2.2G CPU(Macbook Pro 2015)平均识别时间<=90ms
识别率高，仅仅针对车牌ROI在EasyPR数据集上，0-error达到 95.2%，1-error识别率达到 97.4%(指在定位成功后的车牌识别率)
轻量总代码量不超1k行
带有Android实现，其Android Demo可解决一些在一些普通业务场景(如执法记录仪)下的车牌识别任务
step1. 使用opencv 的 HAAR Cascade 检测车牌大致位置
step2. Extend 检测到的大致位置的矩形区域
step3. 使用类似于MSER的方式的 多级二值化 + RANSAC 拟合车牌的上下边界
step4. 使用CNN Regression回归车牌左右边界
step5. 使用基于纹理场的算法进行车牌校正倾斜
step6. 使用CNN滑动窗切割字符
step7. 使用CNN识别字符
安装前请确保安卓版本≥5.0，务必从官方渠道下载APK，避免流氓捆绑。
安装技巧：首次安装后立即授予存储和相机权限，否则识别功能无法启动。
环境要求：预留至少200MB空闲空间，关闭省电模式以防止后台被杀。
常见问题：若闪退，先清理应用缓存；若编译出错，检查是否开启了“允许安装未知来源应用”。
使用禁忌：禁止在root设备上运行，可能导致模型加载失败；不要同时开启多个识别进程。
异常解决：识别无结果时，请确认光线充足、车牌角度正确，或重启应用试试。
必设选项：在设置中关闭“自动更新”，避免版本冲突。避坑提示：切勿覆盖安装旧版本，建议卸载后重新安装。
日常维护：定期清除缓存，每月检查一次权限是否被系统自动关闭。
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