一、相关知识点
1、HUSKYLENS 2（二哈识图2）是DFRobot推出的新一代AI视觉传感器，搭载6TOPS算力的Kendryte K230双核RISC-V芯片，集成1GB LPDDR4内存与8GB存储，支持人脸识别、物体检测、姿态估计等20余种预置AI模型，同时允许用户通过自训练模型部署实现定制化识别
。其硬件配置包括200万像素摄像头、2.4英寸触摸屏、可更换镜头模组（支持显微/夜视）及RGB补光灯，搭配UART/I2C接口可无缝连接Arduino、树莓派等开发板，实现实时图传与多模态交互。内置MCP服务打通本地视觉与大模型能力，例如识别午餐图片后可生成膳食建议，而模型广场提供车牌识别、跌倒检测等垂直领域即用型方案。作为教育利器，它已融入《中小学人工智能通识教育指南》课程体系，通过Mind+图形化编程工具降低AI开发门槛，助力创客教育与STEAM实践。

2、行空板 K10 是一款专为中小学信息科技教学和创客项目设计的国产 AIoT 开发板，以 ESP32-S3 为核心，高度集成 2.8 英寸全彩 LCD 屏、摄像头、双麦扬声器、WiFi 蓝牙模块及温湿度、光线、加速度等多种传感器，无需额外配件即可实现离线语音识别（支持 200 词库）、人脸识别、二维码读取、物联网联动等功能，支持 Mind + 图形化编程与 MicroPython 代码编程，兼顾入门便捷性与功能扩展性，丰富的扩展接口还能连接外部传感器、执行器，轻松落地 AI、物联网类创意项目，是编程学习与科创实践的高性价比选择。

3、Mind + 是 DFRobot 旗下蘑菇云科创教育团队研发的、拥有自主知识产权的国产青少年编程软件，它兼容 Scratch3.0，既支持零基础学习者拖拽图形化积木编程，也能切换至 Python/C/C++ 代码编程，且积木可自动转换为对应代码助力进阶学习，同时适配行空板M10\ K10、Arduino、micro:bit 等众多主流开源硬件与上百种电子模块，集成图像识别、语音识别等 AI 功能及物联网开发能力，还搭配实时交互、程序烧录脱机运行等模式与丰富教学案例，适配校内外编程教学、创客项目及竞赛等场景，是兼顾低入门门槛与高拓展性的科创教育工具。

二、硬件连接
准备材料
行空板K10 x 1
HUSKYLENS 2 x 1
USB数据线 x 2
4pin连接线（或杜邦线）x 1

准备一根USB数据线和一根4Pin白色硅胶线。使用USB数据线连接电脑与行空板K10，使用4Pin黑胶先连接行空板K10与HuskyLens 2，再使用额外的USB数据线n连接示意图如下连接HUSKYLENS 2的Type-C接口与电源，为HUSKYLENS 2进行额外供电。接线图可参考下图。

三、车牌识别（License Plate Recognition，简称 LPR）是一种基于计算机视觉和图像处理的智能识别技术，主要用于自动检测、识别并解析车辆车牌上的文字和数字信息。车牌识别是智慧城市和智能交通的关键技术之一，也是智能交通系统（ITS）中的核心功能之一，广泛应用于停车管理、道路监控、电子收费、安防等领域。

（1）车牌识别的基本定义
车牌识别是指：通过摄像头采集车辆图像，并利用图像处理与字符识别算法，自动提取车牌区域，识别车牌号码、颜色、类型等信息。
它让系统具备“看懂车牌”的能力，从而实现自动化管理与数据记录。

（2）车牌识别的关键流程
图像采集：通过固定或移动摄像头拍摄车辆图像。
车牌定位：在图像中识别车牌区域，排除背景干扰。
图像预处理：去除噪声、增强对比度、校正倾斜等。
字符分割：将车牌上的字符逐个提取出来。
字符识别：使用 OCR（光学字符识别）技术识别文字和数字。
结果输出：返回车牌号码、颜色、归属地等信息。

（3）应用场景举例
智能停车场自动识别进出车辆
交通执法系统识别违章车辆
高速公路电子收费（ETC）
企业或小区门禁车辆管理
边境或海关车辆身份核验

（4）常见参数设置（在识别系统中）

（5）相关场景

四、【花雕动手做】HUSKYLENS 2 AI视觉传感器之识别车牌输出相关数据
在车牌识别功能下，当车牌出现在HUSKYLENS 2屏幕中时，可以被识别和框出，并获车牌的相关数据。可以读取车牌的数据有：指定车牌的ID、名称、车牌内容（车牌号）、宽度、高度以及车牌中心点的X坐标位置和Y坐标位置，画面中的车牌总数。

1、实际测试的几个范本

2、测试实验代码

/*【花雕动手做】HUSKYLENS 2 AI视觉传感器之识别车牌输出相关数据
 * MindPlus
 * esp32s3bit
 */

#include "unihiker_k10.h"          // 引入UniHiker开发板库，提供显示屏控制和用户交互接口
#include "DFRobot_HuskylensV2.h"   // 引入HUSKYLENS AI视觉传感器库，封装车牌识别算法

// 创建全局对象实例
HuskylensV2  huskylens;           // HUSKYLENS视觉传感器对象，负责图像采集和车牌识别
UNIHIKER_K10 k10;                 // UniHiker开发板对象，控制TFT显示屏和外围设备
uint8_t      screen_dir=2;        // 屏幕显示方向参数（2通常表示横向显示模式）


// 系统初始化函数 - 在设备启动时执行一次
void setup() {
	k10.begin();                    // 初始化UniHiker开发板基础硬件（GPIO、SPI、I2C、定时器）
	Wire.begin();                   // 初始化I2C通信总线，默认引脚SDA=8, SCL=9，400kHz速率
	
	// HUSKYLENS传感器初始化重试机制
	// 确保AI视觉传感器正常连接并完成启动自检
	while (!huskylens.begin(Wire)) {
		delay(100);                 // 等待100ms后重试，避免I2C总线冲突和电源冲击
	}
	
	k10.initScreen(screen_dir);     // 按照指定方向初始化LCD显示屏控制器
	k10.creatCanvas();              // 创建图形画布缓冲区，实现双缓冲显示机制
	
	// 设置HUSKYLENS算法模式为车牌识别
	// 车牌识别是计算机视觉中的特定目标检测与OCR结合的应用
	huskylens.switchAlgorithm(ALGORITHM_LICENSE_RECOGNITION);
	
	// 在屏幕第2行显示系统标题
	k10.canvas->canvasText("识别车牌数据", 2, 0xFF0000);  // 红色标题，第2行
}

// 主循环函数 - 持续执行车牌识别和数据显示
void loop() {
	// 触发HUSKYLENS执行车牌识别算法并获取结果
	// 内部处理流程：图像采集 → 车牌区域检测 → 字符分割 → 字符识别 → 结果输出
	huskylens.getResult(ALGORITHM_LICENSE_RECOGNITION);
	
	// 检查是否有新的车牌识别结果可用
	if ((huskylens.available(ALGORITHM_LICENSE_RECOGNITION))) {
		// === 显示画面中心区域的车牌名称 ===
		// 名称可能是车牌的类型标识或自定义标签
		k10.canvas->canvasText((String("靠中心的车牌名称: ") + 
			String((RET_ITEM_STR(huskylens.getCachedCenterResult(ALGORITHM_LICENSE_RECOGNITION), Result, name)))), 
			4, 0x0000FF);  // 第4行，蓝色文字
		
		// === 显示检测到的车牌总数 ===
		// 反映当前画面中识别到的独立车牌数量
		k10.canvas->canvasText((String("车牌总数: ") + 
			String((huskylens.getCachedResultNum(ALGORITHM_LICENSE_RECOGNITION)))), 
			5, 0x0000FF);  // 第5行，蓝色文字，环境统计信息
		
		// === 显示中心车牌的内容标签 ===
		k10.canvas->canvasText("靠中心的车牌内容: ", 6, 0x0000FF);  // 第6行，蓝色标签
		
		// === 显示中心车牌识别的具体号码内容 ===
		// 这是车牌识别的核心结果，如"京A·12345"
		k10.canvas->canvasText((RET_ITEM_STR(huskylens.getCachedCenterResult(ALGORITHM_LICENSE_RECOGNITION), Result, content)), 
			7, 0x0000FF);  // 第7行，蓝色显示识别出的车牌号码
		
		// === 显示车牌位置信息标签 ===
		k10.canvas->canvasText("靠中心车牌的", 8, 0x0000FF);  // 第8行，蓝色标签
		
		// === 显示车牌的中心坐标信息 ===
		// xCenter, yCenter表示车牌在图像中的中心点坐标
		// 用于后续的跟踪、测距或其他空间分析
		k10.canvas->canvasText((String("中心坐标: ") + 
			String((String((RET_ITEM_NUM(huskylens.getCachedCenterResult(ALGORITHM_LICENSE_RECOGNITION), Result, xCenter))) + 
			String((String("，") + 
			String((RET_ITEM_NUM(huskylens.getCachedCenterResult(ALGORITHM_LICENSE_RECOGNITION), Result, yCenter)))))))), 
			9, 0x0000FF);  // 第9行，蓝色显示坐标信息
	}
	
	// 更新画布显示：将内存缓冲区中的图形数据一次性刷新到物理屏幕
	// 采用双缓冲技术确保显示平滑，避免闪烁
	k10.canvas->updateCanvas();
	
	// 控制循环频率：50ms延迟对应20Hz刷新率
	// 平衡识别实时性、处理负载和系统功耗
	delay(50);
}

3、代码解读：

系统架构与硬件平台

1. 整体硬件架构

2. 软件架构层次
text
应用层: 车牌识别显示系统
↓
算法层: HUSKYLENS固件(车牌识别专用算法)
↓ ├── 车牌检测(YOLO/SSD)
驱动层: I2C通信协议 + 屏幕驱动 ├── 字符分割(投影法)
↓ └── 字符识别(CNN)
硬件层: 摄像头 + AI处理器 + 显示屏
代码执行流程深度分析

1. 初始化阶段技术细节
   cpp

void setup() {
    k10.begin();                    // 初始化底层硬件：GPIO、SPI、I2C、定时器
    Wire.begin();                   // 初始化I2C，主机模式，400kHz时钟
    
    // 传感器连接建立协议
    while (!huskylens.begin(Wire)) {
        delay(100);                 // 渐进式重试，避免总线拥塞
    }
    
    k10.initScreen(screen_dir);     // 配置LCD初始化序列、伽马校正
    k10.creatCanvas();              // 分配双缓冲显存，避免显示撕裂
    
    // 切换至车牌识别专用算法模式
    huskylens.switchAlgorithm(ALGORITHM_LICENSE_RECOGNITION);
}

关键技术实现：
硬件抽象：通过面向对象封装底层硬件差异
通信可靠性：I2C连接的重试机制确保系统鲁棒性
显示优化：双缓冲技术消除屏幕闪烁

2. 主循环实时处理流水线
   cpp

void loop() {
    // 阶段1: 数据采集与处理(触发识别)
    huskylens.getResult(ALGORITHM_LICENSE_RECOGNITION);
    
    // 阶段2: 状态检查与数据可用性验证
    if (huskylens.available(ALGORITHM_LICENSE_RECOGNITION)) {
        // 阶段3: 信息提取与可视化渲染
        extractAndDisplayLicenseInfo();
    }
    
    // 阶段4: 显示输出与时序控制
    k10.canvas->updateCanvas();
    delay(50);  // 精确的时序控制
}

车牌识别核心技术栈

1. HUSKYLENS车牌识别算法流程
   text
   图像采集
   ↓
   预处理(去噪、对比度增强、色彩空间转换)
   ↓
   车牌区域检测(基于颜色、纹理、形状特征)
   ↓
   车牌矫正(透视变换、旋转校正)
   ↓
   字符分割(垂直投影、连通域分析)
   ↓
   字符识别(卷积神经网络分类)
   ↓
   后处理(规则校验、格式标准化)
   ↓
   结果输出(结构化数据)
2. 车牌识别专用技术特性
   车牌检测阶段技术：
   颜色模型：HSV色彩空间中的蓝色/黄色区域检测
   边缘特征：Sobel算子提取车牌边框特征
   形态学操作：开运算、闭运算消除噪声
   长宽比过滤：基于车牌标准尺寸的比例筛选

字符识别阶段技术：
投影分割：垂直投影法分离单个字符
模板匹配：与标准字符模板进行相似度计算
CNN分类：使用训练好的神经网络识别字符
规则引擎：基于车牌编码规则进行校验和纠正

数据结构与信息架构

1. 车牌识别结果数据结构
   cpp

// HUSKYLENS返回的车牌识别数据结构
typedef struct {
    uint16_t ID;                    // 目标唯一标识(用于跟踪)
    char name[32];                  // 车牌类型标识("蓝牌","黄牌","新能源")
    char content[16];               // 识别出的车牌号码("京A·12345")
    uint16_t xCenter;               // 中心X坐标(0-320)
    uint16_t yCenter;               // 中心Y坐标(0-240)
    uint16_t width;                 // 检测框宽度
    uint16_t height;                // 检测框高度
    float confidence;               // 整体识别置信度(0.0-1.0)
    Rect boundingBox;               // 完整边界框坐标
    char province[4];               // 省份简称("京","沪","粤")
    char plateColor[8];             // 车牌颜色("blue","yellow","green")
} LicensePlateResult;

2. 信息显示架构设计
   text
   行2: [系统标题] - 红色突出，项目标识
   ↓
   行4: [车牌名称] - 蓝色，类型分类信息
   ↓
   行5: [车牌总数] - 蓝色，环境感知统计
   ↓
   行6-7: [车牌号码] - 蓝色，核心识别结果
   ↓
   行8-9: [空间坐标] - 蓝色，定位信息
   实时性能优化分析
3. 20Hz刷新率设计考量
   cpp

delay(50); // 50ms周期分解：

图像采集与传输：8-12ms (OV摄像头数据读取)
车牌检测推理：18-22ms (神经网络前向计算)
字符识别处理：10-14ms (OCR流水线)
数据通信：2-3ms (I2C数据传输)
显示渲染：3-5ms (文本渲染和缓冲交换)
系统余量：3-5ms (处理波动余量)

2. 数据处理优化策略
   cpp

// 条件执行避免不必要的处理开销
if (huskylens.available(ALGORITHM_LICENSE_RECOGNITION)) {
    // 只在检测到新结果时更新显示
    // 减少字符串操作和内存分配频率
}

关键技术难点与解决方案

1. 复杂环境适应性
   挑战：光照变化影响
   解决方案：自动白平衡、自适应阈值、多尺度检测
   挑战：角度倾斜变形
   解决方案：仿射变换矫正、关键点检测、透视校正
   挑战：运动模糊干扰
   解决方案：时序滤波、多帧融合、运动补偿

2. 多目标处理能力
   cpp

// 支持同时识别多个车牌
huskylens.getCachedResultNum(ALGORITHM_LICENSE_RECOGNITION)
// 返回当前帧中检测到的所有车牌数量

4、测试实验MInd+图形编程

5、实验场景图