プロジェクト概要

HyperLPRは高性能な車両番号認識システムで、Pythonベースで開発されています。以下にインストールプロセスと遭遇した問題の解決策を説明します。

環境構築手順

まず、AnacondaをD:\Soft\Anaconda3ディレクトリにインストールします。ネットワークアクセスが制限されている場合は、ミラーサーバーを使用するとインストール速度が向上します。

現在の環境を確認するには:

(base) PS C:\Users\username> conda env list

新しいPython 3.6環境を作成します:

conda create -n plate_recognition python=3.6

環境をアクティベートし、Pythonバージョンを確認:

conda activate plate_recognition
(plate_recognition) PS C:\Users\username> python -V

不要になった環境は以下のコマンドで削除できます:

conda remove -n plate_recognition --all

依存関係のインストール（重要）

HyperLPRはバージョン互換性に問題があるため、すべてのライブラリを特定のバージョンでインストールする必要があります。

pip install keras==2.0.9 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
pip install Theano -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
pip install numpy==1.16.0 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
pip install Scipy -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
pip install opencv-python==3.4.3.18 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
pip install scikit-image -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
pip install pillow -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
pip install tensorflow==1.2.0 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
pip install h5py

ライブラリの配置

hyperlpr_py3フォルダをD:\Soft\Anaconda3\envs\plate_recognition\Lib\にコピーし、名前をhyperlprに変更します。正しいパスはD:\Soft\Anaconda3\envs\plate_recognition\Lib\hyperlprです。

インストールされたパッケージの確認

環境にインストールされたパッケージを確認するには:

(plate_recognition) PS D:\Project\HyperLPR-master> conda list

正常にインストールされると、車両番号認識機能が利用可能になります。以下に主要なパッケージのバージョン例を示します:

• Python: 3.6.9
• Keras: 2.0.9
• NumPy: 1.16.0
• OpenCV: 3.4.3.18
• TensorFlow: 1.2.0