# hyperLPR-linux-http-open

**Repository Path**: chaoliu03/hyper-lpr-linux-http-open

## Basic Information

- **Project Name**: hyperLPR-linux-http-open
- **Description**: 车牌识别，深度学习，封装成HTTP服务
- **Primary Language**: C++
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 2
- **Created**: 2021-04-27
- **Last Updated**: 2021-04-27

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

原仓库
https://github.com/szad670401/HyperLPR 

# 增加了 HttpServer.cpp类，增加了网络库依赖 

网络库实现单个图片文件单一车牌识别并返回，并通过简单的访问key控制权限


# Linux + HyperLPR 进行车牌识别

基于C++的源码和基于Python的实现方式有较大差异，C++版本使用的是opencv3.3之后的版本，在opencv3.3版本之后tensorflow模块已经集成到opencv中了。这里仅仅介绍基于Linux环境的安装编译。

## 安装升级cmake编译工具
编译HyperLPR源码需要cmake 3.6以上版本
先安装相关依赖
```
#ubuntu
sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

#centos
yum install make automake gcc gcc-c++ kernel-devel
yum install cmake pkg-config 
yum install gcc gcc-c+ gtk2-devel 
```

## 安装opencv-3.4.14
```
cd docker-lib/opencv-3.4.13
mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
make -j6
sudo make install
```

## 安装网络依赖
```
cd docker-lib/brynet-master
cmake .
make install
```

## 编译源码
```
mkdir build
cd build/
cmake ..
make -j6
```
## HTTP服务启动
```
./HTTP_SERVER 9999 5
```

## HTTP服务测试
http请求header中带参数authKey，做为验证，默认值openSource，可以更改源码后重先编译，实现自定义访问key。

http请求header中带参数imagePath，做为图片文件路径参数（全路径）。

即可以通过其它语言实现文件上传，然后共享图片目录，实现车牌识别。


# 注意docker镜像没有完成