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Python与FPGA——局部二值化


前言

  局部二值化较全局二值化难,我们将在此实现Python与FPGA的局部二值化处理。


一、局部二值化

  局部二值化就是使用一个窗口,在图像上进行扫描,每扫出9个像素求平均,再和阈值进行比较。如果9个像素的平均值大与等于阈值,就将窗口中心对应的图像像素设置为255,否则就设置为0。

在这里插入图片描述

二、Python局部二值化

  以下虽然是局部二值化处理,但是在此基础上,增加了阈值乘以一个ratio小数,可以调整阈值,实现局部阈值二值化处理。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = plt.imread("lenna.png")
gray = 0.299 * img[:, :, 0] + 0.587 * img[:, :, 1] + 0.114 * img[:, :, 2] 
gray = gray * 255#图像是[0-1]--->[0-255]
def local_threshold(gray, ratio, threshold, size=3):
    h, w = gray.shape
    m = int((size - 1) / 2)
    local_image = np.zeros((h, w))
    for i in range(m, h - m):
        for j in range(m, w - m):
            value = np.floor((np.sum(gray[i - m: i + m + 1, j - m: j  + m + 1]) / (size ** 2)) * ratio)
            if(value <= threshold):
                local_image[i, j] = 0
            else:
                local_image[i, j] = 255
    return local_image.astype(np.uint8)

local_image = local_threshold(gray, 0.9, 128, 3)
fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
ax = fig.add_subplot(1, 2, 1)
ax.set_title("gray image")
ax.set_xlabel("width")
ax.set_ylabel("height")
plt.imshow(gray, cmap="gray")
ax = fig.add_subplot(1, 2, 2)
ax.set_title("local image")
ax.set_xlabel("width")
ax.set_ylabel("height")
plt.imshow(local_image, cmap="gray")

在这里插入图片描述

三、FPGA局部二值化

module  ycbcr2binary_local
(
inputwirevga_clk,//vga时钟
inputwiresys_rst_n,//复位信号
inputwire[7:0]y_data,//灰度处理的图像像素
inputwirergb_valid,//vga显示有效区域

outputwire[15:0]binary_data//二值化像素
);

//shift ram
wire[7:0]data_row1;
wire[7:0]data_row2;
wire[7:0]data_row3;
//3*3像素数据
reg[7:0]p11;
reg[7:0]p12;
reg[7:0]p13;
reg[7:0]p21;
reg[7:0]p22;
reg[7:0]p23;
reg[7:0]p31;
reg[7:0]p32;
reg[7:0]p33;

wire[7:0]temp    ;
//Y值有效信号
regy_valid;

assign  data_row3 = y_data  ;
//中值拼接565
assign  temp = (p11 + p12 + p13 + p21 + p22 + p23 + p31 + p32 + p33) / 9;//9个像素平均值
assign  binary_data = (temp >= 8'd128) ? 16'hffff: 16'h0000;//比较并设置像素
always@(posedge vga_clk or negedge sys_rst_n)
if(sys_rst_n == 1'b0)
y_valid  <=  1'b0  ;
else
y_valid  <=  rgb_valid  ;

always@(posedge vga_clk or negedge sys_rst_n)
if(sys_rst_n == 1'b0)
begin
{p11,p12,p13}  <=  24'd0  ;
{p21,p22,p23}  <=  24'd0  ;
{p31,p32,p33}  <=  24'd0  ;
end
else  if(y_valid == 1'b1)
begin
{p11,p12,p13}  <= {p12,p13,data_row1}  ;
{p21,p22,p23}  <= {p22,p23,data_row2}  ;
{p31,p32,p33}  <= {p32,p33,data_row3}  ;
end
else
begin
{p11,p12,p13}  <=  24'd0  ;
{p21,p22,p23}  <=  24'd0  ;
{p31,p32,p33}  <=  24'd0  ;
end
//移位寄存器
shift_ram_gen  shift_ram_gen_inst
(
.clock (vga_clk),
.shiftin(data_row3),
.shiftout (),
.taps0x (data_row2),
.taps1x (data_row1)
);


endmodule

在这里插入图片描述

  在FPGA中,小编没有将阈值乘上一个小数,如果要和Python实现一致,你也可以尝试加上。


总结

  图像二值化也就告一段落,二值化比较基础,下一章节聊聊sobel边缘检测。还是一样,sobel是谁不重要,重要的是要用他去完成sobel检测。敬请期待。


原文地址:https://blog.csdn.net/stark_cc/article/details/136458597

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