FPGA车牌识别

基于FPGA的车牌识别主要包含以下几个步骤：图像采集、颜色空间转换、边缘检测、形态学处理（腐蚀和膨胀）、特征值提取、模板匹配、结果显示。先用matlab对原理进行仿真，后用vivado和modelsim进行设计和仿真。

一、1.图像采集采用ov5640摄像头使用I2C协议对其进行驱动从而实时捕获数据

        2.数据通过DDR3进行缓存，并使用fifo进行乒乓缓存

        3.采用XC7A100T开发板进行数字图像处理

        4.结果显示在 640 X 480的lcd显示屏上

二、1.图像采集

        2.颜色空间转换：将RGB图像数据转换为YCbCr颜色空间。Y：亮度 Cb:蓝色分量 Cr:红色分量。

        3.边缘检测：使用sobel算子对图像中的车牌和字符边界分别进行边缘检测。通过对Y通道图像进行Sobel边缘检测，可以得到车牌区域的轮廓。

        4.形态学处理：通过腐蚀和膨胀操作，去除图像中的噪点，并对检测到的车牌图像区域进行形态学处理。腐蚀操作腐蚀掉大部分的噪点，而膨胀操作可以增强图像的对比度，从而更好地定义车牌区域。

        5.特征值提取：将图像划分为了8 x 5 = 40个区域，每个区域包含多个像素点，对每个区域进行求和，最后得出特定的特征值。

        6.模板匹配：将特征值与设定的统一字符模板进行匹配，找出最符合的字符。

        7.结果显示在LCD

三、数字图像处理模块

1：流程处理

2：MATLAB对原理进行仿真：

3：vivado模块设计：

4.上板验证：

参考正点原子和虎慕