Metadata-Version: 2.4
Name: lipla-jp
Version: 0.3.0
Summary: Japanese license plate recognition
Author: ikeboo
License-Expression: MIT
Project-URL: Homepage, https://github.com/ikeboo/Lipla-jp
Project-URL: Repository, https://github.com/ikeboo/Lipla-jp
Project-URL: Issues, https://github.com/ikeboo/Lipla-jp/issues
Keywords: license-plate-recognition,ocr,onnx,japan
Requires-Python: >=3.11
Description-Content-Type: text/markdown
License-File: LICENSE
Requires-Dist: huggingface-hub<2,>=0.20.3
Requires-Dist: numpy>=1.26.4
Requires-Dist: opencv-python>=4.9.0.80
Requires-Dist: pillow>=10.2.0
Requires-Dist: matplotlib>=3.8.2
Requires-Dist: onnxruntime>=1.24.4
Requires-Dist: shapely>=2.0.3
Requires-Dist: pyyaml>=6.0.1
Provides-Extra: webgpu
Requires-Dist: onnxruntime-ep-webgpu>=0.1.0; extra == "webgpu"
Dynamic: license-file

<div align="center">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/ikeboo/Lipla-jp/main/samples/logo.png">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/ikeboo/Lipla-jp/main/samples/results.jpg">
</div>
<p align="center"><a href="https://pypi.org/project/lipla-jp/"><img src="https://img.shields.io/pypi/v/lipla-jp" alt="PyPI"></a> <a href="https://github.com/ikeboo/Lipla-jp"><img src="https://img.shields.io/badge/GitHub-Lipla--jp-181717?logo=github&amp;logoColor=white" alt="GitHub"></a> <a href="https://huggingface.co/bukuroo/Lipla-jp"><img src="https://img.shields.io/badge/Hugging%20Face-Lipla--jp-FFD21E?logo=huggingface" alt="Hugging Face"></a> <a href="https://huggingface.co/spaces/bukuroo/Lipla"><img src="https://img.shields.io/badge/Hugging%20Face-Spaces-FFD21E?logo=huggingface" alt="Hugging Face Spaces"></a> <a href="https://colab.research.google.com/drive/1YUG36Q8kpGtsolwp0ZfqqitfIhmMBZ1E?usp=sharing"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="Open In Colab"></a> <a href="https://github.com/ikeboo/Lipla-jp/blob/main/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/License-MIT-blue.svg" alt="MIT License"></a></p>

### 🖐️ What's Lipla?
日本の自動車ナンバープレート認識用Pythonライブラリ。  
高精度、オープンソース、商用利用可能。

### ⚡️ Quick Start
- セットアップ  
    ```sh
    pip install lipla-jp
    # 高速化オプション
    pip install "lipla-jp[webgpu]"
    ```
　　 WebGPU利用時の推論高速化　x3.8 ＠Corei5-1235U, x1.8 @M5Pro

- 検出実行  
  初回のみ[モデルウェイト](https://huggingface.co/bukuroo/Lipla-jp)が自動ダウンロードされます。
    ```python
    import lipla

    rec = lipla.Recognizer()
    results = rec("samples/00.jpg") # パスまたはcv2image
    ```
- 出力データ
    ```python
    result = results[0]  # 複数の検出結果が格納されています
    result.area          # 世田谷
    result.class_number  # 種別(300)
    result.kana          # かな(あ)
    result.number        # 番号(1234)
    result.plate_image   # 正規化したプレート画像
    result.original_image  # 入力元画像
    result.det_image     # 検出領域を描画した元画像
    result.result_image  # 正規化画像と認識結果の表示画像
    result.visualize()   # 検出画像と認識結果を並べて表示
    ```

### ✏️Tips
認識精度を高めるために入力画像は以下の条件が推奨されます。
- アスペクト比は4:3
- ナンバープレートの幅が画像幅の1/10から1/4、100ピクセル以上


### 🧠 Features
- MIT-licenseで商用利用、再配布可能。  
- 2026年時点で最新の検出、OCRモデルを利用した高精度な認識を実現。  

    |タスク|モデル名|
    |----|----|
    |プレート検出|EdgeCrafter Pose|
    |OCR|PPOCRv6 medium|
- ONNXベースのライブラリ、PyTorch依存なし

### 📄 License
このプロジェクトは[MIT License](LICENSE)のもとで公開されています。

### 🙏 Acknowledgements
このプロジェクトでは、以下のオープンソースプロジェクトを利用しています。

- [EdgeCrafter](https://github.com/Intellindust-AI-Lab/EdgeCrafter)
- [PaddleOCR](https://github.com/PADDLEPADDLE/PADDLEOCR)
