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三步就能在 OpenHarmony 中实现车牌识别

  • 2022 年 7 月 06 日
  • 本文字数:3285 字

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三步就能在OpenHarmony中实现车牌识别

介绍

本车牌识别项目是基于开源项目 EasyPR(Easy to do Plate Recognition)实现。EasyPR 是一个开源的中文车牌识别系统,基于 OpenCV 开源库开发。


本项目使用润和 HiSpark Taurus AI Camera(Hi3516DV300) 摄像头开发板套件(以下简称 Hi3516)实现拍照车牌并显示识别结果。采用的系统是 OpenAtom OpenHarmony (简称“OpenHarmony”) 3.1 Release 小型系统。


首先将 Hi3516 中的摄像头对准车牌,其距离约为 60cm~70cm 如下所示:



运行程序后按下 1 拍照、按 2 输出识别结果如下所示:



开发流程

本车牌识别项目使用 OpenHarmony 中的媒体子系统实现。代码基于停车场景下的本地车牌识别。进行讲解,其代码结构如下:


三方库移植

EasyPR 实现是基于 OpenCV 实现,因此实现 EasyPR 首先得移植 OpenCV。移植的方式采用 Gn 调用 Shell 脚本,Shell 脚本调用 Makefile 实现。


├── BUILD.gn├── include │   ├── camera.h                                       // 摄像头定义│   ├── local_net_communication.h          // 设备协同主要功能定义│   ├── local_net_def.h                             // 设备协同打印日志│   ├── local_net_dlist.h                            // 设备协同设备列表定义│   ├── local_net_message.h                    // 设备协同传输消息定义│   ├── local_net_udp.h                             // 设备协同udp协议定义│   ├── local_net_utils.h                            // 设备协同通用工具定义│   ├── log.h                                              // 打印日志定义│   └── wpa_work.h                                   // wifi设置定义└── src    ├── base64.cpp                                     // 图片转base64格式功能代码     ├── camera.cpp                                     // 摄像头实现    ├── local_net_communication.c            // 设备协同主要功能实现    ├── local_net_dlist.c                              // 设备协同设备列表实现    ├── local_net_message.c                      // 设备协同传输消息实现    ├── local_net_udp.c                              // 设备协同udp协议实现    ├── local_net_utils.c                              // 设备协同通用工具实现    ├── main.cpp                                         // 主程序    └── wpa_work.c                                     // wifi设置实现
复制代码


下面介绍移植的大致流程,具体细节可参考小型系统上运行开源项目车牌识别及移植 opencv 库。


移植 OpenCV


下载源码

获取源码将 OpenCV 库源码放在 OpenHarmony 根目录下的 third_party 下:


生成 Makefile

在 OpenCV 源码根目录新建 build 目录生成 Makefile 文件:

使用 cmake-gui 来配置编译环境:


cd buildmake-gui ..
复制代码


显示的 UI 界面如下图:



点击 Configure 进行配置,选择第四个选项进行配置,如下图:

配置工具链:

点击 Generate 生成 Makefile。


创建 Shell 脚本   

在 OpenCV 源码根目录新增 build_opencv.sh:


touch build_opencv.shchmod 777 build_opencv.shvim build_opencv.sh##添加如下内容#!/bin/shprocessor=`cat /proc/cpuinfo|grep processor | sort -u | wc -l`cd buildmake -j$processorcp lib/* $1/libs/
复制代码


创建 Gn 文件

在 OpenCV 源码根目录新增 BUILD.gn 将 OpenCV 库加入编译构建:


移植 EasyPR

下载源码

获取源码 EasyPR 库源码放在源码根目录下的 third_party 下:


生成 Makefile

在 EasyPr 源码根目录新建 build 目录:


mkdir buildcd buildcmake-gui ..
复制代码


显示的 UI 界面如下图:



点击 Configure 进行配置,选择第四个选项进行配置,如下图:

配置工具链:

点击 Generate 生成 Makefile。


创建 Shell 脚本

在 EasyPR 源码根目录新增 build_easypr.sh:


创建 Gn 文件

在 EasyPR 源码根目录新增 BUILD.gn 加入至编译构建:


vim BUILD.gn

#BUILD.gn中添加如下内容import("//build/lite/config/component/lite_component.gni")import("//build/lite/ndk/ndk.gni")

root_build = rebase_path(root_build_dir)

build_ext_component("easypr_lib") { command = "sh build_easypr.sh $root_build" exec_path = "$root_build/../../../third_party/EasyPR"}

lite_component("easypr") { deps = [ "//third_party/opencv:opencv", ":easypr_lib" ] features = []}
复制代码


最终 OpenCV 与 EasyPR 在 third_party 目录如下图所示:



在 OpenHarmony 实现 EasyPR 需要主要分为如下三步:

1. GN 构建,将 EasyPR 加入编译构建;

2. 拍照,调用 OpenHarmony 拍照接口,拍摄车牌;

3. EasyPR 本地识别,调用 EasyPR 识别车牌接口并返回识别结果。


GN 构建

GN 构建中包含了 EasyPR 的头文件路径 、链接 EasyPR 动态库、编译依赖 EasyPR。如下所示:



拍照

拍照功能是基于官方文档拍照开发指导开发的,其 demo 样例在如下目录:



在停车场景中二维码识别与车牌识别共用同一份拍照代码 ,为提高二维码识别率在拍照初始化时须将分辨率设置为 1280*720。该改动在进行车牌识别时不会影响 ,初始化拍照代码如下图:

设置照片保存路径在文件 camera.h 下: 


因为在停车场景中二维码扫码与车牌识别都会调用拍照接口,因此使用 s_runAi 作区分:


int main(int argc,char **argv){    int ret;    char licensePlate[32] = {0};    char input;    InitCamera();    PlateInit();    while(cin >> input) {        switch (input) {            case '1':                RunAICamera();                                                  // 拍照                break;            case '2':                memset(licensePlate, 0, sizeof(licensePlate));                ret = GetPlateString(IMG_PATH, licensePlate);   // 识别车牌                SAMPLE_INFO("ret -> %d, licensePlate->%s", ret, licensePlate);                break;            case 's':                PlateDeinit();                ExitCamera();                return 0;            default:                SAMPLE_ERROR("input Error");                break;        }    }    return 0;}
复制代码



进行拍照后会进入拍照数据处理,当 s_runAi 为 false 说明是二维码识别,直接调用二维码识别接口即可。当 s_runAi 为 true 时须将拍照的数据保存为图片:



将拍照数据以图片保存路径为“/sdcard/CaptureAi.jpg” 。


EasyPR 本地识别

编写主程序 main.cpp 设置程序功能为按 1 拍照、按 2 显示结果 :


编译烧录

前文大致概括了 OpenCV 和 EasyPR 的移植步骤,更详细的关于环境搭建、烧录以及项目源码构建的步骤,请查看参考文章本地车牌识别。


总结

编写车牌识别库对外接口,相关接口使用可以参考作者文章介绍;本文章的源码参考本地车牌识别。丰富多样的 OpenHarmony 开发样例离不开广大合作伙伴和开发者的贡献,如果你也想把自己开发的样例分享出来,欢迎把样例提交到 OpenHarmony 知识体系 SIG 仓来,共建开发样例请参考如何共建开发样例。

车牌识别器(OpenCV 版本)

https://gitee.com/openharmony-sig/knowledge_demo_temp/tree/master/docs/GreyWolf_ImageRecognition_LocalAI


车牌识别器

https://gitee.com/openharmony-sig/knowledge_demo_temp/blob/master/docs/GreyWolf_EasyPR/readme.md


拍照开发指导

https://gitee.com/openharmony/docs/blob/master/zh-cn/device-dev/guide/device-camera-control-demo-photoguide.md


作者文章列表

https://gitee.com/link?target=https%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%2Fsubconscious%2Fp%2F3979988.html


源码参考

https://gitee.com/openharmony-sig/knowledge_demo_temp/tree/master/docs/GreyWolf_ImageRecognition_LocalAI


构建开发样例

https://gitee.com/openharmony-sig/knowledge/blob/master/docs/co-construct_demos/README_zh.md



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OpenHarmony开发者官方账号 2021.12.15 加入

OpenHarmony是由开放原子开源基金会(OpenAtom Foundation)孵化及运营的开源项目,目标是面向全场景、全连接、全智能时代,基于开源的方式,搭建一个智能终端设备操作系统的框架和平台,促进万物互联产业的繁荣发展

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