《ST春季狂晒+视觉识别》

只看该作者 · 2019-3-31 17:20

本帖最后由卑鄙的小黄人于 2019-4-4 13:31 编辑

又是一年一度的ST峰会即将到来了，还是老地方-深圳，老时间4.26-4.27（今年是个福利时间，粉丝节放在了星期天，good！）。期待！
峰会即将到来，我也这里分享一下最近做的一个视觉识别系统——基于STM32F103的车牌号识别系统。源码可见附件。

一、介绍

在当今，经济发展越来越快，而我们出行的代步工具也不断更新。如今，汽车以成为整个社会必不可少的出行必需品了，也成为我们日常生活的必需品。这也造成了汽车数量的急剧增长，同时也给交通管理带来了各类问题。如何实现智能交通管理体系，成为人们关注的问题，而在其中实现车牌识别又是绕不开的环节。

本设计在硬件使用以STM32F103RBT单片机为主控模块，以AMS1117芯片为核心的组成电源电路和使用摄像头OV7670图像采集模块并以TFT彩屏显示完成硬件电路设计，在软件上，实现了对图像的采集图像的分析及识别，通过二值化处理和分析跳变点对车牌判定，并使用字符分割与匹配的方法最终完成车牌号的识别。

二、整体方案设计

本设计以STM32F103单片机作为主控器，采用了OV7670摄像头作为图像采集装置模块，stm32与OV7670以通信协议为基础，将OV7670摄像头采集到的图像以像素点为单位一个一个的传输给STM32F103单片机，实现图像的采集；采用了TFT_ILI9341 2.8作为显示屏。该设计的系统框图如下所示：

三、设计与实现

在软件设计中，首先先将所有外围器件包括单片机内部资源进行初始化设置，再接着进入死循环状态，即循环对车牌号识别与显示，其过程包括使用单片机控制OV7670图像采集模块对车牌图像信息进行采集，再对图像信息进行分析、运算，包括对图像二值化处理，对图像跳变点的分析和划线，在进行图像分割，计算字符的边界，最后与字符库进行匹配实现车牌号的识别并通过TFT显示屏显示。

(1)图像采集:

该设计通过OV7670带FIFO摄像头进行图像信息的采集，其能达到320*240的分辨率，采用RGB565图像协议格式。通过与STM32单片机的通信，将图像信息传送至单片机，完成图像采集，并经由单片机，于TFT显示屏显示。执行初始化程序与图像采集程序如下：

OV7670_Gpio_Init(); // OV7670设置初始化

Data_Image_Capture(); // 图像采集子程序

（2）图像二值化

在对车牌号进行识别的过程中，为了便于单片机处理与计算，识别除车牌号，一般在此领域中，通常采用图像二值化的方法去降低图像的信息量，便于后面对图像所蕴含的图形、文字信息进行判断。即图像二值化便是通过选择合适的阈值，将原本彩色的图像，即多个灰度值的彩色图像经过对图像的处理，分析数值，将其转换成黑白双色二值化的图像。如此处理，使得图像信息更加简单明了，数据量更小，以凸显关键的图像信息。

该设计中采用OV7670图像采集装置模块用以采集图像信息，在其采集过程中，将其采集到的图像像素点进行二值化变换，分别设定R、G、B的阈值，即可实现全黑0x0000和全白0xffff两种色值的图像。并且通过程序计算，得出跳变点，以判断车牌区域。

（3）车牌区域的识别判断

在图像采集装置采集的图像信息中，采集到的图像信息，不仅仅包含车牌图像信息，往往参杂着其他干扰因素，所以如何准确判断车牌区域是至关重要的。通过对数字图像信息处理技术的学习，在当前判断车牌区域的方法大致有两种，第一种是将图像二值化，分析跳变点，判定车牌区域；第二种利用空间颜色深度的变化与车牌底色进行对比，实现对车牌区域分割、提取。

系统在执行完上一步操作之后，便对240方向跳变点进行函数分析，即执行240跳变点分析函数，以实现对车哎区域上、下边界的判断。此过程首先便是对240方向先进行扫面，找出跳变点，通过跳变点，对其进行阈值的分析从而得到系统对车牌区域上、下边界的判断。再根据上下限横向画两条长的蓝色的线，标识车牌区域。

（4）字符分割

单片机在执行字符分割程序时，是通过获取每一个字符的左边界KK和右边界K进行字符分割。

（5）字符匹配

在执行完字符分割之后，再进行归一化处理。通过单片机的字符库的对比过程，对分割出来的字符在系统的数据库中的字符进行相似度匹配。

四、成果