diff --git a/hyperlpr_pip_pkg/.idea/hyperlpr_python_pkg.iml b/hyperlpr_pip_pkg/.idea/hyperlpr_python_pkg.iml
new file mode 100644
index 0000000..8a24a28
--- /dev/null
+++ b/hyperlpr_pip_pkg/.idea/hyperlpr_python_pkg.iml
@@ -0,0 +1,11 @@
+
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+
\ No newline at end of file
diff --git a/hyperlpr_pip_pkg/.idea/misc.xml b/hyperlpr_pip_pkg/.idea/misc.xml
new file mode 100644
index 0000000..b48de80
--- /dev/null
+++ b/hyperlpr_pip_pkg/.idea/misc.xml
@@ -0,0 +1,7 @@
+
+
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+
+
+
+
\ No newline at end of file
diff --git a/hyperlpr_pip_pkg/.idea/modules.xml b/hyperlpr_pip_pkg/.idea/modules.xml
new file mode 100644
index 0000000..b08d264
--- /dev/null
+++ b/hyperlpr_pip_pkg/.idea/modules.xml
@@ -0,0 +1,8 @@
+
+
+
+
+
+
+
+
\ No newline at end of file
diff --git a/hyperlpr_pip_pkg/.idea/workspace.xml b/hyperlpr_pip_pkg/.idea/workspace.xml
new file mode 100644
index 0000000..c1ac3e2
--- /dev/null
+++ b/hyperlpr_pip_pkg/.idea/workspace.xml
@@ -0,0 +1,533 @@
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+
+ line_experiment
+ print
+ detectPlateRough
+ refine_net
+
+
+
+
+
+
+
+
+ true
+ DEFINITION_ORDER
+
+
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+
+
+
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+
+
+
+ $USER_HOME$/.subversion
+
+
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+
+ 1533557460138
+
+
+ 1533557460138
+
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+
+
+
\ No newline at end of file
diff --git a/hyperlpr_pip_pkg/demo.py b/hyperlpr_pip_pkg/demo.py
new file mode 100644
index 0000000..3b5fd94
--- /dev/null
+++ b/hyperlpr_pip_pkg/demo.py
@@ -0,0 +1,4 @@
+from hyperlpr import *
+import cv2
+image = cv2.imread("test.png")
+print(HyperLPR_plate_recognition(image,16,charSelectionDeskew=False))
diff --git a/hyperlpr_pip_pkg/hyperlpr/LICENSE b/hyperlpr_pip_pkg/hyperlpr/LICENSE
new file mode 100644
index 0000000..96f1555
--- /dev/null
+++ b/hyperlpr_pip_pkg/hyperlpr/LICENSE
@@ -0,0 +1,19 @@
+Copyright (c) 2018 The Python Packaging Authority
+
+Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
+of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
+in the Software without restriction, including without limitation the rights
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+furnished to do so, subject to the following conditions:
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+The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
+copies or substantial portions of the Software.
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+THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
+IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
+FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
+AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
+LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
+OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
+SOFTWARE.
diff --git a/hyperlpr_pip_pkg/hyperlpr/__init__.py b/hyperlpr_pip_pkg/hyperlpr/__init__.py
new file mode 100644
index 0000000..0b68157
--- /dev/null
+++ b/hyperlpr_pip_pkg/hyperlpr/__init__.py
@@ -0,0 +1,8 @@
+name = "hyperlpr_python_pkg"
+import sys
+from .hyperlpr import LPR
+import os
+
+PR = LPR(os.path.join(os.path.split(os.path.realpath(__file__))[0],"models"))
+def HyperLPR_plate_recognition(Input_BGR,minSize=30,charSelectionDeskew=True , region = "CH"):
+ return PR.plate_recognition(Input_BGR,minSize,charSelectionDeskew)
diff --git a/hyperlpr_pip_pkg/hyperlpr/hyperlpr.py b/hyperlpr_pip_pkg/hyperlpr/hyperlpr.py
new file mode 100644
index 0000000..69421aa
--- /dev/null
+++ b/hyperlpr_pip_pkg/hyperlpr/hyperlpr.py
@@ -0,0 +1,317 @@
+#coding=utf-8
+import cv2
+import numpy as np
+import os
+from .table_chs import chars
+
+
+
+
+class LPR():
+ def __init__(self,folder):
+ """
+ Init the recognition instance.
+
+ :param model_detection: opencv cascade model which detecting license plate.
+ :param model_finemapping: finemapping model which deskew the license plate
+ :param model_rec: CNN based sequence recognition model trained with CTC loss.
+ """
+
+ charLocPath= os.path.join(folder,"cascade/char/char_single.xml")
+ detectorPath = os.path.join(folder,"cascade/detector/detector_ch.xml")
+ modelRecognitionPath = [os.path.join(folder,"dnn/SegmenationFree-Inception.prototxt"),os.path.join(folder,"dnn/SegmenationFree-Inception.caffemodel")]
+ modelFineMappingPath= [os.path.join(folder,"dnn/HorizonalFinemapping.prototxt"),os.path.join(folder,"dnn/HorizonalFinemapping.caffemodel")]
+ mini_ssd_path= [os.path.join(folder,"dnn/mininet_ssd_v1.prototxt"),os.path.join(folder,"dnn/mininet_ssd_v1.caffemodel")]
+ refine_net_path = [os.path.join(folder,"dnn/refinenet.prototxt"),os.path.join(folder,"dnn/refinenet.caffemodel")]
+
+ self.detector = cv2.CascadeClassifier(detectorPath)
+ self.charLoc = cv2.CascadeClassifier(charLocPath)
+ self.modelRecognition = cv2.dnn.readNetFromCaffe(*modelRecognitionPath)
+ self.ssd_detection = cv2.dnn.readNetFromCaffe(*mini_ssd_path)
+ self.refine_net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(*refine_net_path)
+
+ def detect_ssd(self,im):
+ """
+ Detect the approximate location of plate via single shot detector based on modified mobilenet.
+ :param im: input image (BGR) .
+ :return: [[cropped,x1,y2,x2,y2] ,... ]
+ """
+ _im = im.copy()
+ pixel_means = [0.406, 0.456, 0.485]
+ pixel_stds = [0.225, 0.224, 0.229]
+ pixel_scale = 255.0
+ rows, cols, c = im.shape
+ im_tensor = np.zeros((1, 3, im.shape[0], im.shape[1]))
+ im = im.astype(np.float32)
+ for i in range(3):
+ im_tensor[0, i, :, :] = (im[:, :, 2 - i] / pixel_scale - pixel_means[2 - i]) / pixel_stds[2 - i]
+ self.ssd_detection.setInput(im_tensor)
+ print(im_tensor.shape)
+ cropped_images = []
+ cvOut = self.ssd_detection.forward()
+ for detection in cvOut[0, 0, :, :]:
+ score = float(detection[2])
+ if score > 0.5:
+ x1 = int(detection[3] * cols)
+ y1 = int(detection[4] * rows)
+ x2 = int(detection[5] * cols)
+ y2 = int(detection[6] * rows)
+ x1 = max(x1,0)
+ y1 = max(y1,0)
+ x2 = min(x2,im.shape[1]-1)
+ y2 = min(y2,im.shape[0]-1)
+ cropped = _im[y1:y2,x1:x2]
+ cropped_images.append([cropped ,[x1,y1,x2,y2]])
+ return cropped_images
+
+ def detect_traditional(self,image_gray,resize_h = 720,en_scale =1.1,minSize = 30):
+ """
+ Detect the approximate location of plate via opencv build-in cascade detection.
+ :param image_gray: input single channel image (gray) .
+ :param resize_h: adjust input image size to a fixed size.
+ :param en_scale: the ratio of image between every scale of images in cascade detection.
+ :param minSize: minSize of plate increase this parameter can increase the speed of detection.
+ :return: the results.
+ """
+ watches = self.detector.detectMultiScale(image_gray, en_scale, 3, minSize=(minSize*4, minSize))
+ cropped_images = []
+ for (x, y, w, h) in watches:
+ x -= w * 0.14
+ w += w * 0.28
+ y -= h * 0.15
+ h += h * 0.35
+ x1 = int(x)
+ y1 = int(y)
+ x2 = int(x+w)
+ y2 = int(y+h)
+ x1 = max(x1,0)
+ y1 = max(y1,0)
+ x2 = min(x2,image_gray.shape[1]-1)
+ y2 = min(y2,image_gray.shape[0]-1)
+ cropped = image_gray[y1:y2,x1:x2]
+ cropped_images.append([cropped ,[x1,y1,x2,y2]])
+ return cropped_images
+
+
+ def loose_crop(self,image, box, aspect_ratio, padding_ratio=1.7):
+ """
+ Crop the image with an extend rectangle.
+ :param image: input image (BGR).
+ :param box: origin bounding box.
+ :param aspect_ratio: the aspect ratio that need to keep.
+ :param padding_ratio: padding ratio of origin rectangle.
+ :return: the cropped image
+ """
+ x1, y1, x2, y2 = box
+ cx, cy = ((x2 + x1) // 2, (y2 + y1) // 2)
+ if (x2 - x1) / (y2 - y1) > aspect_ratio:
+ _w = int((x2 - x1) * padding_ratio)
+ _h = int(_w / aspect_ratio)
+ else:
+ _h = int((y2 - y1) * padding_ratio)
+ _w = int(_h * aspect_ratio)
+ x1, y1, x2, y2 = cx - _w // 2, cy - _h // 2, cx + _w // 2, cy + _h // 2
+ x1 = int(max(x1, 0))
+ y1 = int(max(y1, 0))
+ cropped = image[y1:y2, x1:x2]
+ return cropped
+
+
+ def decode_ctc(self,y_pred):
+ """
+ Decode the results from the last layer of recognition model.
+ :param y_pred: the feature map output last feature map.
+ :return: decode results.
+ """
+ results = ""
+ confidence = 0.0
+ y_pred = y_pred.T
+ table_pred = y_pred
+ res = table_pred.argmax(axis=1)
+ for i,one in enumerate(res):
+ if one= 2:
+ [vx, vy, x, y] = cv2.fitLine(pts, cv2.DIST_HUBER, 0, 0.01, 0.01)
+ lefty = int((-x * vy / vx) + y)
+ righty = int(((136 - x) * vy / vx) + y)
+ return lefty + 30 + zero_add, righty + 30 + zero_add
+ return 0, 0
+
+ def fine_mapping(self,image_rgb):
+ """
+ fit plate upper and lower with multi-threshold method to segment single character.
+ :param image_rgb:
+ :return: fined image.
+ """
+
+ line_upper = [];
+ line_lower = [];
+ line_experiment = []
+ if image_rgb.ndim == 3:
+ gray_image = cv2.cvtColor(image_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+ else:
+ gray_image = image_rgb
+
+ for k in np.linspace(-50, 0, 16):
+ binary_niblack = cv2.adaptiveThreshold(gray_image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 17,k)
+ if cv2.__version__[0] == "4":
+ contours, hierarchy = cv2.findContours(binary_niblack.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
+ else:
+ imagex, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary_niblack.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
+ for contour in contours:
+ bdbox = cv2.boundingRect(contour)
+ if ((bdbox[3] / float(bdbox[2]) > 0.7 and bdbox[3] * bdbox[2] > 100 and bdbox[3] * bdbox[2] < 1200) or (
+ bdbox[3] / float(bdbox[2]) > 3 and bdbox[3] * bdbox[2] < 100)):
+ line_upper.append([bdbox[0], bdbox[1]])
+ line_lower.append([bdbox[0] + bdbox[2], bdbox[1] + bdbox[3]])
+ line_experiment.append([bdbox[0], bdbox[1]])
+ line_experiment.append([bdbox[0] + bdbox[2], bdbox[1] + bdbox[3]])
+ rgb = cv2.copyMakeBorder(image_rgb, 30, 30, 0, 0, cv2.BORDER_REPLICATE)
+ leftyA, rightyA = self.fit_ransac(np.array(line_lower), 3)
+ leftyB, rightyB = self.fit_ransac(np.array(line_upper), -3)
+ rows, cols = rgb.shape[:2]
+ pts_map1 = np.float32([[cols - 1, rightyA], [0, leftyA], [cols - 1, rightyB], [0, leftyB]])
+ pts_map2 = np.float32([[136, 36], [0, 36], [136, 0], [0, 0]])
+ mat = cv2.getPerspectiveTransform(pts_map1, pts_map2)
+ image = cv2.warpPerspective(rgb, mat, (136, 36), flags=cv2.INTER_CUBIC)
+ return image
+
+
+ def fine_mapping_by_selecting(self,image_rgb,line_upper,line_lower ):
+ """
+ fit plate upper and lower with detecting character boundingbox
+ :param image_rgb: input image
+ :param line_upper: padding of upper
+ :param line_lower: padding of lower
+ :return: fined image.
+ """
+
+
+ rgb = cv2.copyMakeBorder(image_rgb, 30, 30, 0, 0, cv2.BORDER_REPLICATE)
+ leftyA, rightyA = self.fit_ransac(np.array(line_lower), 3)
+ leftyB, rightyB = self.fit_ransac(np.array(line_upper), -3)
+ rows, cols = rgb.shape[:2]
+ pts_map1 = np.float32([[cols - 1, rightyA], [0, leftyA], [cols - 1, rightyB], [0, leftyB]])
+ pts_map2 = np.float32([[136, 36], [0, 36], [136, 0], [0, 0]])
+ mat = cv2.getPerspectiveTransform(pts_map1, pts_map2)
+ image = cv2.warpPerspective(rgb, mat, (136, 36), flags=cv2.INTER_CUBIC)
+ return image
+
+ def to_refine(self,image, pts, scale=3.0):
+ """
+ refine the image by input points.
+ :param image_rgb: input image
+ :param pts: points
+ """
+ x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4 = pts.ravel()
+ cx, cy = int(128 // 2), int(48 // 2)
+ cw = 64
+ ch = 24
+ tx1 = cx - cw // 2
+ ty1 = cy - ch // 2
+ tx2 = cx + cw // 2
+ ty2 = cy - ch // 2
+ tx3 = cx + cw // 2
+ ty3 = cy + ch // 2
+ tx4 = cx - cw // 2
+ ty4 = cy + ch // 2
+ target_pts = np.array([[tx1, ty1], [tx2, ty2], [tx3, ty3], [tx4, ty4]]).astype(np.float32) * scale
+ org_pts = np.array([[x1, y1], [x2, y2], [x3, y3], [x4, y4]]).astype(np.float32)
+ mat_ = cv2.estimateRigidTransform(org_pts, target_pts, True)
+ dsize = (int(120 * scale), int(48 * scale))
+ warped = cv2.warpAffine(image, mat_, dsize)
+ return warped
+
+ def affine_crop(self, image, pts):
+ """
+ crop a image by affine transform.
+ :param image_rgb: input image
+ :param pts: points
+ """
+ x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4 = pts.ravel()
+ target_pts = np.array([[0, 0], [136, 0], [136, 36], [0, 36]]).astype(np.float32)
+ org_pts = np.array([[x1, y1], [x2, y2], [x3, y3], [x4, y4]]).astype(np.float32)
+ mat = cv2.getPerspectiveTransform(org_pts, target_pts)
+ dsize = (136, 36)
+ warped = cv2.warpPerspective(image, mat, dsize)
+ return warped
+
+ def finetune(self,image_, stage=2):
+ """
+ cascade fine tune a image by regress four corner of plate.
+ :param image_rgb: input image
+ :param stages: cascade stage
+ """
+
+ tof = image_.copy()
+ image = cv2.resize(tof, (120, 48))
+ blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, size=(120, 48), swapRB=False, mean=(127.5, 127.5, 127.5), scalefactor=0.0078125, crop=False)
+ self.refine_net.setInput(blob)
+ h, w, c = image_.shape
+ pts = (self.refine_net.forward("conv6-3").reshape(4, 2) * np.array([w, h])).astype(np.int)
+ g = self.to_refine(image_, pts)
+ blob = cv2.dnn.blobFromImage(g, size=(120, 48), swapRB=False, mean=(127.5, 127.5, 127.5), scalefactor=0.0078125, crop=False)
+ self.refine_net.setInput(blob)
+ h, w, c = g.shape
+ pts = (self.refine_net.forward("conv6-3").reshape(4, 2) * np.array([w, h])).astype(np.int)
+ cropped = self.affine_crop(g, pts)
+ return cropped
+
+
+ def segmentation_free_recognition(self,src):
+ """
+ return: ctc decode results
+ """
+ temp = cv2.resize(src,( 160,40))
+ temp = temp.transpose(1, 0, 2)
+ blob = cv2.dnn.blobFromImage(temp, 1/255.0, (40, 160), (0,0,0), False, False)
+ self.modelRecognition.setInput(blob)
+ y_pred = self.modelRecognition.forward()[0]
+ y_pred = y_pred[:,2:,:]
+ y_pred = np.squeeze(y_pred)
+ return self.decode_ctc(y_pred)
+
+
+ def plate_recognition(self,image,minSize=30,charSelectionDeskew=True,mode='ssd'):
+ """
+ the simple pipline consists of detection . deskew , fine mapping alignment, recognition.
+ :param image: the input BGR image from imread used by opencv
+ :param minSize: the minSize of plate
+ :param charSelectionDeskew: use character detection when fine mapping stage which will reduce the False Accept Rate as far as possible.
+ :return: will return [ [plate1 string ,confidence1, location1 ],
+ [plate2 string ,confidence2, location2 ] ....
+ ]
+
+ usage:
+ import cv2
+ import numpy as np
+ from hyperlpr import LPR
+ pr = LPR("models")
+ image = cv2.imread("tests/image")
+ print(pr.plateRecognition(image))
+ """
+
+ images = self.detect_ssd(image)
+ res_set = []
+ for j,plate in enumerate(images):
+ plate,[left,top,right,bottom] = plate
+ print(left,top,right,bottom)
+ cropped = self.loose_crop(image, [left, top, right, bottom], 120 / 48)
+ cropped_finetuned = self.finetune(cropped)
+ res, confidence = self.segmentation_free_recognition(cropped_finetuned)
+ res_set.append([res,confidence,[left,top,right,bottom ]])
+ return res_set
+
+
+#
diff --git a/hyperlpr_pip_pkg/hyperlpr/models/cascade/char/char_single.xml b/hyperlpr_pip_pkg/hyperlpr/models/cascade/char/char_single.xml
new file mode 100755
index 0000000..84c155d
--- /dev/null
+++ b/hyperlpr_pip_pkg/hyperlpr/models/cascade/char/char_single.xml
@@ -0,0 +1,10408 @@
+
+
+
+ BOOST
+ HAAR
+ 25
+ 15
+
+ GAB
+ 9.9500000476837158e-001
+ 3.0000001192092896e-001
+ 9.4999999999999996e-001
+ 1
+ 300
+
+ 0
+ 1
+ ALL
+ 12
+
+
+ <_>
+ 11
+ -1.6251399517059326e+000
+
+ <_>
+
+ 0 -1 694 -7.2086244821548462e-002
+
+ 6.8792390823364258e-001 -8.1407219171524048e-001
+ <_>
+
+ 0 -1 138 7.6971486210823059e-002
+
+ -4.6762531995773315e-001 7.1302038431167603e-001
+ <_>
+
+ 0 -1 388 5.7955548167228699e-002
+
+ -2.7737632393836975e-001 8.8490480184555054e-001
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+ ]
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--- /dev/null
+++ b/hyperlpr_pip_pkg/setup.py
@@ -0,0 +1,33 @@
+import setuptools
+
+# with open("README.md", "r") as fh:
+# long_description = fh.read()
+long_description = "LPR framework"
+setuptools.setup(
+ name="hyperlpr",
+ version="0.0.2",
+ author="Jack Yu",
+ author_email="jack-yu-business@foxmail.com",
+ description="A general small license plate recognition framework",
+ long_description=long_description,
+ long_description_content_type="text/markdown",
+ url="https://github.com/zeusees/HyperLPR",
+ packages=setuptools.find_packages(),
+ classifiers=(
+ "Programming Language :: Python :: 3",
+ "Programming Language :: Python :: 2",
+ "License :: OSI Approved :: MIT License",
+ "Operating System :: OS Independent",
+ ),
+ install_requires=[
+ "opencv-python"
+ ],
+ package_data={
+ "hyperlpr": [
+ "models/cascade/char/*.*",
+ "models/cascade/detector/*.*",
+ "models/dnn/*.*"
+ ]
+ },
+
+)