ImageOnC

1.介绍

本仓库为实现在FPGA上的车牌识别而创建，但本仓库只保有C/C++部分的代码，并未保存使用HLS工具后的代码。要特别说明的是，本项目中的代码均用C实现，其中出现的C++主要为便于OpenCV进行图像显示或者Eigen库加速矩阵运算，但均可删除或改成C中的数组而不影响其正常功能。

2.文件组成

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├── build
├── cmake-build-debug
├── CMakeLists.txt
├── database
├── Fit.cpp
├── Han
├── include
├── Letters
├── main.cpp
├── paramLetters.txt
├── param.txt
├── README.md
└── Train.cpp

其中build和cmake-build-debug文件均为编译执行过程产生的文件；CMakeLists.txt用于指导编译方式；database为车牌图片文件夹；Fit.cpp原作测试网络准确性，但其内容在测试后被整合到main.cpp中，故该文件无实际意义；Han文件夹保存了用于训练汉字识别的图像；Letters中则保存了用于训练字母和数字识别的代码；main.cpp为执行的识别车牌的主函数；Train.cpp用于训练神经网络；param.txt及paramLetters.txt则保存了网络参数；include文件中保存了一写自定义的功能函数，其文件树如下：

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├── Config.h
├── Eigen
├── FileProcess.h
├── ModelTrans.h
├── Net.h
├── Process.h
├── SaveLoad.h
└── unsupported

Config.h: 用于约定网络参数和一些全局变量，便于项目代码组织

Eigen: Eigen库代码

unsupported: Eigen库代码,原为使用Tensor类表示高维矩阵，但Tensor使用不便，实际未使用

FileProcess: 用于系统文件操作，主要是查询文件夹下的所有文件并遍历

ModelTrans: 用于从图像的数据矩阵中读取BGR图像并将其分割、保存

Net.h: 神经网络的定义、训练及使用部分

SaveLoad: 用于从图像路径读取bmp图像并分通道保存图像数据部分

3. 实际效果

数据集比较简单，能做到100%。