车牌识别系统 (Plate Recognizer)

一个本地运行的中国车牌识别小工具：

• 🎥 拍照识别：调用摄像头实时预览，一键抓拍并自动识别车牌
• 📁 图像导入：也可从本地图片识别
• 📋 表格存储：识别结果（车牌号 / 置信度 / 时间 / 图片路径）持久化到 SQLite
• ✏️ 手动更正：识别错误时可双击或点击「修正」编辑车牌号，并填写备注
• 💾 CSV 导出：一键导出全部记录

目录结构

plate-recognizer/
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py             # 入口
│   ├── gui.py              # Tkinter 主界面
│   ├── camera.py           # OpenCV 摄像头封装
│   ├── recognizer.py       # 识别引擎 (hyperlpr3 / easyocr / mock)
│   ├── plate_validator.py  # 中国车牌格式校验
│   └── db.py               # SQLite 仓储 (Repository Pattern)
├── tests/
│   └── test_core.py        # 单元测试
├── data/                   # 运行时生成 (SQLite + 抓拍图)
├── requirements.txt
└── README.md

安装

cd plate-recognizer
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

若 hyperlpr3 安装失败（如 macOS / Apple Silicon），程序会自动回退到 easyocr； 如果两者都不可用，仍可手动输入车牌号录入。

运行

python src/main.py
# 或
python -m src.main

测试

python -m unittest discover -s tests -v

测试覆盖：

• 车牌格式校验（普通 / 新能源 / 异常输入）
• SQLite 仓储增删改查、CSV 导出、不可变更新模式

使用流程

1. 启动后顶部预览实时摄像头画面
2. 点击 「📷 抓拍并识别」：自动保存 JPG → 调用 OCR → 入库
3. 若识别结果不合规，会弹窗提示并允许立即修正
4. 在右侧表格中：
   • 双击任一行 → 修正车牌号
   • 选中后点击 「✏️ 修正选中 / 🗑 删除选中 / 🖼 查看图像」
5. 点击 「💾 导出 CSV」 将全部记录导出（兼容 Excel，UTF-8 BOM）

设计要点

• 小文件、高内聚：每个模块 < 250 行，单一职责
• 不可变数据：PlateRecord 为 @dataclass(frozen=True)，更新走 replace()
• Repository 模式：业务逻辑只依赖 PlateRepository 接口
• 引擎可插拔：RecognitionEngine 协议 + 自动回退（hyperlpr3 → easyocr → manual）
• 后台识别：OCR 在后台线程执行，UI 不卡顿
• 输入校验：所有手动输入车牌均经过格式校验
• 错误处理：摄像头 / 文件 / OCR 异常均有用户可读提示