Android OpenCV集成摄像头图片动态识别车牌号
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:
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(
const char*,google::protobuf::Message*), 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

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:

本人Demo代码地址以及模型地址:https://gitee.com/anan9303/PrjAndroid.git
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