# 百度图像识别车牌系统

**Repository Path**: BHWxiaoqiang/iMX6ULL

## Basic Information

- **Project Name**: 百度图像识别车牌系统
- **Description**: 学习Linux，基于野火IMX6ULL开发板，使用了Qt以及交叉编译等。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 2
- **Forks**: 0
- **Created**: 2024-09-02
- **Last Updated**: 2025-12-18

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

## Imx6ULL项目


> 基于百度图像的一个小作品：
> 此项目参考讯为的图像识别项目教程： [https://www.bilibili.com/video/BV157411c7sc/](https://www.bilibili.com/video/BV157411c7sc/)

## 制作总结

> 我买的摄像头版本是：野火 OV5640 摄像头模块。开发板版本：野火的iMX6ULL开发板


 1. linux板环境准备


>   QT交叉编译环境的搭建 
>
>   我安装的是 arm-linux-gnueabihf-gcc v8.3.0 交叉编译器。

 2. 百度应用的创建与准备
接下来是百度端的应用创建
![输入图片说明](%E7%99%BE%E5%BA%A6%E4%BA%91.png)

```
主要是用到百度的三元组
AppID
API Key
Secret Key
```

 3. 依赖库的交叉编译

```
 接下来其他的就暂时脱离QT了，这是对 整个图像识别和百度语音识别做准备的：
编译openssl
cd openssl-1.0.2f/
setarch i386 ./config no-asm shared --prefix=/usr/local/openssl/
CC= arm-linux-gnueabihf-gcc
AR= arm-linux-gnueabihf-ar $(ARFLAGS) r
RANLIB= arm-linux-gnueabihf-ranlib
NM= arm-linux-gnueabihf-nm
 make
sudo make install

编译curl
./configure --prefix=/usr/local/curl/ --host=arm-linux-gnueabihf CC=arm-linux-gnueabihf-gcc CXX=arm-linux-gnueabihf-g++ --with-ssl=/usr/local/openssl
make
sudo make install

编译jsoncpp （我这里虽然编译成功了，但是在QT里总是调用失败，解决方法见下文）
mkdir arm_jsoncpp
cp -r include/ arm_jsoncpp/
cp src/lib_json/* arm_jsoncpp/
arm-linux-gnueabihf-g++ -c *.cpp -I./include -fPIC
mkdir lib
 ar cr ./lib/libjsoncpp.a *.o
 编译动态库
 arm-linux-gnueabihf-g++ -shared -fPIC *.cpp -I./include -o ./lib/libjsoncpp.so 
```

 4. 根文件系统的整理与拷贝

```
 然后就是以上依赖库的环境变量引导，把上面的文件在PC上放到指定位置进行交叉编译生成QT可执行文件，nfs扔到板子上运行，会提示找不到依赖库。
此时把依赖库文件，放到imx6ull板子的指定路径，并且编辑环境变量。再次运行就不报错了。
vi ./etc/init.d/rcS
讯为的教程使用的是 设计根文件系统，而我是直接NFS传进去，其实原理是一样的，无论怎么样，只要能让QT应用在板子的指定位置找到指定的依赖文件即可。
```
 5. QTAPP的编写

百度APP初始化部分：

```
#include "json/include/json/json.h"  //由于我没编译成功jsoncpp的依赖库，所以用这种本地依赖的方法来作

#include "ocr.h"
#include "speech.h"
// 设置语音合成 APPID/AK/SK
std::string speech_app_id = "你的 App ID";
std::string speech_api_key = "你的 Api key";
std::string speech_secret_key = "你的 Secret Key";
aip::Speech client_speech(speech_app_id, speech_api_key, speech_secret_key);

// 设置文字识别APPID/AK/SK
std::string app_id = "你的 App ID";
std::string api_key = "你的 Api key";
std::string secret_key = "你的 Secret Key";

aip::Ocr client(app_id, api_key, secret_key);
```
车牌识别部分：

```
std::string GetPlateNumber(std::string PicturePath)
{
    Json::Value result;

    std::string image;
    aip::get_file_content(PicturePath.c_str(), &image);

    // 调用车牌识别
    result = client.license_plate(image, aip::null);

    // 如果有可选参数
    std::map<std::string, std::string> options;
    options["multi_detect"] = "true";
    // 带参数调用车牌识别
    result = client.license_plate(image, options);
    if(result["error_code"].isNull())  //无报错
    {
      return ("车牌号"+result["words_result"][0]["number"].asString()+"欢迎光临");
    }else
    {
    return ("error");
    }
}
```
语音合成（文字转语音部分）：

```
int tts(std::string text,std::string FileName)
{
    std::ofstream ofile;
    std::string file_ret;
    std::map<std::string, std::string> options;
    options["spd"] = "4";
    options["per"] = "5";

    // 合成成功的二进制数据写入文件中
    ofile.open(FileName, std::ios::out | std::ios::binary);

    // 不带可选参数调用
    //Json::Value result = client_speech.text2audio("百度语音合成测试", aip::null, file_ret);

    // 带可选参数调用, 参数参考参数列表中的可选参数
     Json::Value result = client_speech.text2audio(text, options, file_ret);

    // 如果file_ret为不为空则说明合成成功，返回mp3文件内容回结果
    if (!file_ret.empty())
    {
        ofile << file_ret;
        return 0;
    } else {
        // 服务端合成错误
        std::cout << result.toStyledString();
        return 1;
    }
    return 2;
}
```
拍照按钮事件的执行：

```
void Camera::processCapturedImage(int requestId, const QImage& img)
{
    Q_UNUSED(requestId);
    QImage scaledImage = img.scaled(ui->viewfinder->size(),
                                    Qt::KeepAspectRatio,
                                    Qt::SmoothTransformation);
    ui->lastImagePreviewLabel->setPixmap(QPixmap::fromImage(scaledImage));
    const QPixmap *pixmap=ui->lastImagePreviewLabel->pixmap();
    pixmap->save("./a.jpg");  //存储到指定位置
    std::string out;
    std::int8_t sp_out;
    out =  GetPlateNumber("./a.jpg");
    ui->statusbar->showMessage(out.c_str());
    //语音合成
    sp_out = tts(out,"./a.mp3");
    if(sp_out == 0)
    {
    //播放   开启新线程执行系统命令
    QProcess *process = new QProcess();
    process->start("gplay-1.0 a.mp3");
   // system("gplay-1.0 a.mp3");
    }else
    {
     ui->statusbar->showMessage("语音合成失败");
    }
    QMessageBox::warning(this, tr("OK"), out.c_str());
// Display captured image for 4 seconds.  这里会在linux板子上面卡住
// displayCapturedImage();
// QTimer::singleShot(4000, this, &Camera::displayViewfinder);
}
```