三步就能在OpenHarmony中实现车牌识别 openharmony

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：

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运行程序后按下 1 拍照、按 2 输出识别结果如下所示：

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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：

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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 ..

【三步就能在OpenHarmony中实现车牌识别】显示的 UI 界面如下图：

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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：

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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：

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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：

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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; }

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进行拍照后会进入拍照数据处理，当 s_runAi 为 false 说明是二维码识别，直接调用二维码识别接口即可。当 s_runAi 为 true 时须将拍照的数据保存为图片：

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将拍照数据以图片保存路径为“/sdcard/CaptureAi.jpg” 。
EasyPR本地识别
编写主程序 main.cpp 设置程序功能为按 1 拍照、按 2 显示结果：
编译烧录前文大致概括了 OpenCV 和 EasyPR 的移植步骤，更详细的关于环境搭建、烧录以及项目源码构建的步骤，请查看参考文章本地车牌识别。
总结编写车牌识别库对外接口，相关接口使用可以参考作者文章介绍；本文章的源码参考本地车牌识别。丰富多样的 OpenHarmony 开发样例离不开广大合作伙伴和开发者的贡献，如果你也想把自己开发的样例分享出来，欢迎把样例提交到 OpenHarmony 知识体系 SIG 仓来，共建开发样例请参考如何共建开发样例。
车牌识别器（OpenCV版本）
https://gitee.com/openharmony...
车牌识别器
https://gitee.com/openharmony...
拍照开发指导
https://gitee.com/openharmony...
作者文章列表
https://gitee.com/link?target...
源码参考
https://gitee.com/openharmony...
构建开发样例
https://gitee.com/openharmony...