omni-lpr

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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）機能を提供するセルフホスト可能なサーバーです。単体の ALPR マイクロサービスとしても、AI エージェントや大規模言語モデル（LLM）向けの ALPR ツールボックスとしても使用できます。

なぜ Omni-LPR なのか？

Omni-LPR を使用することで、以下のような利点があります:

• 分離。 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構いません。サーバーがすべてを処理するため、Python や特定の ML 依存関係に悩まされる必要はありません。

• 複数のインターフェース。 通信方法が 1 つ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 を使用することも、AI エージェント統合のために設計された MCP を使用することもできます。

• すぐにデプロイ可能。 ゼロから構築する必要はありません。すぐにデプロイして使い始められる、ビルド済みの 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。 サーバーはお使いのハードウェアに合わせて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 上に構築されているため、高性能なノンブロッキング I/O を備えています。遅延することなく多数の同時リクエストを処理できます。

• 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別にスケールできます。ALPR の処理能力が急に必要になった場合でも、他の何にも手を加えることなく Omni-LPR をスケールアップできます。

実装済みおよび計画中の機能の一覧については、ROADMAP.md を参照してください。

重要

Omni-LPR は開発の初期段階にあるため、バグや破壊的な API 変更が発生することが予想されます。 バグの報告や機能のリクエストには、issues ページをご利用ください。

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クイックスタート

以下の手順に従うことで、数分で Omni-LPR を使い始めることができます。

1. サーバーをインストールする

pip を使用して Omni-LPR をインストールできます：

pip install omni-lpr

2. サーバーを起動する

インストール後、1 つのコマンドでサーバーを起動できます：

omni-lpr

デフォルトでは、サーバーは http://127.0.0.1:8000 で待ち受けます。 ヘルスチェックエンドポイントにアクセスすることで、実行中であることを確認できます：

curl http://127.0.0.1:8000/api/health
# Sample expected output: {"status": "ok", "version": "0.3.4"}

3. ナンバープレートを認識する

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情報を含む JSON レスポンスを受け取ります。

使用方法

Omni-LPR は、その機能を REST API または MCP 経由で呼び出せる「ツール」として公開しています。

利用可能なツール

サーバーは、モデルの一覧表示、画像データからのナンバープレート認識、パスからのナンバープレート認識を行うツールを提供します。

• list_models: 利用可能な検出モデルと OCR モデルを一覧表示します。

• 画像データを処理するツール（Base64 またはファイルアップロードとして提供）：

  • recognize_plate: 事前に切り出されたナンバープレート画像からテキストを認識します。
  • detect_and_recognize_plate: 全体画像内のすべてのナンバープレートを検出して認識します。

• 画像パスを処理するツール（URL またはローカルファイルパス）：

  • recognize_plate_from_path: 指定されたパスにある事前に切り出されたナンバープレート画像からテキストを認識します。
  • detect_and_recognize_plate_from_path: 指定されたパスにある全体画像内のナンバープレートを検出して認識します。

さまざまなツールの使用方法や画像データの提供方法の詳細については、 API ドキュメントを参照してください。

REST API

REST API は、サーバーとやり取りするための標準的な方法を提供します。すべてのツールエンドポイントは /api/v1 プレフィックスの下で利用できます。サーバーが起動したら、Swagger UI の http://127.0.0.1:8000/api/v1/apidoc/swagger でインタラクティブな API ドキュメントにアクセスできます。

MCP インターフェース

サーバーは、AI エージェントや LLM との統合のために、MCP を介してツールを公開しています。MCP エンドポイントは http://127.0.0.1:8000/mcp/ で、ストリーマブル HTTP 経由で利用できます。

MCP Inspector のようなツールを使用して、利用可能な MCP ツールを調べることができます。

統合

MCP プロトコルをサポートする任意のクライアントをサーバーに接続できます。 以下の例では、LM Studio でサーバーを使用する方法を示します。

LM Studio の設定

{
    "mcpServers": {
        "omni-lpr-local": {
            "url": "http://127.0.0.1:8000/mcp/"
        }
    }
}

ツールの使用例

LM Studio で list_models ツールを使用して、APLR で利用可能なモデルを一覧表示しているスクリーンショットです。

以下のスクリーンショットは、LM Studio で detect_and_recognize_plate_from_path ツールを使用して、 ウェブ上で利用可能な画像からナンバープレートを検出して認識している様子を示しています。

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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。

例

使用例については、examples ディレクトリを参照してください。

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コントリビューション

コントリビューションはいつでも歓迎します！ 始め方の詳細については、CONTRIBUTING.mdを参照してください。

ライセンス

Omni-LPR は MIT ライセンスの下でライセンスされています（LICENSEを参照）。

謝辞

• このプロジェクトは、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 のものです。