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응용 프로그램 개발 가이드

목차

• 응용 프로그램 개발 가이드
  • 목차
  • 1. Entry points
    • 1.1. anpr_initialize
    • 1.2. anpr_read_file
    • 1.3. anpr_read_pixels
  • 2. Output Format
    • 2.1. 차량 번호 인식 결과
      • 2.1.1. text
      • 2.1.2. csv
      • 2.1.3. json
      • 2.1.4. yaml
      • 2.1.5. xml
    • 2.2. 객체 인식 결과
      • 2.2.1. csv, text
      • 2.2.2. json
      • 2.2.3. yaml
      • 2.2.4. xml
  • 3. 오류 코드표
  • 4. 예제

1. Entry points

모든 함수 원형은 아래와 같습니다.

#ifdef WIN32
#define TS_ANPR_ENTRY extern "C" __declspec(dllexport) const char* WINAPI
#else
#define TS_ANPR_ENTRY extern "C" const char* 
#endif

- 장황해지지 않도록 이하는 TS_ANPR_ENTRY로 표기합니다.

1.1. anpr_initialize

라이브러리를 초기화 합니다. 라이브러리를 사용하기 위해 다른 함수보다 먼저 한 번 호출해야 합니다.

TS_ANPR_ENTRY anpr_initialize(const char* mode); // [IN] 라이브러리 동작 방식 설정

Parameters:

• mode
  • 라이브러리 동작 방식을 지정하는 목적으로 사용 (기존 outputFormat에서 용도 확장)
  • 세미콜론(;) 문자로 구분하여 여러 설정을 표현할 수 있음 (예: json;sync)
• 지정 가능한 항목
  • outputFormat:
    • 출력 데이터 형식
    • 지원하는 데이터 형식: text, json, yaml, xml, csv (기본값: text)
    • outputFormat생략하고 간단히 text, json으로 사용 가능
  • sync:
    • 동기 모드로 실행 (쓰레드 lock을 걸고 호출한 순서대로 처리)
    • 미리 생성된 고정 갯수의 쓰레드풀 형태가 아니고 쓰레드가 계속 새로 생성되는 구조의 응용 프로그램에서 호출하는 경우, 아래와 같은 오류 코드 발생시 사용을 고려할 수 있음
      • 103: Too many workers 라이브러리 호출 쓰레드 수가 한계를 초과한 경우 (최대 256개)
      • 104: Resource exhausted 더 이상 자원을 할당할 수 없는 경우
    • 복잡한 비동기 쓰레드 관리를 신경쓰지 않아도 되는 반면 쓰레드 락(lock)을 사용하는 방식이므로 성능은 다소 떨어질 수 있음
    • sync=true 또는 sync=false 로 표현할 수 있으며, 간단히 sync만 사용해도 됨 (지정안하면 기본값 sync=false로 동작)

Return value:

• 정상 처리된 경우 빈 텍스트 NULL terminated string (0x00)을 반환합니다.
• 오류가 발생한 경우는 mode의 outputFormat으로 지정한 데이터 형식의 문자열(utf-8 인코딩)로 오류 내용을 반환합니다.

1.2. anpr_read_file

이미지 파일에서 차량 번호를 인식합니다.

TS_ANPR_ENTRY anpr_read_file(
  const char* imgFileName,  // [IN] 입력 이미지 파일명
  const char* outputFormat, // [IN] 출력 데이터 형식
  const char* options);     // [IN] 기능 옵션

Parameters:

• imgFileName:
  • 입력 이미지 파일명 (utf-8 인코딩)
  • 지원하는 이미지 파일 형식: bmp, jpg, png, pnm, pbm, pgm, ppm, jfif, webp
• outputFormat:
  • 출력 데이터 형식
  • 지원하는 데이터 형식: text, json, yaml, xml, csv (기본값: text)
  • 객체 인식 옵션을 사용할 경우 text는 csv로 출력됩니다.
• options:

  • 아래 문자들을 조합하여 번호 인식 알고리즘의 옵션을 지정합니다.

    문자	의미	적용 라이선스
    v	번호판 차량 부착 여부 판단	전체
    m	여러 대의 차량 번호판을 모두 인식 (다중 인식)	객체인식, 프로, 서버
    s	360° 모든 각도의 차량에서 번호판 인식 (서라운드 인식)	객체인식, 프로, 서버
    d	객체 인식 (만.공차용)	전체
    r	인식된 객체(차량)의 차량 번호 인식	전체

  • 라이선스 종류에 따라 기능 및 다중 인식 차량 수가 다르게 적용됩니다. (참고: TS-ANPR 엔진 바이너리)

  • 옵션 선택 안내 아래 플로우차트에서 시작에서 선택완료까지 조건을 따라 이동하면서 지나간 초록색 원의 문자들을 모아 옵션 값으로 사용하면 됩니다. (문자의 순서는 무관합니다.) 예) 이동 경로가 시작 → v → s → m → 선택완료 이면 "vsm"가 옵션 값입니다.

    flowchart TD
      
      start[/시작/]-->attach{{번호판 차량 부착 여부?}}
      attach-->|상관없음|multi
      attach-->|차량에 부착된 번호판만|v((v)):::opt
      
      v-->angle{{차량 각도?}}
      angle-->|바로 선 차량만|multi{{다중인식?}}
      angle-->|360° 모든 각도|s((s)):::opt
      s-->multi
      multi-->|예|m((m)):::opt
      multi-->|아니오|done[/선택완료/]
      m-->done      
    
      start-->d((d)):::opt
      d-->angle2{{차량 각도?}}
      angle2-->|바로 선 차량만|multi2{{다중인식?}}
      angle2-->|360° 모든 각도|s2((s)):::opt
      s2-->multi2
      multi2-->|예|m2((m)):::opt
      multi2-->|아니오|read
      m2-->read{{번호 인식?}}
      
      read-->|예|r((r)):::opt
      read-->|아니오|done
      r-->done
     
    
      subgraph "번호 인식"
        attach
        v
        angle
        multi
        m
        s
      end
    
      subgraph "객체 인식"
        read
        angle2
        multi2
        s2
        m2
        d
        r
      end
    
      classDef opt fill:#6F6,stroke:#CCC,stroke-width:4px,padding:10px,font-weight:bold
    

    Loading

  • 번호 인식 옵션 사용 예

    options	의미
    	모든 번호판 중 하나 인식
    v	차량 부착된 번호판 중 하나 인식
    m	모든 번호판, 다중 인식
    vm	차량 부착된 번호판, 다중 인식
    vs	차량 부착된 번호판, 360° 서라운드, 하나 인식
    vsm	차량 부착된 번호판, 360° 서라운드, 다중 인식

  • 객체 인식 옵션 사용 예

    options	의미
    d	단일 객체 인식 (차량 번호 인식 안함)
    dr	단일 객체, 차량 번호 인식
    ds	단일 객체, 360° 서라운드 인식 (차량 번호 인식 안함)
    dsr	단일 객체, 360° 서라운드, 차량 번호 인식
    dm	다중 객체 인식 (차량 번호 인식 안함)
    dmr	다중 객체, 차량 번호 인식 (차량 번호 인식 안함)
    dms	다중 객체, 360° 서라운드 (차량 번호 인식 안함)
    dmsr	다중 객체, 360° 서라운드, 차량 번호 인식

Return value:

• outputFormat에 지정한 데이터 형식의 문자열(utf-8 인코딩)로 번호 인식 결과를 반환합니다.
• 사용한 options이 번호인식과 객체인식 계열에 따라 outputFormat 형식이 이원화되어 있습니다. (참고: 2. Output Format)

Remarks:

• Return value에 사용되는 문자열 버퍼는 라이브러리 내부에서 관리되며 응용 프로그램에서는 문자열 버퍼를 참조하기만 하면 됩니다.
• 이 문자열 버퍼는 thread-safe하며 각 thread 별로 다음 호출 전까지 결과 값이 유지됩니다.
• 참고 사이트
  • https://docs.microsoft.com/ko-kr/windows/win32/medfound/image-stride
  • https://docs.microsoft.com/ko-kr/windows/win32/medfound/video-fourccs

1.3. anpr_read_pixels

로딩된 이미지의 메모리 버퍼에서 차량 번호를 인식합니다. v2.3.0부터는 인코딩된 이미지 버퍼를 입력할 수 있습니다.

TS_ANPR_ENTRY anpr_read_pixels(
  const unsigned char* pixels,  // [IN] 이미지 픽셀 시작 주소
  const unsigned long width,    // [IN] 이미지 가로 픽셀 수
  const unsigned long height,   // [IN] 이미지 세로 픽셀 수
  const unsigned long stride,   // [IN] 이미지 한 라인의 바이트 수
  const char* pixelFormat,      // [IN] 이미지 픽셀 형식 
  const char* outputFormat,     // [IN] 출력 데이터 형식
  const char* options);         // [IN] 기능 옵션

Parameters:

• pixels:
  • 이미지 픽셀 시작 주소
• width:
  • 이미지 가로 픽셀 수
  • 인코딩된 이미지인 경우 총 바이트 수
• height:
  • 이미지 세로 픽셀 수
  • 인코딩된 이미지인 경우 사용안함 (기본값 0으로 지정)
• stride:
  • 이미지 한 라인의 바이트 수 (0이면 padding영역이 없는 것으로 간주하고 자동 계산)
  • 인코딩된 이미지인 경우 사용안함 (기본값 0으로 지정)
• pixelFormat:
  • 이미지 픽셀 포멧
  • 지원하는 픽셀 포멧:
    • GRAY: 흑백 이미지 (8bpp)
    • BGRA: BGRA (32bpp)
    • RGBA: RGBA (32bpp)
    • RGB: RGB (24bpp)
    • BGR: BGR (24bpp)
    • BGR555: BGR (16bpp)
    • BGR565: BGR (16bpp)
    • HSV: HSV (32bpp)
    • YCrCb: YUV444 (32bpp)
    • I420: YUV420 (12bpp)
    • YV12: YUV420 (12bpp)
    • IYUV: YUV420 (12bpp)
    • NV12: YUV420 (12bpp)
    • NV21: YUV420 (12bpp)
  • 지원하는 이미지 인코딩 형식
    • bmp, jpg, jpeg, png, pnm, pbm, pgm, ppm, jfif, webp
    • encoded로 지정하면 이미지 형식 자동 인식
• outputFormat: (anpr_read_file과 동일)
• options: (anpr_read_file과 동일)

Return value: (anpr_read_file과 동일) Remarks: (anpr_read_file과 동일)

2. Output Format

출력 데이터는 options에 d가 포함되는 객체 인식과 포함되지 않는 차량 번호 인식 두 가지 형식으로 구분됩니다.

2.1. 차량 번호 인식 결과

2.1.1. text

차량 번호 텍스트만 출력합니다. 번호판이 여러 개인 경우는 줄바꿈 문자 CR (0x0d)로 구분합니다.

01가2345
67나8901

차량 번호가 인식되지 않은 경우는 빈 텍스트NULL terminated string (0x00)를 출력합니다.

오류가 반환되는 경우는 아래와 같은 텍스트 형식으로 출력합니다.

error: (1) Invalid parameters

2.1.2. csv

차량 번호와 속성을 csv 형식으로 출력합니다. 인식된 차량 번호 당 한 라인 씩으로 구성되며 각 컬럼은 콤마 문자(,)로 구분됩니다.

01가2345,1217,2083,92,175,12.45,0.75,0.83,0.20,ev
67나8901,1108,1317,67,217,12.45,0.76,0.89,0.10,

각 컬럼의 의미는 다음과 같습니다.

컬럼	의미	비고
1	차량번호	text
2	번호판 x픽셀 좌표	area.x
3	번호판 y픽셀 좌표	area.y
4	번호판 폭	area.width
5	번호판 높이	area.height
6	번호판 각도	area.angle
7	문자 인식 신뢰도	conf.ocr
8	번호판 인식 신뢰도	conf.plate
9	문자 인식 소요 시간 (초)	elapsed
10(1)	친환경 전기자동차 여부	attr.ev

• ⁽¹⁾ 친환경 전기자동차이면 ev가 출력되고 아니면 공란으로 표시됨

차량 번호가 인식되지 않은 경우는 빈 텍스트NULL terminated string (0x00)를 출력합니다.

오류가 반환되는 경우는 아래와 같은 텍스트 형식으로 출력합니다.

error,1,Invalid parameters

2.1.3. json

차량 번호와 속성을 json 형식으로 출력합니다.

[
  {                         // 첫번째 번호판  
    "text": "01가2345",     // 차량 번호
    "area": {               // 번호판 영역 (픽셀 단위)
      "x": 1217,            // 좌측 상단 x 좌표
      "y": 2083,            // 좌측 상단 y 좌표
      "width": 92,          // 폭
      "height": 175,        // 높이
      "angle": 12.45        // 기울기 (도)
    },
    "attrs": {              // 번호판 속성
      "ev": true            // 친환경 전기자동차 여부
    },
    "ev": true,             // deprecated (attrs.ev로 옮김, 추후 버전에서 삭제 예정)
    "conf": {               // 신뢰도 (범위: 0 ~ 1)
      "ocr": 0.75,          // 문자 인식 신뢰도
      "plate": 0.84         // 번호판 인식 신뢰도
    },
    "elapsed": 0.27         // 소요 시간 (초 단위)
  },
  {                         // 두번째 번호판
    "text": "67나8901",
    "area": {
      "x": 1108,
      "y": 1317,
      "width": 67,
      "height": 217,
      "angle": 12.45
    },
    "attrs": {
      "ev": false
    },
    "ev": false,
    "conf": {
      "ocr": 0.76,
      "plate": 0.89
    },
    "elapsed": 0.14
  }
]

차량 번호가 인식되지 않은 경우는 아래와 같이 빈 데이터를 출력합니다.

[]

오류가 반환되는 경우는 아래와 같은 json 형식으로 출력합니다.

{
  "error": {
    "code": 1,
    "message": "Invalid parameters"
  }
}

2.1.4. yaml

차량 번호와 속성을 yaml 형식으로 출력합니다.

- text: 01가2345        # 첫번째 번호판, 차량 번호 
  area:                 # 번호판 영역 (픽셀 단위)
    x: 1217             # 좌측 상단 x 좌표
    y: 2083             # 좌측 상단 y 좌표
    width: 92           # 폭
    height: 175         # 높이
    angle: 12.45        # 기울기 (도)
  conf:                 # 신뢰도 (범위: 0 ~ 1)
    ocr: 0.75           # 문자 인식 신뢰도
    plate: 0.83         # 번호판 인식 신뢰도
  attrs:                # 번호판 속성
    ev: true            # 친환경 전기자동차 여부
  ev: true              # deprecated (attrs.ev로 옮김, 추후 버전에서 삭제 예정)
  elapsed: 0.20         # 소요 시간 (초)
- text: 67나8901        # 두번째 번호판
  area:
    x: 1108
    y: 1317
    width: 67
    height: 217
    angle: 12.45
  conf:
    ocr: 0.76
    plate: 0.89
  ev: false
  elapsed: 0.10

차량 번호가 인식되지 않은 경우는 아래와 같이 빈 데이터를 출력합니다.

오류가 반환되는 경우는 아래와 같은 yaml 형식으로 출력합니다.

error
  code: 1
  message: Invalid parameters

2.1.5. xml

차량 번호와 속성을 xml 형식으로 출력합니다.

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<data>
  <!-- 첫번째 번호판 
    text: 차량 번호
    ev: deprecated (attrs.ev로 옮김, 추후 버전에서 삭제 예정)
    elapsed: 소요 시간 (초)
  -->
  <license-plate text="01가2345" ev="true" elapsed="0.20">
    <!-- 번호판 속성
      ev: 친환경 전기자동차 여부 
    -->    
    <attrs ev="true"/>
    <!-- 번호판 영역 (픽셀 단위)
      x: 좌측 상단 x 좌표
      y:  좌측 상단 y 좌표
      width: 폭
      height: 높이
      angle: 기울기 (도)
    -->
    <area x="1217" y="2083" width="92" height="175" angle="12.45"/>
    <!-- 신뢰도 (범위: 0 ~ 1)
      ocr: 문자 인식 신뢰도
      plate: 번호판 인식 신뢰도
    -->
    <conf ocr="0.75" plate="0.83"/>
  </license-plate>
  <!-- 두번째 번호판 -->
  <license-plate text="67나8901" ev="false" elapsed="0.11">
    <attrs ev="false"/>
    <area x="1108" y="1317" width="67" height="217"/>
    <conf ocr="0.76" plate="0.89"/>
  </license-plate>
</data>

차량 번호가 인식되지 않은 경우는 아래와 같이 빈 데이터를 출력합니다.

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<data />

오류가 반환되는 경우는 아래와 같은 xml 형식으로 출력합니다.

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<error code="1" message="Invalid parameters" />

2.2. 객체 인식 결과

이미지에서 미리 학습한 객체를 찾아냅니다. 차별화된 특징은 360° 어안 렌즈 카메라로 촬영된 원본 이미지에서 외곡된 형태의 객체를 인식합니다. 현재 지원하는 객체 목록은 아래와 같습니다.

class	이름
car	차량
motorcycle	오토바이

2.2.1. csv, text

객체 인식 결과를 cvs 형식의 텍스트로 출력합니다. 출력 형식을 text로 지정한 경우도 csv 형식으로 대체되어 출력됩니다.

인식된 객체 당 한 라인 씩으로 구성되며 각 컬럼은 콤마 문자(,)로 구분됩니다.

car,2171,2281,396,521,0.9679,0.2886,51조8969,2420,2295,110,81,147.5933,0.9005,0.7864,0.3913,ev
car,264,2266,433,543,0.9706,0.2886,41노7656,315,2281,103,81,211.3135,0.9160,0.8299,0.4189,
car,777,0,579,403,0.9716,0.2886 // 번호판 정보가 없는 경우

각 컬럼의 의미는 다음과 같습니다.

컬럼	의미	비고
1	종류	class
2	x픽셀 좌표	area.x
3	y픽셀 좌표	area.y
4	폭	area.width
5	높이	area.height
6	신뢰도	conf
7	소요 시간(초)	elapsed
8(1)	차량번호	licensePlate.text
9	번호판 x픽셀 좌표	licensePlate.area.x
10	번호판 y픽셀 좌표	licensePlate.area.y
11	번호판 폭	licensePlate.area.width
12	번호판 높이	licensePlate.area.height
13	번호판 각도	licensePlate.area.angle
14	문자 인식 신뢰도	licensePlate.conf.ocr
15	번호판 인식 신뢰도	licensePlate.conf.plate
16	문자 인식 소요 시간 (초)	licensePlate.elapsed
17(2)	친환경 전기자동차 여부	licensePlate.attrs.ev

• ⁽¹⁾ 8번 컬럼부터는 r 옵션을 사용하여 차량 번호가 인식된 경우만 출력되며 아니면 이하 컬럼이 모두 생략됨
• ⁽²⁾ 17번 컬럼은 친환경 전기자동차로 인식된 경우 ev로 출력되며 아니면 공란으로 표시됨

객체가 인식되지 않은 경우는 빈 텍스트NULL terminated string (0x00)를 출력합니다.

오류가 반환되는 경우는 아래와 같은 텍스트 형식으로 출력합니다.

error,1,Invalid parameters

2.2.2. json

객체 인식 결과를 json 형식으로 출력합니다.

 [
  {                           // 첫번째 객체
    "class": "car",           // 객체 종류
    "area": {                 // 객체 영역 (픽셀 단위)
      "x": 2171,              // 좌측 상단 x 좌표
      "y": 2281,              // 좌측 상단 y 좌표
      "width": 396,           // 폭
      "height": 521           // 높이
    },
    "conf": 0.9679,           // 객체 인식 신뢰도 (범위: 0 ~ 1)
    "elapsed": 0.2513,        // 소요 시간 (초)
    "licensePlate": [         // 번호판
      {
        "text": "51조8969"    // 차량 번호
        "area": {             // 번호판 영역 (픽셀 단위)
          "x": 2420,          // 좌측 상단 x 좌표
          "y": 2295           // 좌측 상단 y 좌표
          "width": 110,       // 폭
          "height": 81,       // 높이
          "angle": 147.5933   // 기울기 (도)
        },
        "attrs": {            // 번호판 속성
          "ev": true          // 친환경 전기자동차 여부
        },
        "conf": {             // 신뢰도 (범위: 0 ~ 1)
          "ocr": 0.9005,      // 문자 인식 신뢰도
          "plate": 0.7864     // 번호판 인식 신뢰도
        },
        "elapsed": 0.3525,    // 소요 시간 (초)
      }
    ]
  },
  {                           // 두번째 객체    
    "class": "car",
    "area": {      
      "x": 264,
      "y": 2266,
      "width": 433,
      "height": 543
    },
    "conf": 0.9706,
    "elapsed": 0.2513,
    "licensePlate": [
      {
        "text": "41노7656"
        "area": {
          "x": 315,
          "y": 2281,
          "width": 103,
          "height": 81,
          "angle": 211.3135
        },
        "attrs": {
          "ev": false
        },
        "conf": {
          "ocr": 0.916,
          "plate": 0.8299
        },
        "elapsed": 0.4402
      }
    ]
  },
  {                           // 세번째 객체 (번호판 정보가 없는 경우)
    "class": "car",
    "area": {
      "x": 777,
      "y": 0
      "height": 403,
      "width": 579,
    },
    "conf": 0.9716,
    "elapsed": 0.2513
  }
]

객체가 인식되지 않은 경우는 아래와 같이 빈 데이터를 출력합니다.

[]

오류가 반환되는 경우는 아래와 같은 json 형식으로 출력합니다.

{
  "error": {
    "code": 1,
    "message": "Invalid parameters"
  }
}

2.2.3. yaml

객체 인식 결과를 yaml 형식으로 출력합니다.

- class: car            # 첫번째 객체, 객체 종류
  area:                 # 객체 영역 (픽셀 단위)
    x: 2171             # 좌측 상단 x 좌표
    y: 2281             # 좌측 상단 y 좌표
    width: 396          # 폭
    height: 521         # 높이
  conf: 0.9678          # 객체 인식 신뢰도 (범위: 0 ~ 1)
  elapsed: 0.3190       # 소요 시간 (초)
  licensePlate:         # 번호판
    - text: 51조8969    # 차량 번호
      area:             # 번호판 영역 (픽셀 단위)
        x: 2420         # 좌측 상단 x 좌표
        y: 2295         # 좌측 상단 y 좌표
        width: 110      # 폭
        height: 81      # 높이
        angle: 147.5933 # 기울기 (도)
      attrs:            # 번호판 속성
        ev: true        # 친환경 전기자동차 여부
      conf:             # 신뢰도 (범위: 0 ~ 1)
        ocr: 0.9005     # 문자 인식 신뢰도
        plate: 0.7864   # 번호판 인식 신뢰도
      elapsed: 0.3226   # 소요 시간 (초)
- class: car            # 두번째 객체
  area:
    x: 264
    y: 2266
    width: 433
    height: 543
  conf: 0.9706
  elapsed: 0.3191
  licensePlate:
    - text: 41노7656
      area:
        x: 315
        y: 2281
        width: 103
        height: 81
        angle: 211.3135
      conf:
        ocr: 0.916
        plate: 0.8299
      attrs:
        ev: false
      elapsed: 0.5527
- class: car            # 세번째 객체 (번호판 정보가 없는 경우)
  area:
    x: 777
    y: 0
    width: 579
    height: 403
  conf: 0.9716
  elapsed: 0.3191

객체가 인식되지 않은 경우는 아래와 같이 빈 데이터를 출력합니다.

오류가 반환되는 경우는 아래와 같은 yaml 형식으로 출력합니다.

error
  code: 1
  message: Invalid parameters

2.2.4. xml

객체 인식 결과를 xml 형식으로 출력합니다.

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<data>
  <!-- 첫번째 객체
    class: 객체 종류
    conf: 객체 인식 신뢰도 (범위: 0 ~ 1)
    elapsed: 소요 시간 (초)
  -->
  <object class="car" conf="0.9679" elapsed="0.3287">
    <!-- 객체 영역 (픽셀 단위)
      x: 좌측 상단 x 좌표
      y: 좌측 상단 y 좌표
      width: 폭
      height: 높이
    -->
    <area x="2171" y="2281" width="396" height="521"/>

    <!-- 번호판
      text: 차량 번호
      elapsed: 소요 시간 (초)
    -->
    <license-plate text="51조8969" elapsed="0.3961">
    
      <!-- 번호판 속성
        ev: 친환경 전기자동차 여부
      -->
      <attrs ev="true"/>
      
      <!-- 번호판 영역 (픽셀 단위)
        x: 좌측 상단 x 좌표
        y: 좌측 상단 y 좌표
        width: 폭
        height: 높이
        angle: 기울기 (도)
      -->
      <area x="2420" y="2295" width="110" height="81" angle="147.5933"/>

      <!-- 신뢰도 (범위: 0 ~ 1)
        ocr: 문자 인식 신뢰도
        plate: 번호판 인식 신뢰도
      -->
      <conf ocr="0.9005" plate="0.7864"/>
    </license-plate>
  </object>

  <!-- 두번째 객체 -->
  <object class="car" conf="0.9706" elapsed="0.3287">
    <area x="264" y="2266" width="433" height="543"/>
    <license-plate text="41노7656" elapsed="0.4364">
      <attrs ev="false"/>
      <area x="315" y="2281" width="103" height="81" angle="211.3135"/>
      <conf ocr="0.9160" plate="0.8299"/>
    </license-plate>
  </object>

  <!-- 세번째 객체 (번호판 정보가 없는 경우) -->
  <object class="car" conf="0.9716" elapsed="0.3287">
    <area x="777" y="0" width="579" height="403"/>
  </object>
</data>

객체가 인식되지 않은 경우는 아래와 같이 빈 데이터를 출력합니다.

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<data />

오류가 반환되는 경우는 아래와 같은 xml 형식으로 출력합니다.

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<error code="1" message="Invalid parameters" />

3. 오류 코드표

전체 오류 목록은 아래 표와 같습니다.

code	message	설명
1	Invalid parameters	함수 호출 인자가 잘못된 경우
2	File not found	입력 이미지 파일이 존재하지 않는 경우
3	Invalid image	입력 이미지 메모리가 형식에 맞지 않는 경우
4	Unsupported image format	입력 이미지가 지원되지 않는 형식인 경우
100	License expired	라이선스가 만료된 경우
101	Corrupted library	라이브러리 구성 파일 중 일부가 없거나 손상된 경우
102	Not initialized	엔진이 초기화되지 않은 상태
103	Too many workers	라이브러리 호출 쓰레드 수가 한계를 초과한 경우 (최대 256개)
104	Resource exhausted	더 이상 자원을 할당할 수 없는 경우
105	License not installed	라이선스가 설치되지 않은 상태 (리눅스에서 무료 평가판 라이센스가 설치되지 않은 경우 발생함)
106	USB dongle I/O error	USB 라이선스 동글 읽기 실패시 발생
107	License required	해당 기능을 사용하기 위한 라이선스가 없음
108	Unsupported platform	지원되지 않는 환경에서 실행시 발생
200	Unknown	기타 정의되지 않은 오류

4. 예제

• 디렉토리 구성

  /examples
    /bin                  # 각 플랫폼별 ANPR 엔진
      /windows-x86_64     # x86 64비트 윈도우즈용
      /windows-x86        # x86 32비트 윈도우즈용
      /linux-x86_64       # x86 64비트 리눅스용
      /linux-aarch64      # ARM 64비트 리눅스용
    /img                  # 테스트용 샘플 이미지
    /cpp                  # C++ 예제
    /csharp               # C#  예제
    /vb                   # Visual Basic 예제
    /javascript/nodejs    # JavaScript/Node.js 예제
    /python               # Python 예제
    /go                   # Golang 예제
    /pascal/delphi        # Pascal/Delphi 예제
    /perl                 # Perl 예제
    /ruby                 # Ruby 예제
  

• TS-ANPR 엔진 디렉토리를 /examples/bin 디렉토리에 복사해 넣고 예제를 실행하면 됩니다.

언어	호출방식	예제
C/C++	Importlib	examples/cpp/anprCpp1
(상동)	LoadLibrary	examples/cpp/anprCpp2
C#	.Net	examples/csharp/anprCsharpDotnet1
Visual Basic	.Net	examples/vb/anprVbDotnet1
Python	ctypes	examples/python
JavaScript	Node.js, ffi	examples/javascript/nodejs
Go	C, syscall	examples/go
Pascal	Delphi	examples/pascal/delphi
Perl	Win32::API	examples/perl
Ruby	ffi	examples/ruby