uni-app #HyperLPR3 车牌识别#

针对您提到的 uni-app 与 HyperLPR3 车牌识别的集成，这里提供一个基本的代码案例，展示如何在 uni-app 中使用 HyperLPR3 进行车牌识别。请注意，由于 uni-app 是一个跨平台框架，主要面向前端，而后端的 HyperLPR3 是基于 Python 的深度学习模型，因此我们需要通过前后端交互来实现这一功能。

前端（uni-app）

首先，在 uni-app 项目中，我们创建一个页面用于上传图片并显示识别结果。

<template>
  <view>
    <button @click="chooseImage">选择图片</button>
    <image v-if="imageUrl" :src="imageUrl" style="width: 300px; height: auto;"></image>
    <text v-if="result">{{ result }}</text>
  </view>
</template>

<script>
export default {
  data() {
    return {
      imageUrl: '',
      result: ''
    };
  },
  methods: {
    chooseImage() {
      uni.chooseImage({
        count: 1,
        success: (res) => {
          this.imageUrl = res.tempFilePaths[0];
          this.uploadImage(res.tempFilePaths[0]);
        }
      });
    },
    uploadImage(filePath) {
      uni.uploadFile({
        url: 'http://your-backend-server/upload', // 后端接口地址
        filePath: filePath,
        name: 'file',
        success: (uploadFileRes) => {
          const data = JSON.parse(uploadFileRes.data);
          this.result = data.result; // 显示识别结果
        }
      });
    }
  }
};
</script>

后端（Python Flask + HyperLPR3）

接下来，我们在后端使用 Flask 框架搭建一个简单的服务器，接收图片并调用 HyperLPR3 进行车牌识别。

from flask import Flask, request, jsonify
import base64
from PIL import Image
from io import BytesIO
from hyperlpr import HyperLPR

app = Flask(__name__)
hyperlpr = HyperLPR()

@app.route('/upload', methods=['POST'])
def upload_file():
    file = request.files['file']
    img = Image.open(BytesIO(file.read()))
    result = hyperlpr.plate_recognition(img.convert('RGB'))
    return jsonify({'result': result[0][1] if result else 'No plate detected'})

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

注意事项

1. 跨域问题：如果前端和后端部署在不同的域下，需要处理跨域请求问题。
2. 安全性：在实际项目中，应考虑文件上传的安全性和大小限制。
3. 依赖安装：确保后端环境中已安装 Flask 和 HyperLPR 及其依赖项。
4. 错误处理：在实际应用中，应添加更多的错误处理逻辑，如文件上传失败、识别失败等。

以上代码提供了一个基本的框架，您可以根据实际需求进行调整和扩展。