【BPI-CanMV-K230D-Zero开发板体验】+车牌识别处理与应用方法

目前在许多的公共场所，如商场、学校、小区等都已采用车牌的自动识别管理，那如何自己也来实现这样的管理呢？

其实，较好的选择就是选取K230D-Zero开发板，因为它本身就具体了这样的基础，提供相应的开发基础和功能扩展能力，故使用它可以达到预期的目标。

所谓“车牌识别”，其实就是先将图像中的车牌位置找出来并加以标示，然后再识别出车牌的内容，其识别流程如图1所示。

图1 识别流程

车牌识别的程序文件为：CanMV IDE\CanMV\sdcard\examples\05-AI-Demo\licence_det_rec.py

在对车牌进行识别时，其场景如图2所示。待识别的车牌在被拍摄后，由显示屏来给摄像头提供图像的显示场所。由帧缓冲区窗口可发现，程序已用绿色矩形框标示出了车牌所在的区域。

图2 标示车牌位置

识别处理的主循环程序为：

while True:

        with ScopedTiming("total",1):

            img=pl.get_frame()                  # 获取当前帧

            det_res,rec_res=lr.run(img)           # 推理当前帧

            lr.draw_result(pl,det_res,rec_res)       # 绘制当前帧推理结果

            pl.show_image()                    # 展示推理结果

            gc.collect()

    lr.licence_det.deinit()

    lr.licence_rec.deinit()

    pl.destroy()

此外，我们从下面的数组定义，也可看出其输出信息的范围，其内容为：

self.dict_rec = ["挂", "使", "领", "澳", "港", "皖", "沪", "津", "渝", "冀", "晋", "蒙", "辽", "吉", "黑", "苏", "浙", "京", "闽", "赣", "鲁", "豫", "鄂", "湘", "粤", "桂", "琼", "川", "贵", "云", "藏", "陕", "甘", "青", "宁", "新", "警", "学", "0", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "J", "K", "L", "M", "N", "P", "Q", "R", "S", "T", "U", "V", "W", "X", "Y", "Z", "_", "-"]

在完成识别处理的情况下，其识别结果会以橙色的字体标识出来，见图3所示。

图3 车牌识别

此外，由串行终端窗口还可观察到相应的输出信息，其具体形式如下：

[array([360.6, 224.3672, 87.59999, 215.2547, 95.24998, 132.8625, 367.2, 142.0383], dtype=float32), array([426.0, 345.9305, 251.5125, 339.5812, 258.075, 285.8766, 432.825, 292.2679], dtype=float32)] ['\u6d25HA0009', '\u6d25HA0009']

11.48614

其中“6d25HA0009”为牌照内容，汉字编码采用Unicode码，即牌照为“津HA0009”。

若进行计费管理，可在RTC计时的配合下来实现。即：将第一次识别到该车辆的时间作为进入时间，将第二次识别到的时间作为驶出时间，通过计算时间差*计时单价即可算出收费值。