更新记录

1.1.0（2023-05-25）

1.1.0 升级识别模型，修复打包问题

1.0.2（2022-04-14）

1.0.2 修复云端打包bug

1.0.1（2022-04-07）

1.0.1 添加黄牌，绿牌识别

平台兼容性

原生插件通用使用流程：

1. 购买插件，选择该插件绑定的项目。
2. 在HBuilderX里找到项目，在manifest的app原生插件配置中勾选模块，如需要填写参数则参考插件作者的文档添加。
3. 根据插件作者的提供的文档开发代码，在代码中引用插件，调用插件功能。
4. 打包自定义基座，选择插件，得到自定义基座，然后运行时选择自定义基座，进行log输出测试。
5. 开发完毕后正式云打包

付费原生插件目前不支持离线打包。
Android 离线打包原生插件另见文档 https://nativesupport.dcloud.net.cn/NativePlugin/offline_package/android
iOS 离线打包原生插件另见文档 https://nativesupport.dcloud.net.cn/NativePlugin/offline_package/ios

注意事项：使用HBuilderX2.7.14以下版本，如果同一插件且同一appid下购买并绑定了多个包名，提交云打包界面提示包名绑定不一致时，需要在HBuilderX项目中manifest.json->“App原生插件配置”->”云端插件“列表中删除该插件重新选择

LicensePlate车牌识别

1、插件说明 此插件实现LicensePlate识别算法。

2、代码示例

<template>
    <view class="uni-container">
        <view class="uni-hello-text">
            <text class="hello-text">LicensePlate识别演示</text>
        </view>
        <button type="primary" plain="true" @click="testLicensePlate()">LicensePlate</button>
    </view>
</template>

<script>
// 获取 module
const license_plate = uni.requireNativePlugin('kk-license_plate');
export default {

    onLoad() {
        license_plate.create()
    },
    methods: {
        testLicensePlate() {
            uni.chooseImage({
                count: 1, //默认9
                sizeType: ['original', 'compressed'], //可以指定是原图还是压缩图，默认二者都有
                sourceType: ['album', 'camera'], //从相册选择
                success: function (res) {
                    const image_path = plus.io.convertLocalFileSystemURL(res.tempFilePaths[0]);
                    license_plate.predict({image: image_path, threshold: 0.5}, (ret) => {
                        uni.showModal({
                            title: '识别结果',
                            content: JSON.stringify(ret),
                            showCancel: false
                        });
                    })
                }
            });
        }
    }
}
</script>

3、 识别结果示例

[{
    text: ""        //车牌号
    class_id: 2,    //车牌类型 0: 蓝牌 1: 黄牌 2: 绿牌
    box: {
        x1: 10,
        y1: 10,
        x2: 20,
        y2: 20,
    },              //车牌框
    confidence: 0.7 //车牌框置信度
}]