图像边缘就是图像灰度值突变的地方,也就是图像在该部分的像素值变化速度非常之快,就比如在坐标轴上一条曲线有刚开始的平滑突然来个大转弯,在变化出的导数非常大. Sobel算子主要用作边缘检测,它是一离散型差分算子,用来计算图像亮度函数灰度之近似值. 边缘是指其周围像素灰度急剧变化的那些像素的集合.边缘存在于目标.背景和区域之间,所以,边缘是图像分割所依赖的最重要的依据.由于边缘是位置的标志,对灰度的变化不敏感,因此,边缘也是图像匹配的重要的特征. Sobel边缘检测的核心在于像素矩阵的卷积,卷积对于

连续学习FPGA基础课程接近一个月了,迎来第一个有难度的综合设计,图像的边沿检测算法sobel,用verilog代码实现算法功能. 一设计功能 (一设计要求) (二系统框图) 根据上面的系统,Verilog代码如下:注意的是,VGA模块的时钟输入有两个,一是50M,二是25M.PLL的IP核的输入时钟连接顶层时钟,产生的输出时钟连接各个功能模块,有两个一是50M,二是25M.50M连接串口接收,sobel_ctrl控制模块.25M连接VGA_ram的vga显示部分和RAM的读地址的时钟,50M连

一.格雷码 格雷码的优点主要是进位时只有一位跳变,误码率低. 1.二进制转格雷码 我们观察下表: 二进制码 格雷码 00 00 01 01 10 11 11 10 二进制码表示为B[],格雷码表示为G[],则有 G(i) = B(i),i为最高位 G(i-1) = B(i) xor B(i-1),i非最高位 用verilog可以这样写 :] bin; :] gray; ; always @(posedge clk or negedge rst_n) begin if (!rst) gray <=

本节实验主要讲解FPGA开发中边沿检测方法,我们在设计中会经常用到.这个地方大家一定要理解. 1.1.1.原理介绍 学习HDL语言设计与其他语言不一样,HDL语言设计需要考虑更多的信号的电气特性,时序特性.我们先看一下边沿检测的基本原理. 如上图,为我们待检测信号,可以看出边沿的特性:边沿两侧信号的电平发生了变化.红色为上升沿,绿色为下降沿.上升沿之前电平为低,上升沿之后电平为高.下降沿之前为电平为高,下降沿之后电平为低. 设计思路:设计一个多位寄存器key_sfr[2:0],每当系统时钟来一次

Abstract 边沿检测电路(edge detection circuit)是个常用的基本电路. Introduction 所谓边沿检测就是对前一个clock状态和目前clock状态的比较,如果是由0变为1,能够检测到上升沿,则称为上升沿检测电路(posedge edge detection circuit),若是由1变为0,能够检测到下降沿,则被称为下降沿检测电路(negedge edge dttection circuit),能够同时检测上升沿与下降沿的电路称为双沿检测电路(double

由代码可知:此边沿检测电路是由两个触发器级联而成,sign_c_r 输出是sign_c_r2的输入.并且有异步复位端没有使能端.最后输出:由触发器的输出取反和直接输出相与.如下的RTL图.

抖动的产生: 通常的按键所用开关为机械弹性开关,当机械触点断开.闭合时,由于机械触点的弹性作用,一个按键开关在闭合时不会马上稳定地接通,在断开时也不会一下子断开.因而在闭合及断开的瞬间均伴随有一连串的抖动,为了不产生这种现象而作的措施就是按键消抖. 抖动时间 抖动时间的长短由按键的机械特性决定,一般为5ms-10ms.这是一个很重要的时间参数,在很多场合都要用到按键稳定闭合时间的长短则是由操作人员的按键动作决定的,一般为零点几秒至数秒.键抖动会引起一次按键被误读多次.为确保FPGA对键的一次闭合

FPGA基础入门篇(四)--边沿检测电路 一.边沿检测 边沿检测,就是检测输入信号,或者FPGA内部逻辑信号的跳变,即上升沿或者下降沿的检测.在检测到所需要的边沿后产生一个高电平的脉冲.这在FPGA电路设计中相当的广泛. 没有复位的情况下,正常的工作流程如下: (1)D触发器经过时钟clk的触发,输出trigger信号,保存了t0时刻的信号. (2)同时由trigger通过非门输出信号,保留了当前时刻t1的触发信号 (3)经过与门输出信号pos_edge,neg_edge a) 只有t0时刻为高

FPGA边沿检测Verilog代码(上升沿,下降沿,双边沿) 实现思路:用两个一位寄存器直接异或可以实现 代码实现: ​ module edge_detect( input clk, input rst_n, input data_in, output raising_edge_detect, //上升沿标志位 output falling_edge_detect, //下降沿标志位 output double_edge_detect //双边沿标志位 ); //reg define reg d

光流(optical flow) 1950年,Gibson首先提出了光流的概念,所谓光流就是指图像表现运动的速度.物体在运动的时候之所以能被人眼发现,就是因为当物体运动时,会在人的视网膜上形成一系列的连续变化的图像,这些变化信息在不同时间,不断的流过眼睛视网膜,就好像一种光流过一样,故称之为光流. 光流法检测运动物体的原理:首先给图像中每个像素点赋予一个速度矢量(光流),这样就形成了光流场.如果图像中没有运动物体,光流场连续均匀,如果有运动物体,运动物体的光流和图像的光流不同,光流场不再连续均匀

clear; clc; i1=imread('D:\Work\1.png'); i2=imread('D:\Work\2.png'); i1=rgb2gray(i1); i2=rgb2gray(i2); [m,n]=size(i1); im1=double(i1); im2=double(i2); i3=zeros(size(i1)); :m; :n; ; %最佳阈值在70到90之间 i3(i,j)=; ; i3(i,j)=; end end; end; imshow(i3); s=size(i

videoObj = VideoReader('4.avi');%读视频文件 nframes = get(videoObj, 'NumberOfFrames');%获取视频文件帧个数 : nframes currentFrame = read(videoObj, k);%读取第i帧 subplot(,,);%创建图像显示窗口并获取第一个窗口句柄 imshow(currentFrame); % Convert to grayscale. grayFrame = rgb2gray(currentFr

PS:好久没更新,因为期末到了,拼命复习中.复习久了觉得枯燥,玩玩儿霍夫变换直线检测 霍夫变换的基本原理不难,即便是初中生也很容易理解(至少在直线检测上是这样子的). 霍夫变换直线检测的基本原理:(不配图了,自己在白纸上画画,理解更深刻) 一步一步来: 1.在白纸上画出一个直角坐标系,任意给出一个点: 2.那么,对于点(x0,y0),经过这个点的直线必定满足y0=k*x0+b, 其中k是直线的斜率,b是直线的截距: 3.上式可以化成b=y0-k*x0,  可以看作是以-x0为斜率,以y0为截距,

接着上面的工作,接下去就该是进行字符分割了.考虑到为了后面的字符识别,因此在这部分需要实现的目标是需要把车牌的边框全部切除,对重新定位的车牌进行垂直方向水平方向调整,保证字符是正的.最后才是字符的分割. 1.首先上下边框切割.对定位的车牌每行作一次的差分,计算每行的综合,小于某个阈值时候将其舍去.部分代码: [length height]=size(p); % 水平方向定位 :length % 水平一阶差分 :height- revise_row(i,j)=abs(p(i,j)-p(i,j+))

matlab进行图像处理之后,很多时候需要在图像上画出矩形框:如,调用matlab的某个检测函数,得到结果之后,往往需要将检测结果的矩形框画在图像上,直观.方便的进行查看:下面的代码就是这个目的: function [state,result]=draw_rect(img,startPosition,windowSize,showOrNot) % 函数调用:[state,result]=draw_rect(img,startPosition,windowSize,showOrNot) % 函数功

[转]40多个关于人脸检测/识别的API.库和软件 http://news.cnblogs.com/n/185616/ 英文原文:List of 40+ Face Detection / Recognition APIs, libraries, and software 译者:@吕抒真 译文:链接 自从谷歌眼镜被推出以来,围绕人脸识别,出现了很多争议.我们相信,不管是不是通过智能眼镜,人脸识别将在人与人交往甚至人与物交互中开辟无数种可能性. 为了帮助研究过程中探索人脸识别,我们列出以下人脸检测和

英文原文:List of 40+ Face Detection / Recognition APIs, libraries, and software 译者:@吕抒真 译文:链接 自从谷歌眼镜被推出以来,围绕人脸识别,出现了很多争议.我们相信,不管是不是通过智能眼镜,人脸识别将在人与人交往甚至人与物交互中开辟无数种可能性. 为了帮助研究过程中探索人脸识别,我们列出以下人脸检测和识别 API.希望有所帮助! Face Recognition- 拉姆达实验室斯蒂芬弄的.示例代码和图形演示点击 htt

文章来自于:http://blog.jobbole.com/45936/ 自从谷歌眼镜被推出以来,围绕人脸识别,出现了很多争议.我们相信,不管是不是通过智能眼镜,人脸识别将在人与人交往甚至人与物交互中开辟无数种可能性. 为了帮助研究过程中探索人脸识别,我们列出以下人脸检测和识别API.希望有所帮助! Face Recognition- 拉姆达实验室斯蒂芬弄的.示例代码和图形演示点击http://api.lambdal.com/docs,我们的API提供了面部识别,面部检测,眼睛定位,鼻子定位,嘴

1.平面操作工具箱 http://cathy.ijs.si/~leon/planman.html 2.SimMechanics 工具箱 (这个好像不是免费的) http://www.mathworks.com/access/helpdesk/help/toolbox/physmod/mech/mech.shtml 3.gaot工具箱(遗传算法工具箱) http://www.dytrol.com/viewFile.asp?Boardid=11&ID=263 4.Optimization Toolb

二.MATLAB基础知识 (六)字符串 字符串的创建和简单操作 用单引号对括起来的一系列字符的组合,每个字符是一个元素,通常通过两个字节来存储 表2-22    字符串常见操作函数(e_two_37.m) 函数 说明 size 查看字符串的大小 whos 可以查看工作空间内的所有变量,包括字符串的详细信息 double,abs 查看字符串的ASCⅡ值大小 char 将字符串的ASCⅡ值转化为字符,生成字符串数组 disp 显示字符串的内容 strvcat 生成字符串数组,忽略输入的空字符 str