pynq车牌识别vivado与Jupyter Notebook设置

要在Pynq平台上进行车牌识别，需要使用Vivado进行FPGA的编程，以及使用Jupyter Notebook进行Python的编程和控制。下面是一些设置步骤：

1. 安装Vivado

在Pynq平台上，Vivado已经预装了，但是你可能需要更新版本。可以通过以下命令来检查版本：

vivado -version

如果你需要更新版本，可以从Xilinx官方网站下载最新版本，并按照官方指南进行安装。

2. 设置环境变量

在Pynq平台上，需要设置一些环境变量，以便在Jupyter Notebook中正确地访问FPGA。可以通过以下命令来设置环境变量：

export XILINX_VIVADO=/opt/Xilinx/Vivado/2020.1
export LD_LIBRARY_PATH=$XILINX_VIVADO/lib/lnx64.o:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=$XILINX_VIVADO/bin:$PATH

3. 安装Python包

在Jupyter Notebook中进行Python编程，需要安装一些Python包。可以使用以下命令来安装这些包：

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3-pip
sudo pip3 install numpy matplotlib opencv-python pillow scikit-image

4. 下载车牌识别代码

可以从GitHub上下载车牌识别的代码，例如：

git clone https://github.com/zeusees/HyperLPR.git

5. 运行Jupyter Notebook

在Pynq平台上，可以通过以下命令来启动Jupyter Notebook：

jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --port=8888 --no-browser

然后，在本地浏览器中输入Pynq的IP地址和端口号（默认为8888），即可访问Jupyter Notebook。在Notebook中，可以打开车牌识别的Python代码，并进行编程和控制。

希望这些步骤能够帮助你在Pynq平台上进行车牌识别。