一.前言 最近学习牟新刚编著<基于FPGA的数字图像处理原理及应用>的第六章直方图操作,由于需要将捕获的图像转换为灰度图像,因此在之前代码的基础上加入了RGB图像转灰度图像的算法实现. 2020-02-29 10:38:40 二.RGB图像转灰度图像算法原理 将彩色图像转换为灰度图像的方法有两种,一个是令RGB三个分量的数值相等.输出后便可以得到灰度图像,另一种是转换为YCbCr格式,将Y分量提取出来,YCbCr格式中的Y分量表示的是图 像的亮度和浓度,所以只输出Y分量,得到图像就是灰度图像.

< python PIL - 批量图像处理 - RGB图像生成灰度图像 > 直接用python自带的PIL图像库,将一个文件夹下所有jpg/png的RGB图像转换成灰度/黑白图像 from PIL import Image import os.path import glob def convertjpg(jpgfile,outdir): try: image_file = Image.open(jpgfile) # open colour image image_file = image_f

http://m.blog.csdn.net/blog/u014395105/41308979 最近在研究如何用C++来处理图像,而不使用封装好的OpenCV代码,这样能够更好的了解OpenCV的内部原理. 在网上搜了一些关于C++代码来实现RGB(彩色)图像转换为 gray(灰度)的原理以及代码,可读性较差,所以自己整理了一下,若需转载,请标明出处,谢谢! 一.学习cvtColor函数 void cvCvtColor( const CvArr* src, CvArr* dst, int cod

系统框图 前面我们设计了基于FPGA的静态图片显示,接下来我们来做做基于FPGA的动态图片显示,本实验内容为:由PC端上位机软件通过串口发送一幅图像数据至FPGA,FPGA内部将图像数据存储,最后扫描到VGA屏幕上显示. 从系统框图上我们可以看到,可以划分为三个部分进行设计,一个是串口接收部分,然后是RAM数据存储部分,最后是VGA驱动显示部分.这里串口接收部分只需要用到串口接收代码,代码很多书上都有,我这里就不贴出来了, 数据存储部分需要使用的是双口RAM IP Core,一端将数据写入RAM

基于FPGA的图像开发平台 其他摄像头附件说明 FPGA_VIP_V101 编者 奇迹再现 个人博客 http://www.cnblogs.com/ccjt/ 联系邮箱 Shenyae86@163.com 淘宝网址 http://ccjt.taobao.com 修订记录 见下页 版权归奇迹再现所有,抄袭请注明出处, 参考文献:CrazyBingo原创相关文档.请尊重原创. 前言: 本系统方案理论适合DVP绝大部分摄像头测试,调试及开发,针对其他摄像头,因为寄存器参数不同,需要进行相应移植. 目前

本文是对基于FPGA的线阵CCD图像测量系统研究(作者:高尚)的阅读笔记 第一章绪论 1. 读读看 读了前面的摘要依然没有看懂作者要做什么.接着往下读....终于看到了一个字眼“基于机器视觉的图像测量技术”,看来我可以在这个方面找找文献了.不同于大多数光电器件以电流或者电压为传感信号,CCD是以电荷为信号把一副空余分布的图像变为一列按时间域离散分布的电荷信号.非接触式的快速精确测量,我们的图像处理就是非接触式的,看来很是先进的样子.今天又长见识SOPC是什么system on programma

本篇要分享的是基于Xilinx FPGA的视频图像采集系统,使用摄像头采集图像数据,并没有用到SDRAM/DDR.这个工程使用的是OV7670 30w像素摄像头,用双口RAM做存储,显示窗口为320x240,而且都知道7670的显示效果也不怎么样,这是一次偶然的机会我得到的资源,便在basys3.zybo.国产FPGA PGT180H上移植成功,总体的显示效果也是可能达到7670应有的标准,7670可以说是最基础的摄像头,基础到你都不想学驱动它,因为画质很差,还有一款基础的摄像头是OV7725,

基于FPGA的线阵CCD实时图像采集系统 2015年微型机与应用第13期 作者:章金敏,张 菁,陈梦苇2016/2/8 20:52:00 关键词: 实时采集 电荷耦合器件 现场可编程逻辑器件 信号处理   摘  要: 设计了一种基于现场可编程逻辑器件的线阵CCD实时图像采集系统.系统采用线阵CCD TCD2252D作为图像传感器,使用CCD专用信号处理芯片AD9826对CCD信号去噪并实现高速A/D转换,同时用USB接口芯片完成CCD数据的传输,最后在上位机显示采集的图像数据.整个系统由基于Ve

我正尝试使用matplotlib读取RGB图像并将其转换为灰度.在matlab中,我使用这个: 1 img = rgb2gray(imread('image.png')); 在matplotlib tutorial中他们没有覆盖它.他们只是在图像中阅读 1 2 import matplotlib.image as mpimg img = mpimg.imread('image.png') 然后他们切片数组,但是这不是从我所了解的将RGB转换为灰度. 1 lum_img = img[:,:,0]

前面我们讲了基于FPGA用VGA显示一副静态图片,那么接下来我们就接着前面的工程来实现我们图像处理的基础算法里最简单的一个那就是彩色图像转灰度的实现. 将彩色图像转化为灰度的方法有两种,一个是令RGB三个分量的数值相等,输出后便可以得到灰度图像,另一种是转化为YCbCr格式,将Y分量提取出来,YCbCr格式中的Y分量表示的是图像的亮度和浓度所以只输出Y分量,得到的图像就是灰度图像了.我在这里选择第二种方法实现. YCBCr是通过有序的三元组来表示的,三元由Y(Luminance).Cb(Chro

大家好,给大家介绍一下,这是基于FPGA的肤色识别算法实现. 我们今天这篇文章有两个内容一是实现基于FPGA的彩色图片转灰度实现,然后在这个基础上实现基于FPGA的肤色检测算法实现. 将彩色图像转化为灰度的方法有两种,一个是令RGB三个分量的数值相等,输出后便可以得到灰度图像,另一种是转化为YCbCr格式,将Y分量提取出来,YCbCr格式中的Y分量表示的是图像的亮度和浓度所以只输出Y分量,得到的图像就是灰度图像了.我在这里选择第二种方法实现. YCBCr是通过有序的三元组来表示的,三元由Y(Lu

欢迎大家关注我的微信公众号:FPGA开源工作室     基于FPGA的数字识别的实现二 作者:lee神 1 背景知识 1.1基于FPGA的数字识别的方法 通常,针对印刷体数字识别使用的算法有:基于模版匹配的识别方法.基于BP 神经网络的识别方法.基于数字特征的识别方法等.下文将对这几种算法进行讨论以及比较.   1>模版匹配法    模版匹配法是一种被较早应用的数字识别算法,该算法的关键是对所要识别的所有数字进行模版构建,之后将图像中的数字与所有的数字模版一一进行比较,计算出图像中数字与每个模版

源:基于FPGA的OLED真彩色动态图像显示的实现 作为第3代显示器,有机电致发光器件(Organic Light Emitting Diode,OLED)由于其主动发光.响应快.高亮度.全视角.直流低压驱动.全固态以及不易受环境影响等优异特性,具有LCD无法比拟的优点,在手机.个人电子助理(PDA).数码相机.车载显示.笔记本电脑.壁挂电视以及军事领域都具有广阔的应用前景,因而得到了业界广泛的关注.OLED发展至今,已经由最初的单色发展到现在的全彩,与此同时对驱动电路也提出了更高的要求,由最初

昨天才更新了两篇博客,今天又要更新了,并不是我垃圾产,只不过这些在上个月就已经写好了,只是因为比赛忙,一直腾不出时间整理出来发表而已,但是做完一件事情总感觉不写一博文总结一下就少点什么,所以之后的一段时间里我会把我这学期学到的一些东西陆续整理出来发表,给自己一个总结交代. 将彩色图像转化为灰度的方法有两种,一个是令RGB三个分量的数值相等,输出后便可以得到灰度图像,另一种是转化为YCbCr格式,将Y分量提取出来,YCbCr格式中的Y分量表示的是图像的亮度和浓度所以只输出Y分量,得到的图像就是灰度

前面实现了基于FPGA的彩色图像转灰度处理,减小了图像的体积,但是其中还是存在许多噪声,会影响图像的边缘检测,所以这一篇就要消除这些噪声,基于灰度图像进行图像的滤波处理,为图像的边缘检测做好夯实基础. 椒盐噪声(salt & pepper noise)是数字图像的一个常见噪声,所谓椒盐,椒就是黑,盐就是白,椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素.椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声,产生该噪声的算法也比较简单. 均值滤波的方法将数据存储成3x3的矩阵,然后求这个矩阵.在图像上对目标像素给

终于熬到暑假了,记过三四周的突击带考试,终于为我的大二画上了一个完整的句号,接下来终于可以静心去做自己想做的事情了,前一阵子报了一个线上培训班,学学Sobel边缘检测,之前一直在学习图像处理,但是因为一直看人家的代码,到后来难免有点空虚.所以说自己狠下心来,报了一个线上培训班,重新学习一下,自己设计Sobel边缘检测,势要摆脱抄别人代码的魔咒.所以这次图像显示部分和在彩色条纹中显示一副图片的代码,全部是我自己设计的,虽然不是什么大工程,但是还是满满的成就感,这次用的时间比较久,因为使用的是新板子

我们为了实现动态图像的滤波算法,用串口发送图像数据到FPGA开发板,经FPGA进行图像处理算法后,动态显示到VGA显示屏上,前面我们把硬件平台已经搭建完成了,后面我们将利用这个硬件基础平台上来实现基于FPGA的一系列图像处理基础算法. 椒盐噪声(salt & pepper noise)是数字图像的一个常见噪声,所谓椒盐,椒就是黑,盐就是白,椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素.椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声,产生清楚该噪声的算法也比较简单. 均值滤波的方法将数据存储成3x3的矩阵

前面我们实现了使用PC端上位机串口发送图像数据到VGA显示,通过MATLAB处理的图像数据直接是灰度图像,后面我们在此基础上修改,从而实现,基于FPGA的动态图片的Sobel边缘检测.中值滤波.Canny算子边缘检测.腐蚀和膨胀等.那么这篇文章我们将来实现基于FPGA的Sobel边缘检测. 图像边缘:简言之,边缘就是图像灰度值突变的地方,亦即图像在该部分的像素值变化速度非常之快,这就好比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,在技术

英文论文链接:http://cadlab.cs.ucla.edu/~cong/slides/fpga2015_chen.pdf 翻译:卜居 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/kkk584520/article/details/47450159 [0. 摘要] CNN已经广泛用于图像识别,因为它能模仿生物视觉神经的行为获得很高识别准确率.最近,基于深度学习算法的现代应用高速增长进一步改善了研究和实现.特别地,多种基于FPGA平台的深度CNN加速器被提出,具有高性能.可重配置

使用MATLAB进行图片的处理十分方便,看它的名字就知道了,矩阵实验室(matrix laboratory).一副图片的像素数据可以看成是一个二维数组一个大矩阵,MTABLAB就是为矩阵运算而生. MATLAB对于图像处理中有丰富的函数,最简单的RGB转Gray只需要一个函数rgb2gray()即可完成.但是如果光是这样学习图像处理,是没有多大意义的,所以博主决定自己根据原理用MATLAB实现一些图像处理的基础算法.作为使用FPGA实现各种图像处理算法的前期仿真,以便后期进行结果对比.顺便记录一