关于海康车牌识别一体机的问题 5C

摄像头型号:
图片说明

现在的需求是要利用海康的车牌识别一体机提取车辆的信息,包括车辆的行驶方向。
在sdk文档中_NET_ITS_PLATE_RESULT 结构体中 有成员byDir和byCarDirectionType表示的是车辆的运动方向。

byDir
监测方向:1-上行(反向),2-下行(正向),3-双向,4-由东向西,5-由南向北,6-由西向东,7-由北向南,8-其它

byCarDirectionType
车辆具体行驶的方向:0- 从上往下,1- 从下往上

这两个成员我都试过,发现车辆的方向始终没有变化。
我实验的办法是这样的:
图片说明

通过左右上下前后移动图片,byDir 和 byCarDirectionType的值都没有变化?byDir的值偶尔会变化,但几率很低大概50次才变化一次。

2个回答

Z) 格式的数字通信。SCI 接收器和发射器是双缓冲的,并且它们中的每一个有其自身独立的使能和中断
位。两个器件都可独立或者同时地运行在全双工模式。为了确保数据完整性,SCI 在中断检测、奇偶校
验、超载、和组帧错误方面对接收到的数据进行检查。通过一个16 位波特率选择寄存器,可将比特率设定
为超过65000 个不同的速度

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rnrn for (row = 0; row>1; rn tmp = (row / 2)*(width / 2) + (col / 2);rn // if((row==1)&&( col>=1400 &&col<=1600)) rn // rn // printf("col=%d,row=%d,width=%d,tmp=%d.\n",col,row,width,tmp); rn // printf("row*width+col=%d,width*height+width*height/4+tmp=%d,width*height+tmp=%d.\n",row*width+col,width*height+width*height/4+tmp,width*height+tmp); rn // rn Y = (unsigned int)inYv12[row*width + col];rn U = (unsigned int)inYv12[width*height + width * height / 4 + tmp];rn V = (unsigned int)inYv12[width*height + tmp];rn // if ((col==200)) rn // rn // printf("col=%d,row=%d,width=%d,tmp=%d.\n",col,row,width,tmp); rn // printf("width*height+width*height/4+tmp=%d.\n",width*height+width*height/4+tmp); rn // return ; rn // rn if ((idx + col * 3 + 2)> (1200 * widthStep))rn rn //printf("row * widthStep=%d,idx+col*3+2=%d.\n",1200 * widthStep,idx+col*3+2); rn rn outYuv[idx + col * 3] = Y;rn outYuv[idx + col * 3 + 1] = U;rn outYuv[idx + col * 3 + 2] = V;rn rn rn //printf("col=%d,row=%d.\n",col,row); rnrnrnrnrn//解码回调 视频为YUV数据(YV12),音频为PCM数据 rnvoid CALLBACK DecCBFun(long nPort, char * pBuf, long nSize, FRAME_INFO * pFrameInfo, long nReserved1, long nReserved2)rnrn int b;rn int nchannel = 1;rn long lFrameType = pFrameInfo->nType;rnrn if (lFrameType == T_YV12)rn rn#if USECOLOR rn //int start = clock(); rn IplImage* pImgYCrCb = cvCreateImage(cvSize(pFrameInfo->nWidth, pFrameInfo->nHeight), 8, 3);//得到图像的Y分量 rnrn yv12toYUV(pImgYCrCb->imageData, pBuf, pFrameInfo->nWidth, pFrameInfo->nHeight, pImgYCrCb->widthStep);//得到全部RGB图像 rn IplImage* pImg = cvCreateImage(cvSize(pFrameInfo->nWidth, pFrameInfo->nHeight), 8, 3);rn //cvCvtColor(pImgYCrCb,pImg,CV_YUV2RGB);rn cvCvtColor(pImgYCrCb, pImg, CV_YCrCb2RGB);rn //cv::Mat dst(pFrameInfo->nHeight,pFrameInfo->nWidth,CV_8UC3);//这里nHeight为720,nWidth为1280,8UC3表示8bit uchar 无符号类型,3通道值rn // cv::Mat src(pFrameInfo->nHeight + pFrameInfo->nHeight/2,pFrameInfo->nWidth,CV_8UC1,(uchar*)pBuf);rn // cvtColor(src,dst,CV_YUV2BGR_YV12);rn //int end = clock(); rn#else rn IplImage* pImg = cvCreateImage(cvSize(pFrameInfo->nWidth, pFrameInfo->nHeight), 8, 1);rn memcpy(pImg->imageData, pBuf, pFrameInfo->nWidth*pFrameInfo->nHeight);rn#endif rn //printf("%d\n",end-start); rn //cvNamedWindow("IPCamera1", 0);rn //cvShowImage("IPCamera1", pImg);rnrnrn IplImage* frame_gray = cvCreateImage(cvGetSize(pImg), pImg->depth, 1);rn cvCvtColor(pImg, frame_gray, CV_RGB2GRAY);rn Mat image = cvarrToMat(frame_gray);rn Mat image2 = cvarrToMat(pImg);rn rn imshow("【原始图】", image);rnrn blur(image, image, Size(5, 5));rn imshow("【去噪后】", image);rnrnrn Sobel(image, image, CV_8U, 1, 0, 3, 1, 0);rn imshow("【sobel滤波】", image);rnrn threshold(image, image, 0, 255, CV_THRESH_OTSU);rn imshow("【otsu阈值化】", image);rnrn Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(17, 3));rn morphologyEx(image, image, CV_MOP_CLOSE, element);rn imshow("【闭运算】", image);rnrnrn vector> contours;rn findContours(image, contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);rn map _map;rnrn for (int i = 0; i < contours.size(); i++)rn rn drawContours(image, contours, i, Scalar(255), 1); // 绘制轮廓rnrn // 绘制矩形rn RotatedRect rect = minAreaRect(contours[i]);rn Point2f vertices[4];rn rect.points(vertices);rn for (int i = 0; i < 4; i++) rn line(image, vertices[i], vertices[(i + 1) % 4], Scalar(255), 2);rn rnrn // 验证rn if (verify(rect)) rn _map[i] = rect;rn rn rn imshow("【轮廓提取】", image);rnrnrn //绘制通过验证的矩形rn int min_diff = 100000;rn int index = 0;rn const float square = 27.75;rnrn map::iterator iter;rn iter = _map.begin();rn while (iter != _map.end()) rnrn RotatedRect rect = iter->second;rn Point2f vertices[4];rn rect.points(vertices);rn for (int j = 0; j < 4; j++) rn line(image, vertices[j], vertices[(j + 1) % 4], Scalar(255), 10);rn rnrn // 选择最接近的矩形rn int perimeter = arcLength(contours[iter->first], true);rn int area = contourArea(contours[iter->first]);rn if (area != 0) rn int squareness = perimeter * perimeter / area;rnrn float diff = abs(squareness - square);rn if (diff < min_diff) rn min_diff = diff;rn index = iter->first;rn rn rn iter++;rn rnrn imshow("【通过验证】", image);rnrnrn // 绘制最接近的矩形rn RotatedRect rect = _map[index];rn Point2f vertices[4];rn rect.points(vertices);rn for (int i = 0; i < 4; i++) rn cout << " asdf" << endl;rn line(image2, vertices[i], vertices[(i + 1) % 4], Scalar(0, 255, 0), 10);rn rn imshow("【最接近的矩形】", image2);rnrnrnrn Mat image3 = cvarrToMat(frame_gray);rn // 始终保持宽 > 高rn Size rect_size = rect.size;rn if (rect_size.width < rect_size.height) rn swap(rect_size.width, rect_size.height);rn //rn getRectSubPix(image3, rect.size, rect.center, image_crop);rn if (image_crop.rows != 0) imshow("【切割后的车牌】", image_crop);rn rn waitKey(10);rn cvReleaseImage(&frame_gray);rn //cvReleaseImage(&frame_gray);rn rnrn rnrnrnrnrn //imshow("bgr",dst);rn //cvWaitKey(1);rn//#if USECOLOR rn// cvReleaseImage(&pImgYCrCb);rn// cvReleaseImage(&pImg);rn //cvReleaseImage(&src); rn //cvReleaseImage(&dst); rn//#else rn// cvReleaseImage(&pImg);rn//#endif rn //此时是YV12格式的视频数据,保存在pBuf中,可以fwrite(pBuf,nSize,1,Videofile); rn //fwrite(pBuf,nSize,1,fp); rn rn /***************rn else if (lFrameType ==T_AUDIO16)rn rn //此时是音频数据,数据保存在pBuf中,可以fwrite(pBuf,nSize,1,Audiofile);rnrn rn elsern rnrn rn *******************/rnrnrnrnrn///实时流回调 rnvoid CALLBACK fRealDataCallBack(LONG lRealHandle, DWORD dwDataType, BYTE *pBuffer, DWORD dwBufSize, void *pUser)rnrn DWORD dRet;rn switch (dwDataType)rn rn case NET_DVR_SYSHEAD: //系统头 rn if (!PlayM4_GetPort(&nPort)) rn rn break;rn rn if (dwBufSize > 0)rn rn if (!PlayM4_OpenStream(nPort, pBuffer, dwBufSize, 1024 * 1024))rn rn dRet = PlayM4_GetLastError(nPort);rn break;rn rn rnrnrn rn if (!PlayM4_SetDecCallBackExMend(nPort, DecCBFun, NULL, 0, NULL))rn rn dRet = PlayM4_GetLastError(nPort);rn break;rn rnrn //打开视频解码 rn if (!PlayM4_Play(nPort, hWnd))rn rn dRet = PlayM4_GetLastError(nPort);rn break;rn rnrn //打开音频解码, 需要码流是复合流 rn if (!PlayM4_PlaySound(nPort))rn rn dRet = PlayM4_GetLastError(nPort);rn break;rn rn rn break;rnrn case NET_DVR_STREAMDATA: //码流数据 rn if (dwBufSize > 0 && nPort != -1)rn rn BOOL inData = PlayM4_InputData(nPort, pBuffer, dwBufSize);rn while (!inData)rn rn Sleep(10);rn inData = PlayM4_InputData(nPort, pBuffer, dwBufSize);rn OutputDebugString(L"PlayM4_InputData failed \n");rn rn rn break;rn rnrnrnvoid CALLBACK g_ExceptionCallBack(DWORD dwType, LONG lUserID, LONG lHandle, void *pUser)rnrn char tempbuf[256] = 0 ;rn switch (dwType)rn rn case EXCEPTION_RECONNECT: //预览时重连 rn printf("----------reconnect--------%d\n", time(NULL));rn break;rn default:rn break;rn rnrnrnvoid main() rnrn //--------------------------------------- rn // 初始化 rn NET_DVR_Init();rn //设置连接时间与重连时间 rn NET_DVR_SetConnectTime(2000, 1);rn NET_DVR_SetReconnect(10000, true);rnrn //--------------------------------------- rn // 获取控制台窗口句柄 rn //HMODULE hKernel32 = GetModuleHandle((LPCWSTR)"kernel32"); rn //GetConsoleWindow = (PROCGETCONSOLEWINDOW)GetProcAddress(hKernel32,"GetConsoleWindow"); rnrn //--------------------------------------- rn // 注册设备 rn LONG lUserID;rn NET_DVR_DEVICEINFO_V30 struDeviceInfo;rn lUserID = NET_DVR_Login_V30("192.168.1.64", 8000, "admin", "honso123", &struDeviceInfo);rn if (lUserID < 0)rn rn printf("Login error, %d\n", NET_DVR_GetLastError());rn NET_DVR_Cleanup();rn return;rn rnrn //--------------------------------------- rn //设置异常消息回调函数 rn NET_DVR_SetExceptionCallBack_V30(0, NULL, g_ExceptionCallBack, NULL);rnrnrn //cvNamedWindow("IPCamera"); rn //--------------------------------------- rn //启动预览并设置回调数据流 rn //cvNamedWindow("play",1);rn NET_DVR_CLIENTINFO ClientInfo;rn ClientInfo.lChannel = 1; //Channel number 设备通道号 rn ClientInfo.hPlayWnd = NULL; //窗口为空,设备SDK不解码只取流 rn ClientInfo.lLinkMode = 1; //Main Stream rn ClientInfo.sMultiCastIP = NULL;rnrn LONG lRealPlayHandle;rn lRealPlayHandle = NET_DVR_RealPlay_V30(lUserID, &ClientInfo, fRealDataCallBack, NULL, TRUE);rn if (lRealPlayHandle<0)rn rn printf("NET_DVR_RealPlay_V30 failed! Error number: %d\n", NET_DVR_GetLastError());rn return;rn rnrn //cvWaitKey(0); rn Sleep(-1);rnrn //fclose(fp); rn //--------------------------------------- rn //关闭预览 rn if (!NET_DVR_StopRealPlay(lRealPlayHandle))rn rn printf("NET_DVR_StopRealPlay error! Error number: %d\n", NET_DVR_GetLastError());rn return;rn rn //注销用户 rn NET_DVR_Logout(lUserID);rn NET_DVR_Cleanup();rnrn return;rn[/code]rnrn运行时总是提示CRT detected that the application wrote to memory after end of heap buffer还有expression:is_block_type_valid(header->_bloke_use。请假各位大神,怎么解决
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我买了个导航的PND,但是是一体机,也就是远峰的SHELL,但我在这个SHELL下怎么都无法把输入法打开,而通过注册表把它的SHELL屏蔽了并进入桌面后,在我的程序里就可以把输入法打开.究竟是什么原因呢?rn另外,在进入WINDOW桌面它的任务栏有输入法图标
android一体机的开发问题
android一体机的开发需要注意什么,,,,,环境需要改变吗,,,请大牛指教,,不胜感激。
海康相机升级程序 车牌识别相机升级程序
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超融合一体机与一体机的区别
在日常的基础架构运维中,经常会遇到一体机,比如数据库产品,将软件部署在一个机柜中,里面包含万兆交换机、多台存储服务器和多台计算服务器等,从而实现软件和硬件的一体化,感觉超融合和这个一体机有一些相似,那么二者主要有什么差别呢,超融合的概念提出是基于更多的什么场景应用提出的呢 一体机一般会针对数据库场景,针对传统SAN环境数据与计算分离,存储访问链过长的问题进行优化。采用的技术路线和超融合有所类似,重...
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