Android OpenCV集成摄像头图片动态识别车牌号

不飞则已，一飞冲天；不鸣则已，一鸣惊人。这篇文章主要讲述Android OpenCV集成摄像头图片动态识别车牌号相关的知识，希望能为你提供帮助。
最近两天开发一个使用OpenCV集成的一个识别车牌号的项目，困难重重，总结一下相关经验，以及开发注意事项；
一、开发环境：
android Studio 个人版本 3.1.4
NDK下载：14b
CMake：Android Studio SDK Tools中下载
参考资料：https://github.com/zeusees/HyperLPR 集成有冲突未解决；

很实用的一个Dmeo以这个为例
https://blog.csdn.net/u011686167/article/details/79029765

楼主人很好，给我解答疑问；附上博主Demo下载地址：
https://download.csdn.net/download/u011686167/10899892
集成中遇到的问题：
一、环境配置的问题：
NDK：尝试使用最新版本，但是一直有冲突，出现问题，14b使用兼容性比较好
CMake：

文章图片

OpenCV类库： openCVLibrary330
二、项目集成问题：
（1）下载模型文件替换和倒入assets/pr下面的文件，报错如下：
"/storage/emulated/0/pr/HorizonalFinemapping.prototxt") in bool cv::dnn::ReadProtoFromTextFile& #40;
const char*,google::protobuf::Message*& #41; , file /build/master_pack-android/opencv/modules/dnn/src
/caffe/caffe_io.cpp, line 1113
(2)添加摄像头权限
(3)问题：只能横向识别车牌号，纵向不能识别，并且相机方向不对：
解决相机显示正常：
参考资料 https://blog.csdn.net/u010112268/article/details/80420454
将下图文件中的 deliverAndDrawFrame 方法

文章图片

修改为以下：

protected void deliverAndDrawFrame(CvCameraViewFrame frame){ Mat modified; if (mListener != null) { modified = mListener.onCameraFrame(frame); } else { modified = frame.rgba(); }boolean bmpValid = true; if (modified!= null) { try { Utils.matToBitmap(modified,mCacheBitmap); } catch(Exceptione) { Log.e(TAG, "Mattype: " + modified); Log.e(TAG, "Bitmaptype: " + mCacheBitmap.getWidth() + "*" + mCacheBitmap.getHeight()); Log.e(TAG, "Utils.matToBitmap()throws an exception: " +e.getMessage()); bmpValid = false; } }if (bmpValid& & mCacheBitmap != null) { Canvas canvas =getHolder().lockCanvas(); if (canvas!= null) { canvas.drawColor(0,android.graphics.PorterDuff.Mode.CLEAR); /*if (BuildConfig.DEBUG) Log.d(TAG, "mStretchvalue: " + mScale); if (mScale != 0) { canvas.drawBitmap(mCacheBitmap, new Rect(0,0,mCacheBitmap.getWidth(),mCacheBitmap.getHeight()), newRect((int)((canvas.getWidth() - mScale*mCacheBitmap.getWidth()) / 2), (int)((canvas.getHeight() - mScale*mCacheBitmap.getHeight()) / 2), (int)((canvas.getWidth() -mScale*mCacheBitmap.getWidth()) / 2 + mScale*mCacheBitmap.getWidth()), (int)((canvas.getHeight() - mScale*mCacheBitmap.getHeight()) / 2 +mScale*mCacheBitmap.getHeight())), null); } else { canvas.drawBitmap(mCacheBitmap, new Rect(0,0,mCacheBitmap.getWidth(),mCacheBitmap.getHeight()), newRect((canvas.getWidth() - mCacheBitmap.getWidth()) / 2, (canvas.getHeight()- mCacheBitmap.getHeight()) / 2, (canvas.getWidth() -mCacheBitmap.getWidth()) / 2 + mCacheBitmap.getWidth(), (canvas.getHeight()- mCacheBitmap.getHeight()) / 2 + mCacheBitmap.getHeight()), null); }*//*----------------------------修改预览旋转90度问题--------------------------------*/ canvas.rotate(90,0,0); float scale= canvas.getWidth() / (float)mCacheBitmap.getHeight(); float scale2= canvas.getHeight() / (float)mCacheBitmap.getWidth(); if(scale2> scale){ scale = scale2; } if (scale!= 0) { canvas.scale(scale,scale,0,0); } canvas.drawBitmap(mCacheBitmap, 0, -mCacheBitmap.getHeight(), null); /*----------------------------修改预览旋转90度问题--------------------------------*/if (mFpsMeter != null) { mFpsMeter.measure(); mFpsMeter.draw(canvas, 20, 30); } getHolder().unlockCanvasAndPost(canvas); } }}

解决图片不能纵向识别方法：参考资料 https://blog.csdn.net/hujiameihuxu/article/details/78810100
图片角度转换：

Mat matRotateClockWise90(Mat src) { if (src.empty()) { qDebug()< < "RorateMat src is empty!"; } // 矩阵转置 transpose(src, src); //0: 沿X轴翻转； > 0: 沿Y轴翻转； < 0: 沿X轴和Y轴翻转 flip(src, src, 1); // 翻转模式，flipCode == 0垂直翻转（沿X轴翻转），flipCode> 0水平翻转（沿Y轴翻转），flipCode< 0水平垂直翻转（先沿X轴翻转，再沿Y轴翻转，等价于旋转180°） return src; } Mat matRotateClockWise180(Mat src)//顺时针180 { if (src.empty()) { qDebug() < < "RorateMat src is empty!"; } //0: 沿X轴翻转； > 0: 沿Y轴翻转； < 0: 沿X轴和Y轴翻转 flip(src, src, 0); // 翻转模式，flipCode == 0垂直翻转（沿X轴翻转），flipCode> 0水平翻转（沿Y轴翻转），flipCode< 0水平垂直翻转（先沿X轴翻转，再沿Y轴翻转，等价于旋转180°） flip(src, src, 1); return src; //transpose(src, src); // 矩阵转置 } Mat matRotateClockWise270(Mat src)//顺时针270 { if (src.empty()) { qDebug() < < "RorateMat src is empty!"; } // 矩阵转置 //transpose(src, src); //0: 沿X轴翻转； > 0: 沿Y轴翻转； < 0: 沿X轴和Y轴翻转 transpose(src, src); // 翻转模式，flipCode == 0垂直翻转（沿X轴翻转），flipCode> 0水平翻转（沿Y轴翻转），flipCode< 0水平垂直翻转（先沿X轴翻转，再沿Y轴翻转，等价于旋转180°） flip(src, src, 0); return src; } Mat myRotateAntiClockWise90(Mat src)//逆时针90° { if (src.empty()) { qDebug()< < "mat is empty!"; } transpose(src, src); flip(src, src, 0);

进行转化：