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

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：

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：

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：

在 OpenHarmony 实现 EasyPR 需要主要分为如下三步：

GN 构建，将 EasyPR 加入编译构建；
拍照，调用 OpenHarmony 拍照接口，拍摄车牌；
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;
}