文章目錄
- 前言
- 一、硬體選擇
- 1.開發板
- 2.攝像頭選擇
- 3.顯示屏
- 二、影像處理步驟
- 1.牌照定位
- 2.牌照字符分割
- 3.牌照字符識別
- 總結
前言
基于FPGA的影像處理應用，雖然已經在絕大多數的高解析度、高幀率的機器視覺產品中普及，但仍然很少有資料可以學習參考，而在影像處理領域，其實也有已經非常成熟的理論和應用，市面上的圖書也比比皆是，但是我們依然很難找到能和FPGA碰撞出“火花”的好作品，——特權同學，
一、硬體選擇
1.開發板
開發板選擇Xilinx Spartan-7開發板，黑金打板一直以來比較扎實，正點原子的話容易燒板，但是外設器件多適合學習，想學習的話，可以選擇正點原子的開拓者，使用的芯片是Altera的EP4CE10芯片，想做專案的話一般推薦黑金的板，黑金的板一般都是外設器件、IO都少，但是適合做“專門”專案（這里沒有打廣告，一點經驗之談，可能不對，歡迎指正），
AC7050(核心板型號，下同)核心板，是基于 XILINX 公司的 Spartan 7 系列的XC7S50FGGA484 這款芯片開發的高性能核心板，具有高速，高帶寬，高容量等特點，適合高速資料通信，視頻影像處理，高速資料采集等方面使用，同時這塊板有接近5萬邏輯門，適合做純FPGA專案，
2.攝像頭選擇
攝像頭選擇黑金的OV5640攝像頭，攝像頭的使用這里就不做過多贅述，有個地方需要注意的是，攝像頭在使用的時候，經常會倒著放，這個時候顯示屏的畫面就需要調整，出現這個問題的時候搜索（ov5640攝像頭如何實作上下鏡像及左右翻轉）這篇文章閱讀就好看，只需修改幾個暫存器就可以完成鏡像操作，
3.顯示屏
選擇4.3寸顯示屏，
二、影像處理步驟
我們以目前技術非常成熟且應用非常廣泛的車牌識別應用為例，通過雷達等手段定位探測到有效距離范圍中有汽車通過時，影像傳感器將觸發采集影像用于后端的牌照識別，
進行車牌識別即影像后處理的程序，如下圖所示，通常需要以下幾個步驟：
1、牌照定位，定位圖片中的每個字符分割出來；
2、牌照字符分割，把牌照中的每個字符分割出來；
3、牌照字符識別，對分割好的單個字符進行識別，最終組成牌照1號碼，
1.牌照定位
自然環境下,汽車影像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區域是整個識別程序的關犍，首先對采集到的視頻影像進行大范圍的相關搜索,找到符合汽車牌照特征的若干區域作為候選區,然后對這些候選區域做進一步分析、評判,最后選定一個最佳的區域作為牌照區域,并將其從影像中分離出來，
2.牌照字符分割
完成牌照區域的定位后,再將牌照區域分割成單個字符,然后進行識別，最常見的方法就是根據車牌投影、像素統計特征對車牌影像進行字符分割，它的基本原理是對車牌影像進行逐列掃描，統計車牌字符的每列像素點個數,并得到投影圖,根據車牌字符像素統計特點(投影圖中的波峰或者波谷),把車牌分割成單個獨立的字符，
3.牌照字符識別
牌照字符識別方法主要有基于模板匹配的演算法和基于人工神經網路的演算法，基于模板匹配的演算法首先將分割后的字符二值化并將其大小縮放為字符資料庫中模板的大小,然后與所有的模板進行匹配,選擇最佳的匹配作為結果，基于人工神經網路的演算法有兩種:一種是先對字符進行特征提取.然后用所獲得特征來訓練神經網路分配器;另一種是直接把影像輸入網路，由網路自動實作特征提取直至識別出結果，
總結
效果大致這樣，里面還有一些點，有時間再做補充，
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