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集创赛分析(图像处理部分)

集创赛分析(图像处理部分)

四月份进度

1.分析多少个资源单元

图像采集和存储数据:先驱动摄像头进行数据采集(ov5640),再驱动存储器(SDRAM),将数据存到存储器

数据处理:简单的滤波(中值/均值),根据采集的数据进行颜色识别,再做一个Sobel识别边缘,进行简单的形状匹配

摄像头采集数据,摄像头的数据是把16位的RGB拆分为高八位和低八位发送的,通过移位+位拼接的方式把两个8bit的数据合并成16bit数据输出,同时为了SDRAM模块更好的识别帧头和帧尾,在图像的第一个像素点以及最后一个像素点的时候分别拉高sop和eop信号,其他像素点这拉低。

这里的16位数据是RGB565,RGB565的高5位是红色,中间6位是绿色,最低5位是蓝色。

摄像头的驱动时钟是24M,SDRAM接口的驱动时钟是100M

颜色识别,HSV颜色阈值空间,或者进行简单的颜色识别,判断R、G、B的那个颜色值比较大,那个值比较大,就是那个颜色,这是实现一个简单的功能,比较不准确,

  1. module RGB_to_HSV (
  2. input [7:0] iRed,
  3. input [7:0] iGreen,
  4. input [7:0] iBlue,
  5. input iCLK,
  6. input iRST_N,
  7. output reg oRed,
  8. output reg oYellow,
  9. output reg oBlue
  10. );
  11. always @(posedge iCLK or negedge iRST_N)
  12. begin
  13. if(!iRST_N)
  14. begin
  15. oRed <= 0;
  16. oYellow <= 0;
  17. oBlue <= 0;
  18. end
  19. else
  20. begin
  21. // 这里只是简单的判断,实际上你需要进行RGB到HSV的转换,并把HSV空间的值用来判断颜色
  22. if(iRed > iGreen && iRed > iBlue)
  23. oRed <= 1;
  24. else
  25. oRed <= 0;
  26. if(iGreen > iRed && iGreen > iBlue)
  27. oYellow <= 1;
  28. else
  29. oYellow <= 0;
  30. if(iBlue > iGreen && iBlue > iRed)
  31. oBlue <= 1;
  32. else
  33. oBlue <= 0;
  34. end
  35. end
  36. endmodule

最近发现如果用YCbCr也可以判断,

  1. module color_detector(
  2. input [7:0] Y_in, Cb_in, Cr_in,
  3. output reg is_red, is_blue, is_yellow, is_gray);
  4. always @* begin
  5. // 判断是否为蓝色
  6. if ((Cb_in >= 240) && (Cr_in <= 125) )
  7. is_blue = 1;
  8. else
  9. is_blue = 0;
  10. // 判断是否为红色
  11. if ((Cb_in <= 100) && (Cr_in >= 220))
  12. is_red = 1;
  13. else
  14. is_red = 0;
  15. // 判断是否为黄色
  16. if ((Cb_in <= 80) && (Cr_in <= 170 && Cr_in >= 140))
  17. is_yellow = 1;
  18. else
  19. is_yellow = 0;
  20. // 判断是否为灰色
  21. if ((Cb_in >= 125 && Cb_in <= 130) && (Cr_in >= 125 && Cr_in <= 130))
  22. is_gray = 1;
  23. else
  24. is_gray = 0;
  25. end
  26. endmodule

总体来说颜色的实现还是比较简单的

  1. module color_detector_rgb(
  2. input [7:0] R, G, B,
  3. output reg is_red, is_blue, is_yellow, is_gray);
  4. always @* begin
  5. // 判断是否为红色
  6. if (R > 128 && G < 100 && B < 100)
  7. is_red = 1;
  8. else
  9. is_red = 0;
  10. // 判断是否为蓝色
  11. if (B > 128 && R < 100 && G < 100)
  12. is_blue = 1;
  13. else
  14. is_blue = 0;
  15. // 判断是否为黄色
  16. if (R > 128 && G > 128 && B < 100)
  17. is_yellow = 1;
  18. else
  19. is_yellow = 0;
  20. // 判断是否为灰色
  21. if ((R == G) && (G == B))
  22. is_gray = 1;
  23. else
  24. is_gray = 0;
  25. end
  26. endmodule

形状识别:先进行Sobel边缘检测,然后对于物体形状的识别,要对Sobel运算符的输出进行形状识别,比如说轮廓跟踪(常用的轮廓跟踪算法有韦更斯托姆链码,Freeman链码,K方向链码等。这些算法的基本思想是从某一个边缘像素开始,搜索其邻域像素,寻找边缘点,然后将其连在一起,形成一个链。遇到分叉,则优先选择右方向的像素。这些算法用于轮廓跟踪的Verilog实现可以很复杂,需要处理大量的边缘点和可能的轮廓形状。)、特征提取(存储图像数据,并实现一个简单的面积计算模块)、Hough变换(可以判断图像中有几条线段来判断形状)

让chatgpt写的关于特征提取的代码如下:

  1. module shape_detector(
  2. input [7:0] pixel_data,
  3. input pixel_valid,
  4. input pixel_clk,
  5. output wire is_square,
  6. output wire is_triangle,
  7. output wire is_circle
  8. );
  9. // Parameters for image dimensions
  10. parameter WIDTH = 640;
  11. parameter HEIGHT = 480;
  12. // Memory for image
  13. reg [WIDTH-1:0] img [0:HEIGHT-1];
  14. integer x, y;
  15. // Area calculation
  16. integer area;
  17. always @(posedge pixel_clk) begin
  18. if(pixel_valid) begin
  19. // Store pixel data in memory
  20. img[x][y] <= pixel_data;
  21. // Simple area calculation
  22. area = area + (pixel_data ? 1 : 0);
  23. // Update x and y coordinates
  24. x = x + 1;
  25. if(x == WIDTH) begin
  26. x <= 0;
  27. y <= y + 1;
  28. end
  29. if(y == HEIGHT) begin
  30. y <= 0;
  31. end
  32. end
  33. end
  34. // Shape recognition logic
  35. // These are placeholders - actual logic will need to be much more complex!
  36. assign is_square = (area > 5000 && area < 10000) ? 1 : 0;
  37. assign is_triangle = (area > 10000 && area < 20000) ? 1 : 0;
  38. assign is_circle = (area > 20000) ? 1 : 0;
  39. endmodule

参考文献:

1】https://blog.csdn.net/qq_47281915/article/details/126041967

2】

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