当前位置: 首页 > news >正文

闲庭信步使用图像验证平台加速FPGA的开发:第三十课——车牌识别的FPGA实现(2)实现车牌定位

    (本系列只需要modelsim即可完成数字图像的处理,每个工程都搭建了全自动化的仿真环境,只需要双击top_tb.bat文件就可以完成整个的仿真,大大降低了初学者的门槛!!!!如需要该系列的工程文件请关注知识星球:成工fpga,https://t.zsxq.com/DMeqH,关注即送200GB学习资料,链接已置顶!)

上篇我们轻松实现了车牌定位的预处理,得到的最终预处理图片如下所示。注意一下,本工程是要求测试的图片要尽可能是正的,不要斜,如果是斜的图片,实际处理的过程中要先进行各种校正,至于如何校正不是本文的重点。

得到如上预处理的图片,如何进行车牌边界的定位呢?其实很明显,车牌的边界应该都是连续和相对连续的横线或者竖线,所以我们分别对每行或者每列的图像值为1的点进行求和存储,最后再对前后行存储的数据和进行比较,变化大于设定阈值的行或者列就是车牌的边缘。

在\src\plate_location文件夹下新建horizontal_location.sv文件,完成车牌上下边界的定位。首先完成每行图像数据值的叠加(不是0就是1,就是一行所有像素点求和),并保存到数组ram中。

在图片的最后一行,将前面每行求和的数据从数组ram中一一读出来。

用ud_edge_flag信号来标示上下边界,ud_edge_flag==0时,ram前后两行数据的变化大于阈值THRESHOLD,那就是上边界(反映在图片上是下边界,应用bmp图像是从下往上);如果ud_edge_flag==1,ram前后两行数据的变化大于阈值THRESHOLD,那就是下边界。

最后对上下边界进行适当的调整,这个根据实际情况来,一般边界也不是1行,调整是为了在边界线的中间位置。

完成上下边界的定位,那就开始左右边界的定位,在\src\plate_location文件夹下新建vertical_location.sv文件,思路和求上下边界基本一致。首先将每列的数据分别相加后存放人数组ram中。

在图片的最后一行,将前面每=列求和的数据从数组ram中一一读出来。这儿为了解决图片稍微倾斜的问题,取相邻的五列ram数据进行叠加。

用lr_edge_flag信号来标示左右边界,lr_edge_flag==0时,ram前后多列数据的变化大于阈值THRESHOLD,那就是左边界;如果lr_edge_flag==1,ram前后多列数据的变化大于阈值THRESHOLD,那就是右边界。

最后对左右边界进行适当的调整,这个也是根据实际情况来。

完成车牌上下左右边界的初步定位,还需要进一步的调整,在\src\plate_location文件夹下新建plate_boarder_adjust.sv模块,主要完成车牌比例调整,检测边界是否有效等功能,并将车牌定位的区域缩到字符的区域,这个模块成工基本没有进行太大的改动。

在\src\plate_location文件夹下新建plate_location模块,完成目前所有模块的集成,如下所示。

完成车牌和字符边界的定位,我们要把定位的信息反应在图片上,也就是在图片上将车牌的位置标出来,看看对不对,在\src\plate_location文件夹新建location_out.sv模块,用来将车牌定位和字符定位的信息反应到原图片上,也就是进行叠加。思路也是非常的简单,找到要画线的区域,用固定的颜色标出来即可。

在下一个initial块中,完成两帧图片的保存。

打开img下的output文件夹,可以看到车牌边界的定位和字符区域的定位。

http://www.xdnf.cn/news/1170883.html

相关文章:

  • 类加载过程及双亲委派模型
  • 数据结构自学Day12-- 排序算法2
  • Pycharm下载、安装及配置
  • 【运维】SGLang服务器参数配置详解
  • 大数据之Hive:Hive中week相关的几个函数
  • 微调大语言模型(LLM)有多难?
  • SpringBoot全局异常报错处理和信息返回
  • Vue 脚手架基础特性
  • Maven 环境配置全攻略:从入门到实战
  • Typecho三种版权保护方法对比与实战指南
  • 渗透部分总结
  • 如何把jar包打成docker镜像(SpringBoot项目打包成Docker )部署到Linux
  • 本地代理和服务器代理区别
  • 【MyBatisPlus】一文讲清 MyBatisPlus 基本原理及基本使用方式
  • NumPy库使用教学,简单详细。
  • allegro 16.6配置CIS库报错 ORCIS-6129 ORCIS-6469
  • Matplotlib绘制各种图参考
  • 时序数据库IoTDB好不好?
  • 在 Linux 系统中基于 Nginx 搭建 openlab 网站及子页面
  • 浅谈——C++和C#差异
  • 从 COLMAP 到 3D Gaussian Splatting
  • 【面试】Redis分布式ID与锁的底层博弈:高并发下的陷阱与破局之道
  • 机器人氩弧焊保护气降成本的方法
  • kafka主题管理详解 - kafka-topics.sh
  • 苹果app应用ipa文件程序开发后如何运行到苹果iOS真机上测试?
  • IntelliJ IDEA (2024.3.1)优雅导入 Maven 项目的两种方式详解
  • 【小学】小学学习资料合集(不定时更新,有需要及时保存,避免失效)
  • LNMP平台部署
  • 设计模式——责任链模式
  • 欧式装修颜色要怎么搭配?