【免费】基于FPGA的车牌识别系统：OV5640图像采集与HDMI显示的Verilog实现及应用

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FPGA,

Verilog,

图像处理,

边缘检测,

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基于FPGA的车牌识别系统：OV5640图像采集与HDMI显示的Verilog实现及应用.pdf 122KB

Verilog

基于FPGA的OV5640图像采集与车牌识别系统Verilog代码及Matlab仿真研究——以红框标.txt 3KB

基于FPGA的OV5640图像采集与红框标识车牌识别系统Verilog代码及仿真实现.html 2.69MB

详细实践.docx 38KB

基于FPGA的车牌识别系统Verilog代码：包含OV5640图像采集与HDMI显示的红框车牌

识别功能

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）：

```verilog

// 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102

4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：

```matlab

% 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：

```verilog

// 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。

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：

```verilog

// 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

```

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：

```verilog

// 区域标记模块

assign red_channel = ( (hcount>=plate_x-2 && hcount<=plate_x+plate_w+2) &&

(vcount==plate_y-2 || vcount==plate_y+plate_h+2) ) ? 8'hFF : o

rig_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：

```verilog

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：

```verilog

// 测试用例注入

initial begin

#10;

for(i=0; i<76800; i=i+1) begin

@(posedge clk);

rgb_data = test_img[i];

end

#100 $stop;

end

```

Matlab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720P@30fps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。

这个车牌识别系统用FPGA实现了从图像采集到实时显示的完整流程。摄像头数据通过OV5640模块

输入，经过车牌定位和字符识别后，画面带着红色车牌框和识别结果从HDMI接口吐出来。咱们先拆解下硬

件架构——摄像头怼着车牌拍，FPGA吭哧吭哧做图像处理，最后把加工后的画面甩给显示器。

OV5640配置这块用了经典的I2C协议，下面这段代码展示了摄像头寄存器初始化流程。注意这里设

置了输出分辨率720P，像素时钟直接给干到75MHz：

```verilog

always @(posedge clk or negedge rst_n) begin

if(!rst_n) begin

i2c_wr_index <= 0;

end else if(i2c_ctrl_clk) begin

case(i2c_wr_index)

0: begin i2c_wr_data <= 24'h310311; end //system reset

1: begin i2c_wr_data <= 24'h300802; end //软件复位

//...省略其他寄存器配置

15: begin i2c_wr_data <= 24'h381000; end //水平镜像关闭

endcase

i2c_wr_index <= i2c_wr_index + 1;

end

```

这段状态机循环写入三十多个配置参数，把摄像头调教成我们需要的模式。调试时建议用示波器抓

I2C波形，有时候时序不对会卡在某个状态出不来。

图像处理流水线才是重头戏。车牌定位模块用了改进版的边缘检测算法，这里用Verilog实现了一

个5x5的Sobel算子：

```verilog

// Sobel水平方向计算

always @(posedge clk) begin

if(de_dly[4]) begin

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