cnn pynq车牌识别代码

以下是使用PYNQ-Z2板卡和OpenCV库编写的车牌识别代码：

import cv2
import numpy as np
from pynq.lib.video import *
from pynq.lib import *

# 初始化摄像头
video = HDMI('in', video_mode=VideoMode.SVGA72)
video.start()

# 定义车牌识别函数
def detect_license_plate(frame):
    # 将图像转化为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 使用高斯滤波平滑图像
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    # 使用Canny边缘检测算法检测边缘
    edges = cv2.Canny(blur, 50, 200)
    # 查找轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    # 循环所有轮廓
    for contour in contours:
        # 计算轮廓面积
        area = cv2.contourArea(contour)
        # 如果轮廓面积小于1000，则忽略该轮廓
        if area < 1000:
            continue
        # 计算轮廓周长
        perimeter = cv2.arcLength(contour, True)
        # 计算轮廓的近似多边形
        approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.02 * perimeter, True)
        # 如果近似多边形的顶点数为4，则认为找到了车牌
        if len(approx) == 4:
            # 画出车牌的边框
            cv2.drawContours(frame, [approx], -1, (0, 255, 0), 3)
            # 裁剪出车牌图像
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(approx)
            license_plate = gray[y:y + h, x:x + w]
            # 模糊处理车牌图像
            license_plate = cv2.GaussianBlur(license_plate, (5, 5), 0)
            # 二值化车牌图像
            thresh = cv2.threshold(license_plate, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)[1]
            # 返回车牌图像
            return thresh

while True:
    # 读取摄像头图像
    frame = video.readframe()
    # 调用车牌识别函数
    license_plate = detect_license_plate(frame)
    # 如果找到了车牌，则显示车牌图像
    if license_plate is not None:
        cv2.imshow('License Plate', license_plate)
    # 按下q键退出程序
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
video.stop()
cv2.destroyAllWindows()

注意：此代码中涉及到的库需要在PYNQ-Z2板卡上安装才能运行。