下面论述FPGA在图像处理领域中的地位： 图像处理，它是一个非常广义的概念，它包含图像增强，图像复原，图像重建，图像分析，模式识别，计算机视觉等N多个应用方向。这些应用技术有许多在本质上是相通的，但是不同应用领域的关注点往往是不同的。 从网络上的开源情况来看，FPGA在图像处理方面的主要应用一直处于图像的预处理阶段。 什么叫图像的预处理？例如图像的畸变校正，滤波器处理，边缘检测、颜色检测和阈值处
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2023-07-18 12:58:12
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FPGA因其并行处理数据、高速和可编程等特性在图像处理方面得到广泛应用，特别是在简单算法的时候，即图像处理的预处理时，可以通过一些FPGA开发公司所配置的软件进行对算法的实现。Vivado的一个工具：System Generator可以直接把现有的算法生成可综合的结果，而不需要或者只需要很少的手工Verilog编写。System Generator可以生成现成的可综合Verilog代码1）相比于手
计算机视觉系统通常需要进行大量的信息处理才能够得到所需要的信息。目前主要有CPU、GPU、ASIC、DSP、FPGA等计算平台。常用的计算机视觉系统通过通用计算机进行视觉信息处理，但是，由于CPU的计算能力有限，对于一些计算复杂度很高的视觉算法，其处理速度常常难以满足系统的实时性需要。GPU具有高度的并行计算能力，可以较好地解决计算速度的问题
PyTorch 能在短时间内被众多研究人员和工程师接受并推崇是因为其有着诸多优点，如采用 Python 语言、动态图机制、网络构建灵活以及拥有强大的社群等。本教程以实际应用、工程开发为目的，着重介绍模型训练过程中遇到的实际问题和方法。如上图所示，在机器学习模型开发中，主要涉及三大部分，分别是数据、模型和损失函数及优化器。本文也按顺序的依次介绍数据、模型和损失函数及优化器，从而给大家带来清晰的机器学
1. 概述本设计采用FPGA技术，实现CMOS视频图像的锐化增强，并通过以太网传输(UDP方式)给PC实时显示。2. 硬件系统框图CMOS采用MT9V011(30万像素)，FPGA采用ALTERA公司的CYCLONE IV，以太网卡采用REALTK公司的100M网卡芯片，硬件框图如下：硬件平台采用ETree的FPGA开发板，如下图所示：3. 算法原理图像锐化的主要目的是突出灰度的过渡部分，使用的算
FPGA图像处理基本技巧1 Verilog是一种思维方式先来谈一下怎样才能学好Verilog这个问题。有人说学Verilog很难，好像比C语言还要难学。有一定难度是真的，但并没有比别的语...
原创
2021-08-30 15:18:29
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FPGA图像处理基本技巧1 Verilog是一种思维方式先来谈一下怎样才能学好Verilog这个问题。有人说学Verilog很难，好像比C语言还要难学。有一定难度是真的，但并没有比别的语...
原创
2022-03-30 14:40:27
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实验一 熟悉OpenCV环境和基本操作一、实验目的 熟悉OpenCV运行环境，了解图像的基本操作及直方图均衡化。 二、实验内容 一个简单的图像处理例子。 代码如下：#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main( ) {
Mat img = imread("result1.bmp");
在进行图像处理时，你迟早会发现需要转换图像——一般通过应 用艺术滤镜、推断某些部分、混合两幅图像，或者任何你能够想到的 方法完成。本章将介绍一些可以转换图像的技术。最后，你还能够执 行图像锐化、标记主体的轮廓、利用线段检测器检测人行横道。 本章将介绍以下主题： ·在不同颜色模型之间进行图像转换。 ·理解频率和傅里叶变换在图像处理中的重要性。 ·应用高通滤波器（High-Pass Filter，HP
1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存；
2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；
3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像；
4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作；
5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存；
6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗
图像处理系统设计注意点：1.将算法开发和FPGA实现分离用软件的图像处理环境可以使用大批量的图像样本进行测试及调试算法，再将算法映射到硬件上，这样大大节省了硬件调试周期。2.算法的精度图像处理的算法中，大部分需要采用浮点数运算，而浮点数运算再FPGA中是非常不划算的，因此需要转换成定点数计算，此时会设计到浮点运算转定点运算时精度下降的问题。3.软件和硬件的合理划分这里的软件是指DSP,CPU，硬件
文章目录10 膨胀与腐蚀(1)形态学操作(morphology operators)——膨胀、腐蚀(2)相关API(3)动态调整结构元素大小TrackBar11 形态学操作(1)开操作- open(2)闭操作- close(3)形态学梯度- Morphological Gradient(4)顶帽- Tophat(5)黑帽- Blackhat(6)API12 形态学操作应用——提取水平与垂直线(1
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2023-08-20 22:41:53
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经过前面的讨论，我对Image类进行了优化，代码如下：//C#灰度图像处理类，作者：wmesci
//unsafe class Image :CriticalHandle, IDisposable
{
[DllImport("kernel32.dll")]
static extern IntP
一、图像加法运算代码import cv2
img=cv2.imread("demoimg.jpg",0) #读取图片，参数0等价于cv2.IMREAD_GRAYSCALE，将图像调整为单通道的灰度图像
#分别用“+”运算符和cv2.add()函数处理图像
result1=img+img
result2=cv2.add(img,img)
#显示图像
cv2.imshow("original ima
图像预处理对于整个图像处理任务来讲特别重要。如果我们没有进行恰当的预处理，无论我们有多么好的数据也很难得到理想的结果。本篇是视觉入门系列教程的第二篇。整个视觉入门系列内容如下： 1. 理解颜色模型与在图像上绘制图形（图像处理基本操作）。 2. 基本的图像处理与滤波技术。 3. 从特征检测到人脸检测。 4. 图像分割与分水岭（Watershed）算法（TBU）在边缘和轮廓检测中，噪声对检测的精度有很
1、blur 2、GaussianBlur 3、medianBlur 4、bilateralFilter 5、腐蚀和膨胀
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2023-08-13 10:10:34
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文章目录一、图像的基础操作1. 图像的IO操作1.1 读取图像1.2 显示图像1.3 保存图像1.4 总结2. 绘制几何图形2.1 绘制直线2.2 绘制圆形2.3 绘制矩形2.4 向图像中添加文字2.5 效果展示3. 获取并修改图像中的像素点4. 获取图像的属性5. 图像通道的拆分与合并6. 色彩空间的改变二、算数操作1. 图像的加法2. 图像的混合 一、图像的基础操作1. 图像的IO操作这里我
5、图像滤波（平滑） 图像滤波（平滑），即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。 &nb
1 前言在计算机视觉技术中，阈值处理是一种非常重要的操作，它是很多高级算法的底层处理逻辑之一。比如在使用OpenCV检测图形时，通常要先对灰度图像进行阈值（二值化）处理，这样就得到了图像的大致轮廓，以便于识别图形。在阈值处理中，会将图像的每一个像素值与阈值进行比较，如果小于阈值，则将像素值置为0（黑色），若大于或等于阈值，将像素值置为最大值255（白色）。下边我们一起了解一下OpenCV中的三种阈
文章目录图像的读取与属性信息读取属性信息示例图像保存图像通道处理的基本操作拆分通道和显示图像合并图像运算加法运算运算符“+”cv2.add()函数减法运算运算符“-”cv2.subtract()函数乘法运算矩阵乘法矩阵的点乘除法运算按位与按位或按位非按位异或 本文会告诉大家一些图像处理的基础，包括图像的基本表示方法，图像处理的基础操作，图像运算。色彩空间转换会放到图像处理基础(二)里单独讲。 这
