Omni Lpr

🚀 Omni-LPR

Omni-LPRは、REST APIとModel Context Protocol (MCP) を介して自動ナンバープレート認識 (ALPR) 機能を提供する、自己ホスト型のサーバーです。スタンドアロンのALPRマイクロサービスとして、またはAIエージェントや大規模言語モデル (LLM) のALPRツールボックスとして利用できます。

🚀 クイックスタート

以下の手順に従えば、数分でOmni-LPRを使い始めることができます。

1. サーバーのインストール

pip を使ってOmni-LPRをインストールできます。

pip install omni-lpr

2. サーバーの起動

インストールが完了したら、1つのコマンドでサーバーを起動します。

omni-lpr

デフォルトでは、サーバーは http://127.0.0.1:8000 で待機します。ヘルスチェックエンドポイントにアクセスすることで、サーバーが正常に起動していることを確認できます。

curl http://127.0.0.1:8000/api/health
# 期待されるサンプル出力: {"status": "ok", "version": "0.3.4"}

3. ナンバープレートの認識

これで、画像からナンバープレートを認識するリクエストを送信できます。以下の例では、公開されている画像URLを使用しています。

curl -X POST \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"path": "https://www.olavsplates.com/foto_n/n_cx11111.jpg"}' \
  http://127.0.0.1:8000/api/v1/tools/detect_and_recognize_plate_from_path/invoke

検出されたナンバープレートの情報を含むJSONレスポンスが返されます。

✨ 主な機能

Omni-LPRを使用すると、以下のような利点があります。

疎結合性

メインアプリケーションは任意のプログラミング言語で記述できます。Pythonや特定のML依存関係に絡まる必要はありません。サーバーがすべての処理を担当するためです。

複数のインターフェース

通信方法に縛られることはありません。任意のアプリから標準のREST APIを使用できますし、AIエージェントの統合に設計されたMCPを使用することもできます。

即時デプロイ可能

最初から構築する必要はありません。デプロイが簡単で、すぐに使用を開始できる事前構築済みのDockerイメージが用意されています。

ハードウェアアクセラレーション

サーバーは、持っているハードウェアに最適化されています。汎用CPU (ONNX)、Intel CPU (OpenVINO)、NVIDIA GPU (CUDA) をサポートしています。

非同期I/O

Starletteをベースに構築されているため、高性能な非ブロッキングI/Oを備えています。多くの同時リクエストを滞りなく処理できます。

スケーラビリティ

独立したサービスであるため、メインアプリケーションとは独立してスケーリングできます。突然多くのALPR処理能力が必要になった場合、他の部分を変更することなくOmni-LPRをスケールアップできます。

実装済みおよび計画されている機能の一覧については、ROADMAP.md を参照してください。

⚠️ 重要提示

Omni-LPRは開発初期段階であるため、バグやAPIの破壊的な変更が予想されます。バグの報告や機能のリクエストは、issuesページ を使用してください。

💻 使用例

基本的な使用法

# サーバーのインストール
pip install omni-lpr

# サーバーの起動
omni-lpr

# ヘルスチェック
curl http://127.0.0.1:8000/api/health

# ナンバープレートの認識
curl -X POST \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"path": "https://www.olavsplates.com/foto_n/n_cx11111.jpg"}' \
  http://127.0.0.1:8000/api/v1/tools/detect_and_recognize_plate_from_path/invoke

📚 ドキュメント

Omni-LPRのドキュメントはこちらで入手できます。

サンプル

使用例については、examples ディレクトリを参照してください。

📄 ライセンス

Omni-LPRはMITライセンスの下で公開されています (詳細は LICENSE を参照)。

謝辞

• このプロジェクトでは、素晴らしい fast-plate-ocr および fast-alpr Pythonライブラリを使用しています。
• プロジェクトのロゴは SVG Repo から取得しています。