回答

使用python3+hyperlpr+ opencv-python==3.4.9.31实现，先安装相关的库：

#更新pip源
pip3 install --upgrade pip
#安装HyperLPR
pip3 install hyperlpr -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
#安装HyperLPR指定的opencv版本
pip3 install opencv-python==3.4.9.31  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

#!/usr/local/python3/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*
from hyperlpr import *
import cv2
print("<img src='/asset/chepai.png' />")
#自己修改自己的图片路径
image = cv2.imread("/data/wwwroot/default/asset/chepai.png")
print(HyperLPR_plate_recognition(image))
		

我们再通过实时采集摄像头数据实现实时车牌识别

#!/usr/local/python3/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*
# 导入cv2库
from hyperlpr import *
import cv2 as cv

 # 打开摄像头
cap = cv.VideoCapture(0) 

while (True):

	# 开始用摄像头读数据，返回hx为true则表示读成功，frame为读的图像
    hx, frame = cap.read() 
    
    # 如果hx为Flase表示开启摄像头失败，那么就输出"read vido error"并退出程序
    if hx is False: 
    	# 打印报错
        print('read video error')
        # 退出程序
        exit(0)
     
    # 显示摄像头图像，其中的video为窗口名称，frame为图像
    # cv.imshow('video', frame)
    image = cv2.imread(frame)
    print(HyperLPR_plate_recognition(image))
    
    # 监测键盘输入是否为q，为q则退出程序
    if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):       # 按q退出
        break

# 释放摄像头
cap.release()

# 结束所有窗口
cv.destroyAllWindows()