闲庭信步使用图像验证平台加速FPGA的开发：第二十九课——车牌识别的FPGA实现（1）车牌定位的预处理
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《闲庭信步使用图像验证平台加速FPGA的开发》这个系列基本要结束了，最后我们用一个车牌识别的实例来进行收官，大约需要六节课的样子。
这个实例是参考哔哩哔哩上大磊老师讲的《基于FPGA的车牌识别》，流程如下所示，成工是将与处理的一些模块进行了替换，因为我们有现成的rgb2ycbcr，二值化，sobel，腐蚀和膨胀相关的模块，后面的车牌边界和字符区域的水平投影，竖直投影，字符的识别按照自己的理解进行了一些改进。最主要的改进还是将仿真变成了自动化的仿真。本节课就对车牌上下左右边界的定位进行预处理。
车牌上下左右边界的定位，先将RGB图像转换成Ycbcr的格式，然后取Cb的通道进行二值化，之所以取Cb通道是因为大部分车牌的背景都是蓝色的。Cb通道二值化后进行腐蚀操作，对腐蚀后的图片再进行sobel边缘检测，最后再进行膨胀就完成了预处理，预处理后的图片就可以进行车牌上下左右边界的定位操作了。
预处理的各个模块我们在前面的章节都有实现，直接调用即可，在顶层的top模块中例化上面的各个模块，为了能将每一步的处理都能保存图片查看，这儿成工用了img_sel信号来进行选择。
下面就是对各个模块的例化，有个地方需要注意一下，那就是设计到行缓存的操作时序优化延时至少一行，所以我们在data_cache3模块中会在最后补一行，但是对于连续的行缓存（腐蚀，sobel，膨胀3个操作都需要行缓存），后面的操作都要在前面已经补了一行的基础上再补一行，行的位置需要根据DELAY参数来确定。所以整个预处理操作下来，图像最终至少延时3行。同时也可以看出，这个图像的预处理需要处理五帧图片。
在tb_image_sim文件中，我们来介绍一个新的功能，那就是关联数组，关联数组光看定义是不好理解的，用实例就能轻松的掌握。如下所示，img的input文件夹下有很多的测试图片，我想要那张就要把这一张的名称写在测试程序里面。那我们可不可以只用一个标号就可以取出来对应的图片呢？这时候就可以使用关联数组了。
如下我们新建了car和style两个关联数组，数组的标号是int类型，里面存储的内容是string类型，其中car就是存储上面图片的名称，sytle存储要输出图片的名称，这样后续的操作只需要对car_index和style_index操作即可，不需要再对图片名称进行直接处理了。
如下新增一个initial块，完成两个关联数组的初始化。
在下一个initial块中，分别将预处理的五帧图片进行保存。这儿有一点需要注意，198行是对队列进行清空的操作，否则图片数据会继续往后存储，那保存的五幅图片都是Cb通道的图片。
双击sim文件夹下的top_tb.bat文件，完成系统的自动化仿真。
因为要处理五幅图像，处理时间较长，modelsim的Transcript有如下的打印信息。
最后我们打开img/output文件夹，就可以看到预处理每一步的处理结果。
当然大家也可以修改car_index选择不同的值重新进行仿真，比如car_index=9重新进行仿真，img/output文件夹下的图片如下。
到现在就能体现出来图像验证平台的优势了，可以直接调用模块快速完成预处理，这样就可以把精力用在处理算法的开发上来。