⚡️ Распознаем автомобильные номера за пару строк Python. Локально, быстро и без облаков.
Fast Plate OCR — легковесная библиотека для распознавания автомобильных номеров, построенная на современных OCR-моделях. Работает через ONNX Runtime, поддерживает CPU, NVIDIA GPU, OpenVINO и другие ускорители.
Внутри:
⌨️ готовые модели, которые достаточно скачать и запустить;
🌍 распознавание номеров из 65+ стран с возможностью определения региона;
🧠 современные модели на базе Compact Convolutional Transformer (CCT);
🚀 скорость до нескольких тысяч номеров в секунду на GPU;
🛠 возможность дообучить модель на собственном датасете или создать свою архитектуру;
📦 экспорт в ONNX, TFLite и CoreML для мобильных и embedded-устройств.
⚙️ Простая установка:
pip install fast-plate-ocr[onnx-gpu]
▶️ Запуск буквально в несколько строк:
from fast_plate_ocr import LicensePlateRecognizer
ocr = LicensePlateRecognizer("cct-s-v2-global-model")
print(ocr.run("plate.jpg"))
Отлично подойдет для:
• систем контроля доступа и шлагбаумов;
• парковок и платных стоянок;
• видеонаблюдения;
• анализа дорожного трафика;
• проектов компьютерного зрения и OpenCV.
♎️ GitHub/Инструкция
😳 Лайф | 📲 Зеркало Max
#python #soft #github #code
Fast Plate OCR — легковесная библиотека для распознавания автомобильных номеров, построенная на современных OCR-моделях. Работает через ONNX Runtime, поддерживает CPU, NVIDIA GPU, OpenVINO и другие ускорители.
Внутри:
⌨️ готовые модели, которые достаточно скачать и запустить;
🌍 распознавание номеров из 65+ стран с возможностью определения региона;
🧠 современные модели на базе Compact Convolutional Transformer (CCT);
🚀 скорость до нескольких тысяч номеров в секунду на GPU;
🛠 возможность дообучить модель на собственном датасете или создать свою архитектуру;
📦 экспорт в ONNX, TFLite и CoreML для мобильных и embedded-устройств.
⚙️ Простая установка:
pip install fast-plate-ocr[onnx-gpu]
▶️ Запуск буквально в несколько строк:
from fast_plate_ocr import LicensePlateRecognizer
ocr = LicensePlateRecognizer("cct-s-v2-global-model")
print(ocr.run("plate.jpg"))
Отлично подойдет для:
• систем контроля доступа и шлагбаумов;
• парковок и платных стоянок;
• видеонаблюдения;
• анализа дорожного трафика;
• проектов компьютерного зрения и OpenCV.
♎️ GitHub/Инструкция
😳 Лайф | 📲 Зеркало Max
#python #soft #github #code