基于FPGA的实时图像边缘检测系统设计（上） 今天给大侠带来基于FPGA的实时图像边缘检测系统设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第一篇，上篇，话不多说，上货。...导读 随着科学技术的高速发展，FPGA在系统结构上为数字图像处理带来了新的契机。...随着科学技术的高速发展，FPGA在系统结构上为数字图像处理带来了新的契机。...Ov7725的SCCB总线实际上就是我们常用的IIC通信总线，用于完成对绝大多数OmniVision 系列图像传芯片功能的控制。...图2-5 SCCB总线数据传输图 （3）数据传输 SCCB总线在进行数据传输时，时钟信号SCL为高电平，同时数据线SDA上的数据必须保持稳定，只有这样才能够保证所传输数据的稳定性和可靠性。
导读 随着科学技术的高速发展，FPGA在系统结构上为数字图像处理带来了新的契机。...随着科学技术的高速发展，FPGA在系统结构上为数字图像处理带来了新的契机。...Ov7725的SCCB总线实际上就是我们常用的IIC通信总线，用于完成对绝大多数OmniVision 系列图像传芯片功能的控制。...图2-5 SCCB总线数据传输图 （3）数据传输 SCCB总线在进行数据传输时，时钟信号SCL为高电平，同时数据线SDA上的数据必须保持稳定，只有这样才能够保证所传输数据的稳定性和可靠性。...豪威（OmniVision）相机的设备地址是0x42，最后1bit是用来判断读/写的：写数据时ID地址是0x42，而读数据时ID地址是0x43； Phase 2：传感器里面有许多的寄存器，这些寄存器都有着自己唯一的地址
今天介绍两种旋转图像的方法 OpenCV 方法 OpenCV 中带有一个旋转图像的函数 cv2.rotate rotate(src, rotateCode[, dst]) -> dst 参数： src...：输入图像 rotateCode：旋转方式 1、cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE：顺时针 90 度 2、cv2.ROTATE_180：顺时针 180 度 3、cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE...numpy 方法 numpy 中也提供一种旋转图像或者矩阵的方法 np.rot90 顾名思义就是选择多少个 90 度，与 OpenCV 中实现不同的是，numpy 的这个函数是逆时针旋转的，其函数说明如下...： np.rot90(m, k=1, axes=(0, 1)) 参数：m：输入的矩阵或者图像 k：逆时针旋转多少个 90 度，k 取 0、1、2、3 分别对应逆时针旋转 0 度、90 度、180 度、270...度 axes：选择两个维度进行旋转 一个简单示例如下： ?
方案二：【逆向预设】从目标图像映射到原图 由于在之前的方案中出现了杂点以及图像边缘裁剪的问题，因此在本方案中，我们采用了逆向思维，用目标图像的坐标去与原图的坐标进行坐标匹配，若在原图像中能找到匹配的图像...旋转后的图像 如图所示，相对方案一而言，图像的效果就好了很多，但图像边缘仍然存在边缘被切割的现象。...figure; imshow(im2); 这样，就解决了图像边缘被裁剪的问题，是整个图像得以完整的显示，实际的效果如下： ?...旋转后的图像 从图示的效果可以看出，边缘区域被裁剪的问题被解决了，但问题是图片加阴影的区域面积比原图大很多。...该正弦，余弦通过MATLAB计算得到，并预先储存到FPGA的片上储存空间中，在进行坐标变换时，读取对应角度的正弦，余弦值，进行坐标变换。
2D图像中点的旋转 先从向量内积说起，向量a = (x1, y1)，b = (x2, y2) a▪b = = |a||b|cosθ = x1x2+ y1y2 几何表示 ?...a.b = |a|cosθ|b| 如果b为单位向量，|b|=1，那么向量a,b的内积就是向量a在向量b方向上的投影 点的逆时针旋转可以看做是以原点为起点的向量绕原点逆时针旋转；更进一步，保持向量不动，...看看向量是如何在笛卡尔坐标系中表示的吧！ a = (x0, y0)其中的x0, y0是向量a在x轴和y轴上的投影长度。 同理，向量在新坐标系下的表示（x’, y’）是向量在新坐标轴上的投影 ?...假设向量a在与新坐标轴X1的夹角为φ，那么a在X1上的投影为也就是向量a与X1的点积，因为坐标轴X1为单位向量，所以点积即为投影长度。...顺时针旋转可以同理求得，这里不在详述。 同样的思考方式可以应用在PCA理解上
import numpy as np #主要用于算子和图像矩阵处理 from PIL import Image #主要用于图像导入 import matplotlib.pyplot as plt #...image_xy=np.sqrt(image_x**2+image_y**2) #将梯度矩阵各元素归一化为0～255 image_xy=(255.0/image_xy.max())*image_xy #输出边缘检测图像...off") plt.subplot(2,2,4) plt.imshow(image_xy,cmap=cm.gray) plt.axis("off") plt.show() 算法：基于Sobel算子的图像边缘检测是使用像素邻近区域梯度值计算...1个像素梯度值和根据绝对值来取舍进行图像边缘检测。...Sobel算子对像素的位置的影响进行加权，与Prewitt算子相比效果更好。
，operator为算子 返回结果为原图的灰度图像与算子卷积后的结果矩阵 实际上，SciPy库中的signal模块含有一个二维卷积函数convolve2d() ''' def img_conv (image_array...0～255 image_xy=(255.0/image_xy.max())*image_xy ''' 输出图像边缘检测结果。...其中，参数为image_array时输出为原图的灰度图像， 参数为image_x时输出为原图的x方向导数图像， 参数为image_y时输出为原图的y方向导数图像， 参数为image_xy时输出为原图的梯度图像...plt.subplot(2,2,4) plt.imshow(image_xy,cmap=plt.cm.gray) plt.axis("off") plt.show() 算法：基于Prewitt算子的图像边缘检测是利用两个方向模板与图像进行邻域卷积...（Adjacent Convolution）运算来完成图像边缘检测。
import matplotlib.pyplot as plt#图像数据可视化模块 import matplotlib.cm as cm#图像色彩映射模块 import numpy as np#算子与图像矩阵处理模块...1,j+1]]<TH).any()): DT[i,j]=1 plt.subplot(2,2,1) plt.imshow(new_gray,cmap=cm.gray)#从原图转化的灰度图像...plt.axis("off") plt.subplot(2,2,2) plt.imshow(d,cmap=cm.gray)#高斯滤波后的灰度图像 plt.axis("off") plt.subplot...)#双阈值检测边缘图像 plt.axis("off") plt.show() 算法：基于Canny算子的图像边缘检测是首先原始图像灰度化，然后进行高斯平滑滤波，接着计算梯度幅值和方向，再对梯度幅值进行非极大值抑制...（Non-Maximum Suppression，NMS），最后使用双阈值法检测和连接边缘。
OpenCV在3.1.0版本中的图像放缩与旋转操作比起之前版本中更加的简洁方便，同时还提供多种插值方法可供选择。...二：旋转 图像绕原点逆时针旋转a角，其变换矩阵及逆矩阵（顺时针选择）的图像如下： ?...OpenCV3.1.0中实现图像旋转需要用到的两个API函数分别是 - getRotationMatrix2D - warpAffine 第一个函数是用来产生旋转矩阵M，第二个函数是根据旋转矩阵M实现图像指定角度的旋转...从上面旋转以后图像可以看到四个角被剪切掉了，无法显示，我们希望旋转之后图像还能够全部显示，在之前2.x的OpenCV版本中要实现这样的功能，需要很多的数学知识，而在3.1.0中只需要添加如下几行代码即可实现旋转之后的全图显示...旋转之后全图显示如下： ? 可以看出基于OpenCV3.1.0实现图像旋转的时候同样会涉及到像素插值问题，可以选择的插值算法跟放缩时候一致。
import numpy as np #主要用于算子和图像矩阵处理 from PIL import Image #主要用于图像导入 import matplotlib.pyplot as plt #...0,1,0],[1,-2,1],[0,1,0]]) #定义Laplace扩展算子 Operator2=np.array([[1,1,1],[1,-4,1],[1,1,1]]) #打开原图并将其转化成灰度图像...()]=255 # 显示边缘检测结果 plt.subplot(2,1,1) plt.imshow(image_array,cmap=cm.gray) plt.axis("off") plt.subplot...plt.subplot(2,2,4) plt.imshow(image_oper2,cmap=cm.gray) plt.axis("off") plt.show() 算法：基于Laplace算子的图像边缘检测是应用于仅考虑边缘位置而不考虑其周围的像素灰度差值的图像边缘检测...Laplace算子是二阶微分算子，是一个x方向的二阶导数和y方向的二阶导数之和近似微分。
01 引言 初学图像处理，很多人遇到的第一关就是图像旋转，图像旋转是图像几何变换中最具代表性的操作，包含了插值、背景处理、三角函数等相关知识，一个变换矩阵跟计算图像旋转之后的大小公式就让很多开发者最后直接调用函数了事...所以决定从程序员可以接受的角度从新介绍一下图像旋转基本原理与OpenCV中图像旋转函数操作的基本技巧。...图像旋转基本原理 旋转涉及到两个问题，一个是图像旋转之后的大小会发生改变，会产生背景，通过背景填充方式都是填充黑色，此外旋转还是产生像素的位置迁移，新的位置像素需要通过插值计算获得，常见的插值方式有最近邻...是一个2x3的矩阵，但是在图像中左上角是原点，要实现围绕图像的中心位置旋转，M就要重新计算，所以OpenCV中的图像旋转矩阵为： ? 其中scale是表示矩阵支持旋转+放缩，这里可以把Scale=1。...第三列是图像旋转之后中心位置平移量。 函数支持 OpenCV中支持图像旋转的函数有两个，一个是直接支持旋转的函数，但是它支持的是90，180，270这样的特殊角度旋转。
正45°和负45°方向的Roberts算子分别为： 1.4 Laplacian算子 Laplacian算子是一种二阶导数算子，具有旋转不变性，可以满足不同方向的边缘检测要求。...图像中的边缘可以指向各个方向，通常会取水平（左、右）、垂直（上、下）、对角线（左上、右上、左下、右下）等八个不同的方向计算梯度。...该值为-1时，会使用Scharr算子进行运算 scale：计算导数时采用的缩放因子，默认为1，是没有缩放的 delta：加在目标图像dst上的值，默认为0 borderType：边界样式，默认值为cv2...dx x方向上的求导阶数 dy y方向上的求导阶数 scale 计算导数时采用的缩放因子，默认为1，是没有缩放的 delta 加在目标图像dst上的值，默认为0 borderType 边界样式，默认值为...scale 计算导数时采用的缩放因子，默认为1，是没有缩放的 delta 加在目标图像dst上的值，默认为0 borderType 边界样式，默认值为cv2.BORDER_DEFAULT。
python代码： import cv2 as cv import numpy as np src = cv.imread("./test.png") cv....
对于第一种计算，只要给出原图像上的任意像素坐标，都能通过对应的映射关系获得到该像素在变换后图像的坐标位置。...映射重叠 根据映射关系，输入图像的多个像素映射到输出图像的同一个像素上。 ?...在水平镜像变换时，遍历了整个图像，然后根据映射关系对每个像素都做了处理。实际上，水平镜像变换就是将图像坐标的列换到右边，右边的列换到左边，是可以以列为单位做变换的。...当图像缩小时，图像会变得更加清晰，当图像放大时，图像的质量会有所下降，因此需要进行插值处理。...Point2f类型的center，也就是原图像的旋转中心；第二个参数是double 类型的angle,也就是我们说的旋转角度，值得一提的是，当angle的值为正时，表示的是逆时针旋转，当angle的值为负时
三维坐标系中，已知三个欧拉角alpha,beta,gamma，分别为绕x轴旋转alpha角度，绕y轴旋转beta角度，绕z轴旋转gamma角度。...则旋转矩阵Rotation的求法如下： Mat Rot=Mat::eye(3,3, CV_32FC1); Rot.at(0, 0) = cos(beta) * cos(gamma...sin(alpha) * cos(gamma); Rot.at(2, 2) = cos(alpha) * cos(beta); Rotation是3*3矩阵，用于三维空间坐标的旋转...现在给定一幅二维图像如下，并且已知拍摄此图像的摄像机内参，根据输入的三个欧拉角，实现绕三个坐标轴的旋转。 ? 绕x轴旋转30°，alpha=π/6； ? 绕y轴旋转30°， beta=π/6； ?...绕z轴旋转30°,gamma=π/6; ?
，从而减少了联合学习单元大小、锯齿效应和颜色分配时的模糊性 Contributions 像素化通常应满足以下要求： 识别锯齿：像素艺术应具有清晰锐利的边缘，而不是抗锯齿外观 可控制单元格：用户可根据需要控制结果的单元格大小...保留细节：结果应尽可能保留特征和连续边缘的外观 非配对数据：对于基于学习的方法，其训练应不需要像素艺术和相应的高分辨率图像的配对数据。...优点：相比于最近邻插值，结果更平滑，减少了锯齿状伪影。 缺点：计算量较大，对于图像旋转和放大时，可能会引入一定程度的模糊。...个最近的已知像素值进行加权平均插值结果相对平滑，减少锯齿状伪影计算量较大，对于旋转和放大可能会引入模糊双三次插值 (Bicubic)在目标位置周围16个最近的已知像素值上应用三次多项式插值进行加权平均插值结果平滑...缺点：计算量较大，对于一些特定的图像纹理，可能会引入一定程度的模糊 锯齿感，就是边缘有锯齿，抗锯齿越强，边缘锯齿越平滑，效果越模糊 image-20231109104725803 基于深度学习的方法 Deep
基于FPGA的图像边缘检测系统(一)-原理 参考文献：手把手教你学FPGA设计：基于大道至简的至简设计法 基于VIP_Board Big的FPGA入门进阶及图像处理算法开发教程-V3.0 以上两篇文章可以点击下载...整个系列文章如下: 基于FPGA的图像边缘检测系统(一)-原理 基于FPGA的图像边缘检测系统(二)-原理 基于FPGA的图像边缘检测系统(三)-设计实现 文章目录 基于FPGA的图像边缘检测系统(一...)-原理 [基于FPGA的图像边缘检测系统(一)-原理](https://blog.csdn.net/Pieces_thinking/article/details/83150325) [基于FPGA的图像边缘检测系统...[基于FPGA的图像边缘检测系统(一)-原理](https://blog.csdn.net/Pieces_thinking/article/details/83150325) [基于FPGA的图像边缘检测系统...这个摄像头的SCLK及SDAT即IIC总线引脚必须有上拉(4.7K)左右，如下图所示： ? 为什么需要上拉电阻呢？
导读：边缘和轮廓的提取是一个非常棘手的工作，细节也许就会被过强的图像线条掩盖，纹理（texture）本身就是一种很弱的边缘分布模式，分级（hierarchical）表示是常用的方法，俗称尺度空间（scale...HED 整体嵌套边缘检测（Holistically-Nested Edge Detection，HED 是一个深度学习的边缘提取的算法，两个特色：（1）整体图像训练和预测; （2）多尺度、多层特征学习。...将扩张因子（dilation factors）引入后续的卷积层以保持原始 ResNet 相同的感受野；在基础网络的顶部，添加分类模块（图（d））作为1×1卷积层，然后是双线性上采样（由 K 分组反卷积层实现...一个解释模型架构的单尺度示意图，在下图给出：首先，输入以候选点为中心的补丁，经过 KNet 五个卷积层；为了提取高级特征，在每个卷积层提取围绕中心点的特征图的小子容积，并在子容积上执行最大、平均和中心池化...测试时，从分叉子网络的分支计算的标量输出做平均，生成最终轮廓预测。 如图给出部分实验结果：左到右依次为输入图像、Canny 边缘检测器产生的候选点集合、非阈值预测、阈值预测和基础事实图。
所谓二值化是指只包含白和黑这两种颜色，下面的代码中使用白色表示内部或背景，使用黑色表示边缘。...图像边缘提取的基本思路是：如果一个像素的颜色值与周围像素足够接近（属于低频部分）则认为是图像背景或者内部，如果一个像素的颜色值与周围像素相差很大（属于高频部分）则认为是图像边缘。...在具体实现时，边缘提取有很多种方法，分别采用不同的卷积和，针对不同类型的边缘。下面代码的思路是：如果一个像素的颜色值与其右侧和下侧像素都足够接近则认为不是边缘，否则认为是边缘。..., (0,0,0)) for w in range(width-1): for h in range(height-1): #分别获取原始图像当前位置、下侧、右侧像素的颜色...使用上面的代码提取出来的边缘： ?
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