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@@ -44,7 +44,6 @@ Q:关于项目的来源?
A:此项目来源于作者早期的研究和调试代码,代码缺少一定的规范,同时也欢迎PR。



#### 相关资源

- [python配置教程](https://www.jianshu.com/p/7ab673abeaae)
@@ -56,6 +55,7 @@ A:此项目来源于作者早期的研究和调试代码,代码缺少一定

### 更新

- 更新了Android实现,增加实时扫描接口 (2019.07.24)
- 更新Windows版本的Visual Studio 2015 工程至端到端模型(2019.07.03)
- 更新基于端到端的IOS车牌识别工程。(2018.11.13)
- 可通过pip一键安装、更新的新的识别模型、倾斜车牌校正算法、定位算法。(2018.08.11)
@@ -64,7 +64,7 @@ A:此项目来源于作者早期的研究和调试代码,代码缺少一定
- 添加了HyperLPR Lite 仅仅需160 行代码即可实现车牌识别(2018.3.12)
- 感谢 sundyCoder [Android 字符分割版本](https://github.com/sundyCoder/hyperlpr4Android)
- 增加字符分割[训练代码和字符分割介绍](https://github.com/zeusees/HyperLPR-Training)(2018.1.)
- 更新了Android实现,大幅提高准确率和速度 (骁龙835 (*720*x*1280*) ~50ms )(2017.12.27)

### TODO

@@ -109,11 +109,11 @@ A:此项目来源于作者早期的研究和调试代码,代码缺少一定

### CPP 依赖

- Opencv 3.3 以上版本
- Opencv 3.4 以上版本

### Linux/Mac 编译

- 仅需要的依赖OpenCV 3.3 (需要DNN框架)
- 仅需要的依赖OpenCV 3.4 (需要DNN框架)

```bash
cd Prj-Linux
@@ -208,3 +208,4 @@ int main(){
- Free&Easy 资源贡献
- 海豚嘎嘎 LBP cascade检测器训练
- Windows工程端到端模型 (https://github.com/SalamanderEyes)
- Android实时扫描实现 (https://github.com/lxhAndSmh)

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