基于 FPGA 的颜色模型和帧差法的目标检测跟踪算法实现_fpga实现目标跟踪

基于 FPGA 的颜色模型和帧差法的目标检测跟踪算法实现

前言

随着计算机技术的不断发展和 FPGA 技术的不断成熟，FPGA 在图像处理领域中有着得天独厚的优势。本文以 FPGA 为主要硬件平台，实现了一种基于颜色模型和帧差法相结合的目标检测跟踪算法。

目标检测和跟踪是计算机视觉中的重要研究方向，它们可以被广泛应用于视频监控、无人驾驶、智能机器人等领域。其中，目标检测是指在给定图像或者视频中识别出目标物体的位置，而目标跟踪则是在目标检测的基础上，对目标物体进行连续跟踪。

本文将分别介绍颜色模型和帧差法的原理，以及如何将它们相结合，实现 FPGA 上的目标检测和跟踪算法。同时，我们将提供相应的源代码和详细的实现步骤。

第一部分：颜色模型

颜色模型是一种描述颜色的方式，常见的颜色模型有 RGB、HSV、YCbCr 等。在本算法中，我们采用 HSV 颜色模型来描述图像中的颜色信息。

HSV 颜色模型将颜色分成三个维度：色调（Hue）、饱和度（Saturation）和值（Value），其中色调表示颜色的基本色系，饱和度表示颜色的纯度程度，值则表示颜色的亮度。这种颜色模型能够更好地描述颜色之间的关系和色彩变化，因此在目标检测和跟踪中有着广泛的应用。

具体实现步骤如下：

1. 将输入的图像由 RGB 转换为 HSV 颜色模型；

2. 在 HSV 颜色空间中根据预设的阈值，将图像二值化，得到目标物体的二值图像。

下面是实现代码：