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Gleam 예제

https://github.com/bobhyun/TS-ANPR/tree/main/examples/Gleam/anpr

1. 엔진 파일 복사

[참고] 이 예제에서는 다른 예제들과 공유하기 위해 엔진 파일을 examples/bin/ 디렉토리에 압축 해제합니다. 하지만 실제 배포 시에는 일반적으로 애플리케이션의 실행 파일이 위치한 디렉토리에 엔진 파일을 복사합니다.

Windows x86 64비트용 엔진 파일을 examples/bin/windows-x86_64 디렉토리에 압축 해제
```
7z x tsanpr*-windows-x86_64.7z
```
Windows x86 32비트용 엔진 파일을 examples/bin/windows-x86 디렉토리에 압축 해제
```
7z x tsanpr*-windows-x86.7z
```
Linux x86 64비트용 엔진 파일을 examples/bin/linux-x86_64 디렉토리에 압축 해제
```
tar xvf tsanpr-linux-x86_64.tar.xz
```
Linux arm 64비트용 엔진 파일을 examples/bin/linux-aarch64 디렉토리에 압축 해제
```
tar xvf tsanpr-linux-aarch64.tar.xz
```

디렉토리 구조

examples
├── bin
│   ├─── windows-x86_64        # Windows (x86_64)용 엔진 디렉토리
│   │   ├── tsanpr.dll
│   │   ├── tsanpr-*.eon
│   │   └── tshelper.exe
│   ├─── windows-x86           # Windows (x86)용 엔진 디렉토리
│   │   ├── tsanpr.dll
│   │   ├── tsanpr-*.eon
│   │   └── tshelper.exe
│   ├── linux-x86_64           # Linux (x86_64)용 엔진 디렉토리
│   │   ├── libtsanpr.so
│   │   ├── tsanpr-*.eon
│   │   └── tshelper
│   └── linux-aarch64          # Linux (arm64)용 엔진 디렉토리
│       ├── libtsanpr.so
│       ├── tsanpr-*.eon
│       └── tshelper
├── img                        # 이미지 디렉토리
└── Gleam
    └── anpr                   # 프로젝트 디렉토리
       ├── c_src               # C NIF 소스 파일
       │   ├── tsanpr_nif.c    # NIF 구현
       │   └── stb_image.h     # 이미지 디코딩 라이브러리
       ├── src                 # Gleam/Erlang 소스 파일
       │   ├── anpr.gleam      # 메인 모듈
       │   ├── tsanpr.gleam    # TSANPR API 모듈
       │   ├── tsanpr_ffi.erl  # NIF 래퍼 모듈
       │   └── anpr_ffi.erl    # 헬퍼 함수
       ├── priv                # 컴파일된 NIF 라이브러리 (생성됨)
       │   └── tsanpr_nif.dll/.so
       ├── gleam.toml          # Gleam 프로젝트 설정
       ├── manifest.toml       # Gleam 의존성 매니페스트
       ├── build_nif.bat       # Windows NIF 빌드 스크립트
       ├── build_nif.sh        # Linux NIF 빌드 스크립트
       ├── Makefile            # Linux Makefile
       ├── Makefile.win        # Windows Makefile
       └── build               # Gleam 빌드 출력 (생성됨)
          └── dev/erlang/anpr
             ├── ebin          # 컴파일된 .beam 파일
             └── priv          # 런타임용 NIF 라이브러리

2. 사전 요구사항

Gleam과 Erlang 설치

Windows:

# 먼저 Erlang 설치
# https://www.erlang.org/downloads 에서 다운로드

# Gleam 설치
# https://gleam.run/getting-started/installing/ 에서 다운로드

Linux:

# Erlang 설치
sudo apt-get install erlang

# Gleam 설치 (x86_64)
cd /tmp
wget https://github.com/gleam-lang/gleam/releases/download/v1.14.0/gleam-v1.14.0-x86_64-unknown-linux-musl.tar.gz
tar xzf gleam-v1.14.0-x86_64-unknown-linux-musl.tar.gz
sudo mv gleam /usr/local/bin/

# ARM64 (aarch64)용
wget https://github.com/gleam-lang/gleam/releases/download/v1.14.0/gleam-v1.14.0-aarch64-unknown-linux-musl.tar.gz
tar xzf gleam-v1.14.0-aarch64-unknown-linux-musl.tar.gz
sudo mv gleam /usr/local/bin/

설치 확인
```
gleam --version
erl -version
```

3. 실행 방법

Gleam 예제 디렉토리로 이동
```
cd Gleam/anpr
```

예제 실행

# 의존성 설치
gleam deps download

# 예제 실행
gleam run

# 또는 빌드 후 실행
gleam build
gleam run

4. 참고사항

이 Gleam 구현은 다른 언어 예제들과 동일한 기능을 제공합니다
Gleam의 Erlang 상호 운용성을 사용하여 네이티브 TSANPR 라이브러리와 인터페이스합니다
Gleam의 타입 안전성과 함수형 프로그래밍 패러다임이 신뢰성을 제공합니다
뛰어난 동시성을 위해 Erlang 가상 머신(BEAM)에서 실행됩니다
참고: 이 예제는 데모를 위한 단순화된 네이티브 라이브러리 통합을 사용합니다

5. 기능

파일 기반 인식: 이미지 파일을 직접 처리
인코딩된 이미지 처리: 인코딩된 이미지 데이터 처리 (JPEG, PNG 등)
픽셀 버퍼 처리: 원시 픽셀 데이터 처리 (단순화된 구현)
다중 출력 형식: 텍스트, JSON, YAML, XML, CSV 출력 지원
다중 인식 모드: 단일 번호판, 다중 번호판, 차량 감지 등
관심 영역(RoI): 이미지 내 특정 영역 처리
다국가 지원: 다양한 번호판 형식 지원 (KR, JP, VN 등)

6. API 참조

TSANPR 모듈

Gleam 구현은 다음 함수들을 제공합니다:

초기화:

tsanpr.new(library_path: String) -> Result(TSANPR, String): TSANPR 인스턴스 생성

핵심 함수:

tsanpr.initialize(tsanpr: TSANPR, mode: String) -> Result(String, String): ANPR 엔진 초기화
tsanpr.read_file(tsanpr: TSANPR, img_file_name: String, output_format: String, options: String) -> Result(String, String): 이미지 파일 처리
tsanpr.read_pixels(tsanpr: TSANPR, pixels: List(Int), width: Int, height: Int, stride: Int, pixel_format: String, output_format: String, options: String) -> Result(String, String): 픽셀 데이터 처리

인식 옵션

"": 단일 번호판 인식 (기본값)
"vm": 차량에 부착된 다중 번호판 인식
"vmb": 차량에 부착된 다중 번호판 인식 (오토바이 포함)
"vms": 주변 감지와 함께 차량에 부착된 다중 번호판 인식
"dms": 다중 주변 객체 (차량) 인식
"dmsr": 다중 주변 객체 (차량)와 번호판 인식
"dmsri<좌표>": 관심 영역 내에서 인식

출력 형식

"text": 일반 텍스트 출력
"json": JSON 형식 출력
"yaml": YAML 형식 출력
"xml": XML 형식 출력
"csv": CSV 형식 출력