HyperLPR3车牌识别-Linux/MacOS使用：C/C++库编译指南
欢迎来到HyperLPR3车牌识别的快速上手文档，专门针对希望在Linux和MacOS系统上使用C/C++开发车牌识别应用的开发者。HyperLPR3是一款先进的中文车牌识别框架，采用深度学习技术，具备高精度和高效的识别能力。本资源提供了详细的步骤，帮助您快速编译和集成C/C++库到您的项目中。
简介
HyperLPR3更新至2023年的最新版本，支持多种类型的中文车牌识别，覆盖范围广泛，包括但不限于蓝牌、黄牌、白牌以及新能源车牌等。该框架为开发者提供了C/C++库，便于在*nix系统的项目中轻松集成。
准备工作
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必备工具: 确保您的系统已安装CMake 3.10及以上版本，OpenCV 4.20及以上，MNN 2.0.0及以上，以及适合您操作系统的现代C++编译器（GCC 4.9+ 或 Clang 3.9+）。同时，准备Catch2库以供编译测试案例之用。
- 获取源码: 通过GitHub或Gitee克隆HyperLPR3项目源码。命令示例如下：
git clone https://github.com/szad670401/HyperLPR.git - 编译依赖: 高效开发建议使用预先编译的依赖库，可通过特定途径获取。否则，需手动编译所有依赖。
编译与集成
- 编译C/C++库:
进入项目根目录，执行编译脚本来构建动态链接库：
sh command/build_release_linux_share.sh成功后，编译产物位于
build/linux/install/hyperlpr3目录下。 -
使用示例: 演示项目位于
Prj-Linux，展示如何使用编译好的库进行车牌识别。确保按照示例代码添加必要的头文件并指定模型路径与图像路径。 - 单元测试: 对于质量保证，您可以编译并运行单元测试以验证库的功能完整性。
快速启动
- 修改CMakeLists.txt以指向您的依赖项位置。
- 执行编译脚本生成动态库及头文件。
- 在您的C/C++项目中添加相应路径，并使用提供的API开始车牌识别。
核心步骤摘要
- 环境配置: 确认所有必需的依赖已安装。
- 源码拉取: 通过Git获取最新项目源码。
- 编译: 运行指定脚本以生成适用于Linux或MacOS的库文件。
- 整合: 将生成的库融入您的应用程序中，编写代码调用车牌识别API。
通过遵循上述步骤，您将能够有效地在Linux或MacOS环境中集成HyperLPR3的C/C++库，从而为您的应用增添高效的车牌识别功能。记得阅读原作者提供的官方文档，以获取更详尽的信息和支持。