基于FPGA的数字识别方案
数字识别方案
基于FPGA的数字识别的实现
原理介绍
数字特征信息的提取基于打印体，如上图1，以图1数字5举例，红框是数字5的水平和竖直的上下左右边界。X1在竖直方向的2/5处的水平线，x2在竖直方向的2/3处的水平线，y在水平方的1/2处的水直线。我们以此特征来统计x1,x2,y与数字5的交叉点。
以交叉统计法来区分0-9数字的特征如下表1：
| 数字 | 与y交叉点个数 | 与x1交叉点个数 | 与x2交叉点个数 | 分类 |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 2 | 2 | 2 | A |
| 1 | 1 | 1 | 1 | B |
| 2 | 3 | 1 | 1 | C |
| 3 | 3 | 1 | 1 | C |
| 4 | 2 | 2 | 1 | D |
| 5 | 3 | 1 | 1 | C |
| 6 | 3 | 1 | 2 | E |
| 7 | 2 | 1 | 1 | F |
| 8 | 3 | 2 | 2 | G |
| 9 | 3 | 2 | 1 | H |
由于2,3,5的数字特征统计表一样，无法区分所以我们继续增加数字特征以区分2,3,5。如表2：
| 数字 | 与x1的交叉点位置（左，右） | 与x2的交叉点位置（左，右） | 分类 |
|---|---|---|---|
| 2 | 右 | 左 | I© |
| 3 | 右 | 右 | J© |
| 5 | 左 | 右 | K© |
这样通过数字统计完全区分开数字0-9。然后利用FPGA系统搭建实时数字识别系统。
FPGA原理
图像采集使用 ov5640 cmos 500W像素摄像头，将采集到的彩色RGB图像首先存入SDRAM中，然后由TFT显示控制端读出图像数据，读出RGB图像数据后，我们首先进行RGB转Ycbcr算法操作，然后对灰度图像进行阈值分割，形成二值图像，对二值数字图像进行边界追踪的基础上进行数字识别，最终将边界显示在TFT5寸屏幕上，将识别的数字信息显示在数码管上。
数字识别核心代码
模块图
ps: 字母和汉字识别
将字符或汉字分成N*M等份，这样针对同一字符，不同大小得到的特征值相差不是很大。相当于对字符进行降维统计，因此N和M值应相对合适，否则特征值过多或过小。N*M越大，模板越大，特征越大，区分字符的能力就越大，但同时计算量越大，失去了降维的意义。N*M过小，则对比结果不准确。
根据经验样品数与特征数之比应足够大，通常样本数是特征数的5~10倍左右。根据车牌字符的特殊形状，取5*8。
如图，统计每一份内的像素个数，与每一份所有像素点个数进行对比。若大于二分之一则记这一份为1。