HyperLPR：高效能的深度学习中文车牌识别系统
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简介：
HyperLPR是一款先进的深度学习驱动的中文车牌识别系统，以其高效的性能和精准度，在车辆管理与智能交通领域中展现出卓越的应用价值。
HyperLPR 是一个高性能的开源中文车牌识别框架，可以通过命令 `python -m pip install hyperlpr` 安装，并支持 Python3 和 Windows、Mac、Linux（包括树莓派）等操作系统。实时720p CPU 测试结果表明在 MBP r15 2.2GHz 上运行良好。
快速上手指南：
- 导入 HyperLPR 包
```python
from hyperlpr import *
```
- 导入 OpenCV 库
```python
import cv2
```
- 读取图片并进行识别
```python
image = cv2.imread(demo.jpg)
print(HyperLPR_plate_recognition(image))
```
常见问题解答：
问：Android设备上的识别率低于演示 APK 的效果？
答：请使用更新的模型，因为默认包中的配置基于较早版本的模型。
问：车牌训练数据来源是什么？
答：由于涉及法律和隐私保护的原因，项目无法提供具体的训练数据。可以参考公开的数据集进行学习。
问：如何获取训练代码？
答：可以在相关资源中找到用于训练的代码。
问：该项目是如何产生的？
答：此项目基于作者早期的研究成果并经过调试优化而来。欢迎更多开发者贡献代码（PR）。
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