三步就能在OpenHarmony中实现车牌识别 精华

发布于 2022-7-6 11:20
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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:三步就能在OpenHarmony中实现车牌识别-开源基础软件社区

   

运行程序后按下 1 拍照、按 2 输出识别结果如下所示:三步就能在OpenHarmony中实现车牌识别-开源基础软件社区

   

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

 

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 build
make-gui ..

 

显示的 UI 界面如下图:三步就能在OpenHarmony中实现车牌识别-开源基础软件社区

   

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.sh
chmod 777 build_opencv.sh
vim build_opencv.sh
##添加如下内容
#!/bin/sh
processor=`cat /proc/cpuinfo|grep processor | sort -u | wc -l`
cd build
make -j$processor
cp lib/* $1/libs/

 

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 build
cd build
cmake-gui ..

 

显示的 UI 界面如下图:

   三步就能在OpenHarmony中实现车牌识别-开源基础软件社区

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 = []
}

 

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

   三步就能在OpenHarmony中实现车牌识别-开源基础软件社区

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:三步就能在OpenHarmony中实现车牌识别-开源基础软件社区

   

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:三步就能在OpenHarmony中实现车牌识别-开源基础软件社区

   

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;
}

三步就能在OpenHarmony中实现车牌识别-开源基础软件社区

   

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:三步就能在OpenHarmony中实现车牌识别-开源基础软件社区

   

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

   三步就能在OpenHarmony中实现车牌识别-开源基础软件社区

已于2022-7-6 11:20:09修改
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