基于FPGA的智能车牌识别系统Verilog代码详解：含OV5640图像采集与HDMI显示功能...

基于FPGA的车牌识别系统verilog代码包含verilog仿真代码matlab仿真 OV5640采集图像HDMI显示图像车牌字符显示在车牌左上角并且把车牌用红框框起。 正点原子达芬奇或者达芬奇pro都可以直接使用fpga芯片xc7a35tfgg484其他板子可参考修改。车牌识别系统这玩意儿做起来其实挺带劲的。咱们今天要聊的这个方案直接拿FPGA硬刚图像处理OV5640摄像头拍到的画面通过HDMI实时显示不说还能给车牌套红框把识别结果怼到左上角。不整虚的直接上干货。先看硬件架构代码懒得贴完整工程了抓重点模块说说// 图像采集状态机核心片段 always(posedge cmos_pclk) begin case(state) IDLE: if(start_capture) state RECEIVE_HEADER; RECEIVE_HEADER: if(header_cnt 3) state GET_DATA; GET_DATA: if(pixel_cnt IMG_WIDTH*IMG_HEIGHT-1) state IDLE; //...状态跳转控制摄像头数据流 endcase end这个状态机负责把OV5640摄像头输出的拜耳数据转成RGB格式。注意cmos_pclk用的是摄像头自己的时钟域这里必须做跨时钟域处理。建议用异步FIFO缓冲数据我习惯用Xilinx的IP核生成个深度1024的FIFO这样后续处理模块用系统时钟读取就不会出乱子。车牌定位是核心难点Matlab仿真阶段先拿颜色空间开刀% 车牌颜色阈值分割 hsv_img rgb2hsv(src_img); blue_mask (hsv_img(:,:,1)0.55) (hsv_img(:,:,1)0.7); morph_img imopen(blue_mask, strel(rectangle,[5,5]));这个蓝色区间阈值是根据国内车牌调的实际部署时要根据现场光照做自适应调整。FPGA实现时得把RGB转HSV的公式展开成定点运算比如H分量的计算// RGB转HSV硬件实现部分 always(posedge clk) begin max_rgb (R G) ? ((R B) ? R : B) : ((G B) ? G : B); min_rgb (R G) ? ((R B) ? R : B) : ((G B) ? G : B); delta max_rgb - min_rgb; // 后续用查找表实现H分量计算... end注意这里用查找表替代除法运算毕竟FPGA搞除法器太费资源。建议把0-60°范围的H值预计算存到ROM里实际测试发现用6位小数精度足够用。基于FPGA的车牌识别系统verilog代码包含verilog仿真代码matlab仿真 OV5640采集图像HDMI显示图像车牌字符显示在车牌左上角并且把车牌用红框框起。 正点原子达芬奇或者达芬奇pro都可以直接使用fpga芯片xc7a35tfgg484其他板子可参考修改。定位到车牌区域后得做字符分割这里有个骚操作——投影法在硬件上的实现// 垂直投影统计模块 always(posedge clk) begin if(vin) begin if(pixel_col plate_left) col_cnt 0; if(pixel_x inside plate_area) col_cnt (bin_img_pixel) ? col_cnt 1 : col_cnt; if(pixel_col plate_right) vertical_proj[col_idx] col_cnt; end end这个模块实时统计每列的有效像素数找到波谷位置就是字符间隔。注意用双buffer结构避免统计和识别阶段的冲突实测在1080P分辨率下用Block RAM存投影数据完全够用。最后是结果显示部分重点说说红框叠加// 区域标记模块 assign red_channel ( (hcountplate_x-2 hcountplate_xplate_w2) (vcountplate_y-2 || vcountplate_yplate_h2) ) ? 8hFF : orig_red;这个边界判断逻辑要严格对齐时序注意处理跨行时的边界条件。字符显示直接调用板载的字库芯片用AXI总线交互比较稳。遇到过HDMI输出闪屏的问题后来发现是消隐区判断没做好加了这个判断就稳了if(hcount H_ACTIVE vcount V_ACTIVE) begin // 有效显示区域处理 end仿真方面推荐用Modelsim做功能仿真重点盯住图像流水线的时序。比如这个车牌定位模块的仿真片段// 测试用例注入 initial begin #10; for(i0; i76800; ii1) begin (posedge clk); rgb_data test_img[i]; end #100 $stop; endMatlab那边主要做算法验证建议先用标准车牌库测试识别率到90%以上再烧板子。注意FPGA实现的算法要和Matlab版本保持数学等价性特别是各种阈值参数要做定点化处理。最后说说部署时的坑达芬奇开发板的DDR3控制器要配置正确摄像头时钟相位可能需要微调。实测发现OV5640在720P30fps下最稳定用Xilinx的MIPI核解析数据流时注意lane的极性别接反了。