[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-szad670401--HyperLPR":3,"tool-szad670401--HyperLPR":64},[4,17,27,35,43,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",140436,2,"2026-04-05T23:32:43",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,26],{"id":44,"name":45,"github_repo":46,"description_zh":47,"stars":48,"difficulty_score":23,"last_commit_at":49,"category_tags":50,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,51,52,53,15,54,26,13,55],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[15,14,13,26,54],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":70,"readme_en":71,"readme_zh":72,"quickstart_zh":73,"use_case_zh":74,"hero_image_url":75,"owner_login":76,"owner_name":77,"owner_avatar_url":78,"owner_bio":79,"owner_company":79,"owner_location":79,"owner_email":80,"owner_twitter":79,"owner_website":81,"owner_url":82,"languages":83,"stars":116,"forks":117,"last_commit_at":118,"license":119,"difficulty_score":23,"env_os":120,"env_gpu":121,"env_ram":122,"env_deps":123,"category_tags":135,"github_topics":136,"view_count":23,"oss_zip_url":79,"oss_zip_packed_at":79,"status":16,"created_at":142,"updated_at":143,"faqs":144,"releases":185},1606,"szad670401\u002FHyperLPR","HyperLPR","High Performance Chinese License Plate Recognition Framework.","HyperLPR 是一款高性能的中文车牌识别开源框架，专为快速、准确地从图像或视频流中提取车牌信息而设计。它有效解决了传统识别方案在复杂光线、大角度拍摄或多车牌场景下准确率低、部署困难的问题，尤其在出入口管理等实际应用中，识别准确率可达 95% 至 97%。\n\n这款工具非常适合开发者、研究人员以及需要集成车牌识别功能的企业用户。无论是构建智能停车系统、交通监控平台，还是在树莓派等嵌入式设备上进行边缘计算开发，HyperLPR 都能提供强有力的支持。其核心亮点在于采用了端到端的深度学习模型，无需繁琐的字符分割步骤即可直接输出结果，显著提升了处理速度。在普通笔记本电脑的单核 CPU 上，它对 720p 画面的平均识别耗时不到 100 毫秒，实现了真正的实时检测。\n\n此外，HyperLPR 具备出色的跨平台兼容性，不仅支持 Python 快速调用和 WebAPI 服务一键部署，还提供了完善的 C++ 库及 Android SDK，覆盖 Linux、MacOS、Windows 及多种嵌入式架构。配合详细的文档与社区资源，即使是初学者也能在五分钟内完成环境搭建并开始测试，是中文车牌识别领域高效且","HyperLPR 是一款高性能的中文车牌识别开源框架，专为快速、准确地从图像或视频流中提取车牌信息而设计。它有效解决了传统识别方案在复杂光线、大角度拍摄或多车牌场景下准确率低、部署困难的问题，尤其在出入口管理等实际应用中，识别准确率可达 95% 至 97%。\n\n这款工具非常适合开发者、研究人员以及需要集成车牌识别功能的企业用户。无论是构建智能停车系统、交通监控平台，还是在树莓派等嵌入式设备上进行边缘计算开发，HyperLPR 都能提供强有力的支持。其核心亮点在于采用了端到端的深度学习模型，无需繁琐的字符分割步骤即可直接输出结果，显著提升了处理速度。在普通笔记本电脑的单核 CPU 上，它对 720p 画面的平均识别耗时不到 100 毫秒，实现了真正的实时检测。\n\n此外，HyperLPR 具备出色的跨平台兼容性，不仅支持 Python 快速调用和 WebAPI 服务一键部署，还提供了完善的 C++ 库及 Android SDK，覆盖 Linux、MacOS、Windows 及多种嵌入式架构。配合详细的文档与社区资源，即使是初学者也能在五分钟内完成环境搭建并开始测试，是中文车牌识别领域高效且实用的开发利器。","![logo_t](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fszad670401_HyperLPR_readme_0ad8e8a56d72.png)\n\n## HyperLPR3 - High Performance License Plate Recognition Framework.\n\n#### [![1](https:\u002F\u002Fbadge.fury.io\u002Fpy\u002Fhyperlpr3.svg \"title\")](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fhyperlpr3\u002F)[![1](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fpyversions\u002Fhyperlpr3.svg \"title\")](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fmanage\u002Fproject\u002Fhyperlpr3\u002Freleases\u002F)[![](https:\u002F\u002Fjitpack.io\u002Fv\u002FHyperInspire\u002Fhyperlpr3-android-sdk.svg)](https:\u002F\u002Fjitpack.io\u002F#HyperInspire\u002Fhyperlpr3-android-sdk)\n[中文文档](README_CH.md)\n\n### Demo APP Installation\n\n- Android APP：[Scan QR Code](http:\u002F\u002Ffir.tunm.top\u002Fhyperlpr)\n\n### Quick Installation\n\n`python -m pip install hyperlpr3`\n\n###### support：python3, Windows, Mac, Linux, Raspberry Pi。\n\n\n###### 720p cpu real-time (st on MBP r15 2.2GHz haswell).\n\n#### Quick Test\n\n```bash\n# image url\nlpr3 sample -src https:\u002F\u002Fkoss.iyong.com\u002Fswift\u002Fv1\u002Fiyong_public\u002Fiyong_2596631159095872\u002Fimage\u002F20190221\u002F1550713902741045679.jpg\n\n# image path\nlpr3 sample -src images\u002Ftest_img.jpg -det high\n```\n\n#### How to Use\n\n```python\n# import opencv\nimport cv2\n# import hyperlpr3\nimport hyperlpr3 as lpr3\n\n# Instantiate object\ncatcher = lpr3.LicensePlateCatcher()\n# load image\nimage = cv2.imread(\"images\u002Ftest_img.jpg\")\n# print result\nprint(catcher(image))\n\n``` \n#### Start the WebAPI service\n\n```bash\n# start server\nlpr3 rest --port 8715 --host 0.0.0.0\n```\nPath to open SwaggerUI after startup：[http:\u002F\u002Flocalhost:8715\u002Fapi\u002Fv1\u002Fdocs](http:\u002F\u002Flocalhost:8715\u002Fapi\u002Fv1\u002Fdocs) View and test the online Identification API service:\n\n![swagger_ui](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fszad670401_HyperLPR_readme_078124b1651e.png)\n\n\n#### Q&A\n\nQ：Whether the accuracy of android in the project is consistent with that of apk-demo？\n\nA：Please compile or download the Android shared library from the release and copy it to Prj-Android for testing。\n\nQ：Source of training data for license plates？\n\nA：Since the license plate data used for training involves legal privacy and other issues, it cannot be provided in this project. Open more big data sets [CCPD](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FdetectRecog\u002FCCPD) registration dataset。\n\nQ：Provision of training code？\n\nA：The resources provide the old training code, and the training methods for HyperLPR3 will be sorted out and presented later。\n\n\n#### Resources\n\n- [HyperLPR3车牌识别-五分钟搞定: 中文车牌识别光速部署与使用](https:\u002F\u002Fblog.csdn.net\u002Fweixin_40193776\u002Farticle\u002Fdetails\u002F129258107)\n\n- [HyperLPR3车牌识别-Android-SDK光速部署与使用](https:\u002F\u002Fblog.csdn.net\u002Fweixin_40193776\u002Farticle\u002Fdetails\u002F129394240)\n\n- [HyperLPR3车牌识别-Linux\u002FMacOS使用：C\u002FC++库编译](https:\u002F\u002Fblog.csdn.net\u002Fweixin_40193776\u002Farticle\u002Fdetails\u002F129295679)\n\n- [HyperLPR3车牌识别-Android使用：SDK编译与部署](https:\u002F\u002Fblog.csdn.net\u002Fweixin_40193776\u002Farticle\u002Fdetails\u002F129354938)\n\n- To be added... Contributions welcome\n\n#### Other Versions\n\n- [HyperLPRv1](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fszad670401\u002FHyperLPR\u002Ftree\u002Fv1)\n\n- [HyperLPRv2](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fszad670401\u002FHyperLPR\u002Ftree\u002Fv2)\n\n### TODO\n\n- Support for rapid deployment of WebApi services\n- Support multiple license plates and double layers\n- Support large Angle license plate\n- Lightweight recognition model\n\n\n### Specialty\n\n- 720p faster, single core Intel 2.2G CPU (MaBook Pro 2015) average recognition time is less than 100ms\n- End-to-end license plate recognition does not require character segmentation\n- The recognition rate is high, and the accuracy of the entrance and exit scene is about 95%-97%\n- Support cross-platform compilation and rapid deployment\n\n### Matters Need Attention:\n\n- The C++ and Python implementations of this project are separate\n- When compiling C++ projects, OpenCV 4.0 and MNN 2.0 must be used, otherwise it will not compile\n- Android project compilation ndk as far as possible to use version 21\n\n### Python Dependency\n- opencv-python (>3.3)\n- onnxruntime (>1.8.1)\n- fastapi (0.92.0)\n- uvicorn (0.20.0)\n- loguru (0.6.0)\n- python-multipart\n- tqdm\n- requests \n\n### Cross-platform support\n\n#### Platform\n- Linux: x86、Armv7、Armv8\n- MacOS: x86\n- Android: arm64-v8a、armeabi-v7a\n  \n#### Embedded Development Board\n- Rockchip: rv1109rv1126(RKNPU)\n\n### CPP Dependency\n\n- Opencv 4.0 above\n- MNN 2.0 above\n\n### C\u002FC++ Compiling Dependencies\n\nCompiling C\u002FC++ projects requires the use of third-party dependency libraries. After downloading the library, unzip it, and put it into the root directory (the same level as CMakeLists.txt) by copying or soft linking.[baidu drive](https:\u002F\u002Fpan.baidu.com\u002Fs\u002F1zfP2MSsG1jgxB_MjvpwZJQ) code: eu31\n\n### Linux\u002FMac Shared Library Compilation\n\n- Need to place or link dependencies in the project root (same level as CMakeLists.txt)\n- We recommend you to compile OpenCV yourself and install it into the system. This can help reduce compilation errors caused by version mismatches and compiler issues with system dependencies. However, you can also try using the pre-compiled OpenCV static library we provide for compilation. To do this, you need to enable the **LINUX_USE_3RDPARTY_OPENCV** switch.\n\n```bash\n# execute the script\nsh command\u002Fbuild_release_linux_share.sh\n\n```\nCompiled to the **build\u002Flinux\u002Finstall\u002Fhyperlpr3** dir，Which contains：\n- include - header file\n- lib - shared dir\n- resource - test-images and models dir\n\nCopy the files you need into your project\n\n### Linux\u002FMac Compiling the Demo\n\n- You need to complete the previous compilation step and ensure it's successful. The compiled files will be located in the root directory: **build\u002Flinux\u002Finstall\u002Fhyperlpr3**. You will need to manually copy them to the current directory.\n- Go to the **Prj-Linux** folder\n```bash\n# go to Prj-linux\ncd Prj-Linux\n# exec sh\nsh build.sh\n```\nThe executable program is generated after compilation: **PlateRecDemo**，and Run the program\n```bash\n# go to build\ncd build\u002F\n# first param models dir, second param image path\n.\u002FPlateRecDemo ..\u002Fhyperlpr3\u002Fresource\u002Fmodels\u002Fr2_mobile ..\u002Fhyperlpr3\u002Fresource\u002Fimages\u002Ftest_img.jpg\n```\n### Linux\u002FMac Quick Use SDK Code Example\n```C\n\u002F\u002F Load image\ncv::Mat image = cv::imread(image_path);\n\u002F\u002F Create a ImageData\nHLPR_ImageData data = {0};\ndata.data = image.ptr\u003Cuint8_t>(0);         \u002F\u002F Setting the image data flow\ndata.width = image.cols;                   \u002F\u002F Setting the image width\ndata.height = image.rows;                  \u002F\u002F Setting the image height\ndata.format = STREAM_BGR;                  \u002F\u002F Setting the current image encoding format\ndata.rotation = CAMERA_ROTATION_0;         \u002F\u002F Setting the current image corner\n\u002F\u002F Create a Buffer\nP_HLPR_DataBuffer buffer = HLPR_CreateDataBuffer(&data);\n\n\u002F\u002F Configure license plate recognition parameters\nHLPR_ContextConfiguration configuration = {0};\nconfiguration.models_path = model_path;         \u002F\u002F Model folder path\nconfiguration.max_num = 5;                      \u002F\u002F Maximum number of license plates\nconfiguration.det_level = DETECT_LEVEL_LOW;     \u002F\u002F Level of detector\nconfiguration.use_half = false;\nconfiguration.nms_threshold = 0.5f;             \u002F\u002F Non-maxima suppress the confidence threshold\nconfiguration.rec_confidence_threshold = 0.5f;  \u002F\u002F License plate number text threshold\nconfiguration.box_conf_threshold = 0.30f;       \u002F\u002F Detector threshold\nconfiguration.threads = 1;\n\u002F\u002F Instantiating a Context\nP_HLPR_Context ctx = HLPR_CreateContext(&configuration);\n\u002F\u002F Query the Context state\nHREESULT ret = HLPR_ContextQueryStatus(ctx);\nif (ret != HResultCode::Ok) {\n    printf(\"create error.\\n\");\n    return -1;\n}\nHLPR_PlateResultList results = {0};\n\u002F\u002F Execute LPR\nHLPR_ContextUpdateStream(ctx, buffer, &results);\n\nfor (int i = 0; i \u003C results.plate_size; ++i) {\n\t\u002F\u002F Getting results\n    std::string type;\n    if (results.plates[i].type == HLPR_PlateType::PLATE_TYPE_UNKNOWN) {\n        type = “Unknown\";\n    } else {\n        type = TYPES[results.plates[i].type];\n    }\n\n    printf(\"\u003C%d> %s, %s, %f\\n\", i + 1, type.c_str(),\n           results.plates[i].code, results.plates[i].text_confidence);\n}\n\n\u002F\u002F Release Buffer\nHLPR_ReleaseDataBuffer(buffer);\n\u002F\u002F Release Context\nHLPR_ReleaseContext(ctx);\n```\n\n### Android: Compile the Shared Library\n- The first step is to install third-party dependencies\n- You need to prepare NDKS and configure environment variables: $ANDROID_NDK\n- Supports cross-compilation on Linux\u002FMacOS\n```bash\n# execute the script\nsh command\u002Fbuild_release_android_share.sh\n```\nCompiled to the: **build\u002Frelease_android\u002F**，Which contains：\n- arm64-v8a - 64bit shard library\n- armeabi-v7a - 32bit shard library\n\nAfter compiling，Copy**arm64-v8a**and**armeabi-v7a** dirs to **Prj-Android\u002Fhyperlpr3\u002Flibs**，And compile the **Prj-Android** project to use.\n\n### Compile with Docker\n\nIf you need to compile with docker, we provide a few ways to compile:\n\n#### 1. Compile the Linux-x86 Shared Library using Docker\n\nYou need to install docker and docker-compose，Build Image for **hyperlpr_build**:\n\n```Bash\ndocker build -t hyperlpr_build .\n```\n\nStart compiling the shared library:\n\n```Bash\ndocker-compose up build_linux_x86_shared_lib\n```\n\nBuild dir: **build\u002Flinux**\n\n### Android SDK Demo\n\nWe have provided a demo project from the Android SDK source: [hyperlpr3-android-sdk](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHyperInspire\u002Fhyperlpr3-android-sdk.git)，You can compile the shared library and use the project as needed.\n\n### Quick to use in Android\n\nIf you need to quickly integrate our sdk in your own Android project, then you can add the following dependency to your project's build.gradle:\n\n- Step 1. Add the JitPack repository to your build file.Add it in your root build.gradle at the end of repositories:\n\n```Java\nallprojects {\n    repositories {\n        ...\n        maven { url 'https:\u002F\u002Fjitpack.io' }\n    }\n}\n```\n\n- Step 2. Add the dependency\n```Java\ndependencies {\n    implementation 'com.github.HyperInspire:hyperlpr3-android-sdk:1.0.3'\n}\n```\n\n- Step 3. Use hyperlpr in your application\n\n```Java\n\u002F\u002F Initialization, which can be performed only once, is usually performed at program initialization\nHyperLPR3.getInstance().init(this, new HyperLPRParameter());\n\n…\n\n\u002F\u002F exec recognition\nPlate[] plates =  HyperLPR3.getInstance().plateRecognition(bitmap, HyperLPR3.CAMERA_ROTATION_0, HyperLPR3.STREAM_BGRA);\n```\n\nKnow more about: **[Prj-Android](.\u002FPrj-Android)**\n\n\n### License Plate Type is Supported(Chinese)\n\n#### 支持\n- [x] 单行蓝牌\n- [x] 单行黄牌\n- [x] 新能源车牌\n- [x] 教练车牌\n#### 有限支持\n- [x] 白色警用车牌\n- [x] 使馆\u002F港澳车牌\n- [x] 双层黄牌\n- [x] 武警车牌\n#### 待支持\n- [ ] 民航车牌\n- [ ] 双层武警\n- [ ] 双层军牌\n- [ ] 双层农用车牌\n- [ ] 双层个性化车牌\n- [ ] License plates from more countries\n\n###### Note:Due to some imbalanced samples during training, some special license plates have low recognition rates, such as (Embassy\u002FHong Kong and Macao license plates), which will be improved in the subsequent versions.\n\n\n### Example\n\n![demo](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fszad670401_HyperLPR_readme_846a394b267a.png)\n\n### Author\n- Jingyu Yan (tunmxy@163.com)\n- Jack Yu (jack-yu-business@foxmail.com \u002F https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fszad670401)\n- XiaoXiao (xiaoxiao@xidian.edu.cn)\n\n#### Help\n\n- HyperInspire QQ Group: 529385694\n\n","![logo_t](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fszad670401_HyperLPR_readme_0ad8e8a56d72.png)\n\n## HyperLPR3 - 高性能车牌识别框架。\n\n#### [![1](https:\u002F\u002Fbadge.fury.io\u002Fpy\u002Fhyperlpr3.svg \"title\")](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fhyperlpr3\u002F)[![1](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fpyversions\u002Fhyperlpr3.svg \"title\")](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fmanage\u002Fproject\u002Fhyperlpr3\u002Freleases\u002F)[![](https:\u002F\u002Fjitpack.io\u002Fv\u002FHyperInspire\u002Fhyperlpr3-android-sdk.svg)](https:\u002F\u002Fjitpack.io\u002F#HyperInspire\u002Fhyperlpr3-android-sdk)\n[中文文档](README_CH.md)\n\n### 演示APP安装\n\n- 安卓APP：[扫描二维码](http:\u002F\u002Ffir.tunm.top\u002Fhyperlpr)\n\n### 快速安装\n\n`python -m pip install hyperlpr3`\n\n###### 支持：python3, Windows, Mac, Linux, Raspberry Pi。\n\n\n###### 720p CPU实时（在MBP r15 2.2GHz haswell上运行）。\n\n#### 快速测试\n\n```bash\n# 图片URL\nlpr3 sample -src https:\u002F\u002Fkoss.iyong.com\u002Fswift\u002Fv1\u002Fiyong_public\u002Fiyong_2596631159095872\u002Fimage\u002F20190221\u002F1550713902741045679.jpg\n\n# 图片路径\nlpr3 sample -src images\u002Ftest_img.jpg -det high\n```\n\n#### 使用方法\n\n```python\n# 导入opencv\nimport cv2\n# 导入hyperlpr3\nimport hyperlpr3 as lpr3\n\n# 实例化对象\ncatcher = lpr3.LicensePlateCatcher()\n# 加载图片\nimage = cv2.imread(\"images\u002Ftest_img.jpg\")\n# 打印结果\nprint(catcher(image))\n\n``` \n#### 启动WebAPI服务\n\n```bash\n# 启动服务器\nlpr3 rest --port 8715 --host 0.0.0.0\n```\n启动后打开SwaggerUI的路径：[http:\u002F\u002Flocalhost:8715\u002Fapi\u002Fv1\u002Fdocs](http:\u002F\u002Flocalhost:8715\u002Fapi\u002Fv1\u002Fdocs) 查看并测试在线识别API服务：\n\n![swagger_ui](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fszad670401_HyperLPR_readme_078124b1651e.png)\n\n\n#### 问答\n\nQ：项目中的安卓版本准确率是否与apk-demo一致？\n\nA：请从发布版中编译或下载安卓共享库，并将其复制到Prj-Android中进行测试。\n\nQ：车牌训练数据的来源是什么？\n\nA：由于用于训练的车牌数据涉及法律隐私等问题，本项目无法提供。可参考更多公开的大数据集 [CCPD](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FdetectRecog\u002FCCPD) 注册数据集。\n\nQ：是否提供训练代码？\n\nA：目前提供了旧版的训练代码，HyperLPR3的训练方法将在后续整理并公布。\n\n\n#### 资源\n\n- [HyperLPR3车牌识别-五分钟搞定: 中文车牌识别光速部署与使用](https:\u002F\u002Fblog.csdn.net\u002Fweixin_40193776\u002Farticle\u002Fdetails\u002F129258107)\n\n- [HyperLPR3车牌识别-Android-SDK光速部署与使用](https:\u002F\u002Fblog.csdn.net\u002Fweixin_40193776\u002Farticle\u002Fdetails\u002F129394240)\n\n- [HyperLPR3车牌识别-Linux\u002FMacOS使用：C\u002FC++库编译](https:\u002F\u002Fblog.csdn.net\u002Fweixin_40193776\u002Farticle\u002Fdetails\u002F129295679)\n\n- [HyperLPR3车牌识别-Android使用：SDK编译与部署](https:\u002F\u002Fblog.csdn.net\u002Fweixin_40193776\u002Farticle\u002Fdetails\u002F129354938)\n\n- 待补充... 欢迎贡献\n\n#### 其他版本\n\n- [HyperLPRv1](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fszad670401\u002FHyperLPR\u002Ftree\u002Fv1)\n\n- [HyperLPRv2](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fszad670401\u002FHyperLPR\u002Ftree\u002Fv2)\n\n### TODO\n\n- 支持WebApi服务的快速部署\n- 支持多车牌及双层车牌\n- 支持大角度车牌\n- 轻量级识别模型\n\n\n### 特色\n\n- 720p更快，单核Intel 2.2G CPU（MaBook Pro 2015）平均识别时间小于100ms\n- 端到端车牌识别无需字符分割\n- 识别率高，出入口场景准确率约95%-97%\n- 支持跨平台编译和快速部署\n\n### 注意事项：\n\n- 本项目的C++和Python实现是分开的\n- 编译C++项目时必须使用OpenCV 4.0和MNN 2.0，否则无法编译\n- 安卓项目编译时NDK应尽量使用21版本\n\n### Python依赖\n- opencv-python (>3.3)\n- onnxruntime (>1.8.1)\n- fastapi (0.92.0)\n- uvicorn (0.20.0)\n- loguru (0.6.0)\n- python-multipart\n- tqdm\n- requests \n\n### 跨平台支持\n\n#### 平台\n- Linux: x86、Armv7、Armv8\n- MacOS: x86\n- Android: arm64-v8a、armeabi-v7a\n  \n#### 嵌入式开发板\n- Rockchip: rv1109rv1126(RKNPU)\n\n### CPP依赖\n\n- Opencv 4.0以上\n- MNN 2.0以上\n\n### C\u002FC++编译依赖\n\n编译C\u002FC++项目需要使用第三方依赖库。下载库后解压，通过复制或软链接的方式将其放入根目录（与CMakeLists.txt同级）。[百度网盘](https:\u002F\u002Fpan.baidu.com\u002Fs\u002F1zfP2MSsG1jgxB_MjvpwZJQ) 提供代码：eu31。\n\n### Linux\u002FMac共享库编译\n\n- 需要将依赖项放置或链接到项目根目录（与CMakeLists.txt同级）\n- 建议自行编译OpenCV并安装到系统中，这样可以减少因版本不匹配和系统依赖问题导致的编译错误。当然，也可以尝试使用我们提供的预编译OpenCV静态库进行编译。为此，需启用 **LINUX_USE_3RDPARTY_OPENCV** 开关。\n\n```bash\n# 执行脚本\nsh command\u002Fbuild_release_linux_share.sh\n\n```\n编译后的文件位于 **build\u002Flinux\u002Finstall\u002Fhyperlpr3** 目录下，包含：\n- include - 头文件\n- lib - 共享库目录\n- resource - 测试图像和模型目录\n\n将所需文件复制到您的项目中即可。\n\n### Linux\u002FMac演示程序编译\n\n- 需先完成上述编译步骤并确保成功。编译好的文件会位于根目录：**build\u002Flinux\u002Finstall\u002Fhyperlpr3**。您需要手动将其复制到当前目录。\n- 进入 **Prj-Linux** 文件夹\n```bash\n# 进入Prj-linux\ncd Prj-Linux\n# 执行sh脚本\nsh build.sh\n```\n编译完成后生成可执行程序：**PlateRecDemo**，运行该程序\n```bash\n# 进入build目录\ncd build\u002F\n# 第一个参数为模型目录，第二个参数为图片路径\n.\u002FPlateRecDemo ..\u002Fhyperlpr3\u002Fresource\u002Fmodels\u002Fr2_mobile ..\u002Fhyperlpr3\u002Fresource\u002Fimages\u002Ftest_img.jpg\n```\n\n### Linux\u002FMac 快速使用 SDK 代码示例\n```C\n\u002F\u002F 加载图像\ncv::Mat image = cv::imread(image_path);\n\u002F\u002F 创建 ImageData\nHLPR_ImageData data = {0};\ndata.data = image.ptr\u003Cuint8_t>(0);         \u002F\u002F 设置图像数据流\ndata.width = image.cols;                   \u002F\u002F 设置图像宽度\ndata.height = image.rows;                  \u002F\u002F 设置图像高度\ndata.format = STREAM_BGR;                  \u002F\u002F 设置当前图像编码格式\ndata.rotation = CAMERA_ROTATION_0;         \u002F\u002F 设置当前图像旋转角度\n\u002F\u002F 创建 Buffer\nP_HLPR_DataBuffer buffer = HLPR_CreateDataBuffer(&data);\n\n\u002F\u002F 配置车牌识别参数\nHLPR_ContextConfiguration configuration = {0};\nconfiguration.models_path = model_path;         \u002F\u002F 模型文件夹路径\nconfiguration.max_num = 5;                      \u002F\u002F 最大车牌数量\nconfiguration.det_level = DETECT_LEVEL_LOW;     \u002F\u002F 检测器等级\nconfiguration.use_half = false;\nconfiguration.nms_threshold = 0.5f;             \u002F\u002F 非极大值抑制置信度阈值\nconfiguration.rec_confidence_threshold = 0.5f;  \u002F\u002F 车牌号码文本置信度阈值\nconfiguration.box_conf_threshold = 0.30f;       \u002F\u002F 检测器阈值\nconfiguration.threads = 1;\n\u002F\u002F 实例化 Context\nP_HLPR_Context ctx = HLPR_CreateContext(&configuration);\n\u002F\u002F 查询 Context 状态\nHREESULT ret = HLPR_ContextQueryStatus(ctx);\nif (ret != HResultCode::Ok) {\n    printf(\"创建失败。\\n\");\n    return -1;\n}\nHLPR_PlateResultList results = {0};\n\u002F\u002F 执行 LPR\nHLPR_ContextUpdateStream(ctx, buffer, &results);\n\nfor (int i = 0; i \u003C results.plate_size; ++i) {\n\t\u002F\u002F 获取结果\n    std::string type;\n    if (results.plates[i].type == HLPR_PlateType::PLATE_TYPE_UNKNOWN) {\n        type = “未知\";\n    } else {\n        type = TYPES[results.plates[i].type];\n    }\n\n    printf(\"\u003C%d> %s, %s, %f\\n\", i + 1, type.c_str(),\n           results.plates[i].code, results.plates[i].text_confidence);\n}\n\n\u002F\u002F 释放 Buffer\nHLPR_ReleaseDataBuffer(buffer);\n\u002F\u002F 释放 Context\nHLPR_ReleaseContext(ctx);\n```\n\n### Android：编译共享库\n- 第一步是安装第三方依赖。\n- 需要准备 NDK 并配置环境变量：$ANDROID_NDK。\n- 支持在 Linux\u002FMacOS 上进行交叉编译。\n```bash\n# 执行脚本\nsh command\u002Fbuild_release_android_share.sh\n```\n编译后的目录为：**build\u002Frelease_android\u002F**，其中包含：\n- arm64-v8a - 64位共享库\n- armeabi-v7a - 32位共享库\n\n编译完成后，将 **arm64-v8a** 和 **armeabi-v7a** 目录复制到 **Prj-Android\u002Fhyperlpr3\u002Flibs**，然后编译 **Prj-Android** 项目即可使用。\n\n### 使用 Docker 编译\n\n如果需要使用 Docker 进行编译，我们提供了以下几种方式：\n\n#### 1. 使用 Docker 编译 Linux-x86 共享库\n\n需要安装 Docker 和 Docker Compose，并构建 **hyperlpr_build** 镜像：\n\n```Bash\ndocker build -t hyperlpr_build .\n```\n\n开始编译共享库：\n\n```Bash\ndocker-compose up build_linux_x86_shared_lib\n```\n\n编译输出目录：**build\u002Flinux**\n\n### Android SDK 示例\n\n我们提供了一个基于 Android SDK 的示例项目：[hyperlpr3-android-sdk](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHyperInspire\u002Fhyperlpr3-android-sdk.git)，您可以根据需要编译共享库并使用该项目。\n\n### 在 Android 中快速使用\n\n如果您希望快速将我们的 SDK 集成到自己的 Android 项目中，可以在项目的 build.gradle 文件中添加以下依赖：\n\n- 步骤 1：在根目录的 build.gradle 文件中的 repositories 部分末尾添加 JitPack 仓库：\n\n```Java\nallprojects {\n    repositories {\n        ...\n        maven { url 'https:\u002F\u002Fjitpack.io' }\n    }\n}\n```\n\n- 步骤 2：添加依赖项：\n\n```Java\ndependencies {\n    implementation 'com.github.HyperInspire:hyperlpr3-android-sdk:1.0.3'\n}\n```\n\n- 步骤 3：在应用中使用 HyperLPR：\n\n```Java\n\u002F\u002F 初始化，通常只需执行一次，在程序启动时进行\nHyperLPR3.getInstance().init(this, new HyperLPRParameter());\n\n…\n\n\u002F\u002F 执行识别\nPlate[] plates =  HyperLPR3.getInstance().plateRecognition(bitmap, HyperLPR3.CAMERA_ROTATION_0, HyperLPR3.STREAM_BGRA);\n```\n\n更多信息请参阅：**[Prj-Android](.\u002FPrj-Android)**\n\n\n### 支持的车牌类型（中文）\n\n#### 支持\n- [x] 单行蓝牌\n- [x] 单行黄牌\n- [x] 新能源车牌\n- [x] 教练车牌\n#### 有限支持\n- [x] 白色警用车牌\n- [x] 使馆\u002F港澳车牌\n- [x] 双层黄牌\n- [x] 武警车牌\n#### 待支持\n- [ ] 民航车牌\n- [ ] 双层武警\n- [ ] 双层军牌\n- [ ] 双层农用车牌\n- [ ] 双层个性化车牌\n- [ ] 更多国家的车牌\n\n###### 注：由于训练过程中部分样本不平衡，一些特殊车牌的识别率较低，例如（使馆\u002F港澳地区车牌），这些问题将在后续版本中得到改进。\n\n\n### 示例\n\n![demo](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fszad670401_HyperLPR_readme_846a394b267a.png)\n\n### 作者\n- Jingyu Yan (tunmxy@163.com)\n- Jack Yu (jack-yu-business@foxmail.com \u002F https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fszad670401)\n- XiaoXiao (xiaoxiao@xidian.edu.cn)\n\n#### 帮助\n\n- HyperInspire QQ 群：529385694","# HyperLPR3 快速上手指南\n\nHyperLPR3 是一个高性能的开源车牌识别框架，支持端到端识别（无需字符分割），在普通 CPU 上即可实现实时检测，广泛支持中国各类车牌（蓝牌、黄牌、新能源、教练车等）。\n\n## 环境准备\n\n### 系统要求\n- **操作系统**：Windows, macOS, Linux (x86\u002FARM), Raspberry Pi\n- **Python 版本**：Python 3.x\n\n### 前置依赖\n确保已安装以下基础环境（通常 `pip` 安装时会自动处理）：\n- OpenCV (`opencv-python` > 3.3)\n- ONNX Runtime (`onnxruntime` > 1.8.1)\n- FastAPI, Uvicorn (用于 Web 服务)\n\n> **提示**：国内用户若遇到 pip 下载慢的问题，建议使用清华或阿里镜像源加速安装。\n\n## 安装步骤\n\n使用 pip 一键安装最新稳定版：\n\n```bash\npython -m pip install hyperlpr3 -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n```\n\n## 基本使用\n\n### 1. Python 代码调用\n\n这是最简单的集成方式，适用于图像文件识别。\n\n```python\n# import opencv\nimport cv2\n# import hyperlpr3\nimport hyperlpr3 as lpr3\n\n# Instantiate object\ncatcher = lpr3.LicensePlateCatcher()\n# load image\nimage = cv2.imread(\"images\u002Ftest_img.jpg\")\n# print result\nprint(catcher(image))\n```\n\n### 2. 命令行快速测试\n\n无需编写代码，直接通过命令行测试图片 URL 或本地路径：\n\n```bash\n# 测试网络图片\nlpr3 sample -src https:\u002F\u002Fkoss.iyong.com\u002Fswift\u002Fv1\u002Fiyong_public\u002Fiyong_2596631159095872\u002Fimage\u002F20190221\u002F1550713902741045679.jpg\n\n# 测试本地图片 (开启高精度检测)\nlpr3 sample -src images\u002Ftest_img.jpg -det high\n```\n\n### 3. 启动 Web API 服务\n\n如需部署为 HTTP 服务供其他系统调用，可一键启动内置服务器：\n\n```bash\n# 启动服务 (默认端口 8715)\nlpr3 rest --port 8715 --host 0.0.0.0\n```\n\n启动后，可在浏览器访问 Swagger UI 进行在线调试：\n[http:\u002F\u002Flocalhost:8715\u002Fapi\u002Fv1\u002Fdocs](http:\u002F\u002Flocalhost:8715\u002Fapi\u002Fv1\u002Fdocs)","某智慧社区物业团队正在升级地下车库管理系统，需要实时自动记录进出车辆信息以替代人工登记。\n\n### 没有 HyperLPR 时\n- **识别速度慢导致拥堵**：传统方案在低配工控机上处理一张图片需耗时 300ms 以上，早晚高峰期间车辆排队严重，车主体验极差。\n- **复杂场景准确率低下**：遇到光线昏暗、车牌大角度倾斜或污损情况，系统频繁识别失败，保安不得不介入人工核对，失去了自动化意义。\n- **部署与维护成本高昂**：原有方案依赖字符分割步骤，流程繁琐且对硬件算力要求高，难以在树莓派等边缘设备上流畅运行，增加了硬件采购预算。\n- **跨平台适配困难**：想要开发移动端巡检 App 让保安手持设备查车时，发现核心算法难以移植到 Android 端，导致数据无法实时同步。\n\n### 使用 HyperLPR 后\n- **毫秒级响应畅通无阻**：得益于端到端识别架构，HyperLPR 在单核 2.2GHz CPU 上平均识别时间低于 100ms，实现了 720p 视频流的实时处理，车道通行效率提升 3 倍。\n- **高鲁棒性应对复杂环境**：无需字符分割的特性使其对模糊、倾斜及光照变化具有极强适应性，出入口综合识别率稳定在 95%-97%，基本杜绝了人工干预。\n- **轻量化部署降低成本**：支持 Linux、MacOS 及树莓派等嵌入式设备，物业直接利用现有旧硬件即可完成升级，大幅节省了服务器与边缘计算节点的投入。\n- **全平台无缝集成**：提供成熟的 Python、C++ 及 Android SDK，团队仅用数行代码即可将识别能力嵌入 Web 管理后台和保安手持终端，实现了多端数据实时联动。\n\nHyperLPR 凭借其高性能与跨平台优势，将原本昂贵的车牌识别技术转化为低成本、易部署的标准化能力，彻底解决了智慧停车场景下的效率与落地难题。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fszad670401_HyperLPR_078124b1.png","szad670401","Jack Yu","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fszad670401_82d247ed.jpg",null,"jack-yu-business@foxmail.com","http:\u002F\u002Fblog.csdn.net\u002Frelocy","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fszad670401",[84,88,92,96,100,104,108,112],{"name":85,"color":86,"percentage":87},"C++","#f34b7d",88.2,{"name":89,"color":90,"percentage":91},"Python","#3572A5",6.9,{"name":93,"color":94,"percentage":95},"Java","#b07219",1.9,{"name":97,"color":98,"percentage":99},"C","#555555",1.6,{"name":101,"color":102,"percentage":103},"CMake","#DA3434",0.9,{"name":105,"color":106,"percentage":107},"Shell","#89e051",0.3,{"name":109,"color":110,"percentage":111},"Objective-C","#438eff",0.1,{"name":113,"color":114,"percentage":115},"Dockerfile","#384d54",0,6109,2065,"2026-04-05T10:27:40","Apache-2.0","Linux, macOS, Windows","未说明 (支持 CPU 实时运行，720p 单核 Intel 2.2GHz CPU 平均识别时间小于 100ms)","未说明",{"notes":124,"python":125,"dependencies":126},"C++ 编译时必须使用 OpenCV 4.0+ 和 MNN 2.0+；Android 编译建议使用 NDK 版本 21；嵌入式开发板支持 Rockchip (rv1109\u002Frv1126)；训练数据因隐私问题未提供，可参考 CCPD 数据集。","3.x",[127,128,129,130,131,132,133,134],"opencv-python>3.3","onnxruntime>1.8.1","fastapi==0.92.0","uvicorn==0.20.0","loguru==0.6.0","python-multipart","tqdm","requests",[13],[137,138,139,140,141],"deep-learning","plate-recognition","android","cpp","tensorflow","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T08:18:26.009747",[145,150,155,160,165,170,175,180],{"id":146,"question_zh":147,"answer_zh":148,"source_url":149},9550,"在 Flask Web 应用中运行车牌识别时报错或卡住，如何解决？","这是由于 Flask 默认的多线程模式与某些底层库冲突导致的。解决方法是在启动 Flask 应用时禁用多线程，将 `app.run()` 修改为：`app.run(debug=settings.FLASK_DEBUG, threaded=False)`。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fszad670401\u002FHyperLPR\u002Fissues\u002F37",{"id":151,"question_zh":152,"answer_zh":153,"source_url":154},9551,"Linux 下 C++ Demo 运行卡住无结果，或者识别速度异常慢怎么办？","这通常是因为系统自带的 OpenCV 库版本冲突或缺少 DNN 模块，以及框架首次运行的预热（warming up）导致的。\n解决方案：\n1. 自行编译支持 DNN 的 OpenCV 库并安装，确保拉取最新代码以链接系统 OpenCV；\n2. 或者编译静态版 OpenCV 替换项目中的 `3rdparty_hyper_inspire_op` 下的库，编译时需开启 `LINUX_USE_3RDPARTY_OPENCV` 选项；\n3. 性能测试请连续运行多次，首次识别耗时较长属正常预热现象，后续识别通常在 100ms 以内。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fszad670401\u002FHyperLPR\u002Fissues\u002F364",{"id":156,"question_zh":157,"answer_zh":158,"source_url":159},9552,"Python 调用时报错 'module cv2 has no attribute estimateRigidTransform' 如何解决？","这是因为 OpenCV 版本不兼容，新版 OpenCV 中该函数已被移除或改名。\n解决方法有两种：\n1. 降级 OpenCV 版本：执行 `pip install opencv-python==3.4.9.31`；\n2. 修改代码适配新版：将 `cv2.estimateRigidTransform` 替换为 `cv2.estimateAffinePartial2D`，注意新版返回的是元组，需取第一个元素，例如：`mat_ = cv2.estimateAffinePartial2D(org_pts, target_pts, True)[0]`。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fszad670401\u002FHyperLPR\u002Fissues\u002F222",{"id":161,"question_zh":162,"answer_zh":163,"source_url":164},9553,"Android 编译报错找不到 'libhyperlpr.so' 库文件怎么办？","这是因为编译生成的动态库未正确放置到项目目录。\n解决方法：\n1. 在编译输出目录中搜索生成的 `.so` 文件；\n2. 手动将生成的 `libhyperlpr.so` 拷贝到 Android 项目的 `libs` 或 `jniLibs` 目录下；\n3. 确保 `Prj-Android` 的 `assets` 文件夹中包含必要的模型文件（如 cascade.xml 及其他模型），否则也会报错。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fszad670401\u002FHyperLPR\u002Fissues\u002F172",{"id":166,"question_zh":167,"answer_zh":168,"source_url":169},9554,"如何在树莓派上部署并运行 Python 版本的车牌识别？","项目中的 `prj-linux` 目录代码本身不直接包含 Python 接口，但可以在树莓派上编译 C++ 核心库。\n操作步骤：采用 `prj-linux` 中的代码，在树莓派环境下进行交叉编译或直接编译生成可执行文件或库，然后通过其他语言调用或封装使用。如果必须使用 Python 接口，可能需要自行编写 Python 绑定或使用现有的 Linux Python 包并在树莓派上安装依赖。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fszad670401\u002FHyperLPR\u002Fissues\u002F38",{"id":171,"question_zh":172,"answer_zh":173,"source_url":174},9555,"Python 导入 hyperlpr 后报错 'HyperLPR_plate_recognition is not defined'？","这通常是由于 OpenCV 版本不匹配导致的导入或功能异常。\n解决方法：请确保安装并使用 OpenCV 3.4.3 版本。可以尝试执行：`pip install opencv-python==3.4.3` 进行降级测试。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fszad670401\u002FHyperLPR\u002Fissues\u002F246",{"id":176,"question_zh":177,"answer_zh":178,"source_url":179},9556,"Android 源码编译出来的 APK 识别率远低于官方体验版 APP？","开源版本的模型或代码可能与官方发布的体验版不同步。\n解决方法：请检查是否使用了最新的端到端（end-to-end）模型代码。维护者已更新 Android 版的端到端代码，请拉取最新仓库代码并重新编译。同时注意检查 `javaWarpper.cpp` 中的函数调用参数是否与最新 Java 层代码匹配。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fszad670401\u002FHyperLPR\u002Fissues\u002F74",{"id":181,"question_zh":182,"answer_zh":183,"source_url":184},9557,"Windows 下 C++ 版本如何支持新能源车牌（8 位）识别？","早期版本可能未默认开启对新能源车牌的支持。建议拉取最新代码，因为维护者已经提交并合并了相关支持代码。如果仍需手动操作，通常需要采用端到端模型进行识别，具体配置请参考最新的 README 文档或查看是否有特定的模型文件需要加载。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fszad670401\u002FHyperLPR\u002Fissues\u002F183",[186],{"id":187,"version":188,"summary_zh":189,"released_at":190},115911,"v3.0","# Cross-platform share library\r\n\r\n- 支持Android：arm64-v8a、armeabi-v7a\r\n- 支持Linux-x86平台\r\n- 支持Rockchip-rv1109rv1126的RKNPU推理","2023-02-28T15:07:17"]