模型：用hyperlpr3实现图片和视频中的车牌号提取

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一、识别图片中的车牌号
二、识别视频中的车牌号

参考地址：GitHub

本文用的python 3.7.16，安装hyperlpr3

pip install hyperlpr3

一、识别图片中的车牌号

多车牌号也能识别，返回格式如下：

[['浙B1G57J', 0.9647215, 0, [589, 388, 654, 412]], ['浙BY5P27', 0.9972318, 0, [133, 377, 198, 401]]]

import cv2
import hyperlpr3 as lpr3catcher = lpr3.LicensePlateCatcher()def carRead(image_path):image = cv2.imread(image_path)return catcher(image)

二、识别视频中的车牌号

最后输出：文件名、总帧数、当前帧数、总时长、当前时长、车牌号、置信度

import cv2
import os
import hyperlpr3 as lpr3
import timedef videoRead(video_path):# 获取视频文件名video_name = os.path.basename(video_path)# 打开视频文件videoCapture = cv2.VideoCapture(video_path)# 实例化识别对象catcher = lpr3.LicensePlateCatcher()# 获取视频帧率fps = videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)# 总帧数total_frames = int(videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))# 总时长total_seconds = round(total_frames / fps, 2)# 设置每间隔2秒读取一帧skip_frames = int(fps * 2)aiRes = []# 循环读取视频帧while videoCapture.isOpened():# 读取视频一帧success, frame = videoCapture.read()# 如果可以成功读到一帧，则进行车牌识别if success:# 通过 HyperLPR 进行车牌识别plate = catcher(frame)# 如果检测到车牌则输出if len(plate) > 0:# 获取当前帧时间戳timestamp_ms = videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC)timestamp_s = timestamp_ms / 1000# 计算当前是第几秒current_second = int(timestamp_s % 60)# 输出当前帧数和秒数current_frame = int(videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES))carNum = plate[0][0]confidence = plate[0][1]res = {'video_name' : video_name, 'total_frames' : total_frames, 'current_frame' : current_frame, 'total_seconds' : total_seconds, 'current_second' : current_second, 'carNum' : carNum, 'confidence' : confidence}aiRes.append(res)# 如果无法读取到帧则直接退出循环else:break# 跳过指定数量的帧for _ in range(skip_frames):videoCapture.grab()# 暂停一下，避免图像显示太快time.sleep(0.02)# 释放相关资源videoCapture.release()cv2.destroyAllWindows()return aiRes

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