Python与FPGA——膨胀腐蚀

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Python与FPGA——膨胀腐蚀。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。


前言

  腐蚀是指周围的介质作用下产生损耗与破坏的过程,如生锈、腐烂等。而腐蚀算法也类似一种能够产生损坏,抹去部分像素的算法。


一、膨胀腐蚀

  膨胀腐蚀之前需要对图像进行二值化处理,然后进行以下处理。

  腐蚀: P = P 1 & P 2 & P 3 & P 4 & P 5 & P 6 & P 7 & P 8 & P 9 P = P1 \& P2 \& P3 \& P4 \& P5 \& P6 \& P7 \& P8 \& P9 P=P1&P2&P3&P4&P5&P6&P7&P8&P9
  膨胀: P = P 1 ∣ P 2 ∣ P 3 ∣ P 4 ∣ P 5 ∣ P 6 ∣ P 7 ∣ P 8 ∣ P 9 P = P1 | P2 | P3 | P4 | P5 | P6 | P7 | P8 | P9 P=P1∣P2∣P3∣P4∣P5∣P6∣P7∣P8∣P9
  图像二值化如下。

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]
bin_image = np.where(gray >= 128, 1, 0)#处理成[0,1]像素

二、Python实现腐蚀算法

def bin_erosion(binary, n):
    h, w = gray.shape
    m = int((n - 1) / 2)
    erosion_image = np.zeros((h, w))
    for i in range(m, h - m):
        for j in range(m, w - m):
           erosion_image[i, j] = binary[i - 1, j - 1] & binary[i - 1, j] & binary[i - 1, j + 1] &\
                                 binary[i, j - 1] & binary[i, j] & binary[i, j + 1] & binary[i + 1, j - 1] &\
                                 binary[i + 1, j] & binary[i + 1, j + 1]
    return erosion_image

三、Python实现膨胀算法

def bin_dialtion(binary, n):
    h, w = gray.shape
    m = int((n - 1) / 2)
    dialtion_image = np.zeros((h, w))
    for i in range(m, h - m):
        for j in range(m, w - m):
           dialtion_image[i, j] = binary[i - 1, j - 1] | binary[i - 1, j] | binary[i - 1, j + 1] |\
                                 binary[i, j - 1] | binary[i, j] | binary[i, j + 1] | binary[i + 1, j - 1] |\
                                 binary[i + 1, j] | binary[i + 1, j + 1]
    return dialtion_image

四、Python实现阈值算法

  阈值算法介于膨胀腐蚀之间,可以调整膨胀腐蚀的程度。

def threshold_method(binary, n, value):
    h, w = gray.shape
    m = int((n - 1) / 2)
    th_image = np.zeros((h, w))
    for i in range(m, h - m):
        for j in range(m, w - m):
           temp = binary[i - 1, j - 1] + binary[i - 1, j] + binary[i - 1, j + 1] +\
                                 binary[i, j - 1] + binary[i, j] + binary[i, j + 1] + binary[i + 1, j - 1] +\
                                 binary[i + 1, j] + binary[i + 1, j + 1]
           if temp >= value:
               th_image[i, j] = 1
           else:
               th_image[i, j] = 0
    return th_image
erosion_image = bin_erosion(bin_image, 3)
dialtion_image = bin_dialtion(bin_image, 3)
th_image = threshold_method(bin_image, 3, 8)
fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
ax = fig.add_subplot(2, 2, 1)
ax.set_title("bin image")
ax.set_xlabel("width")
ax.set_ylabel("height")
plt.imshow(bin_image, cmap="gray")
ax = fig.add_subplot(2, 2, 2)
ax.set_title("erosion image")
ax.set_xlabel("width")
ax.set_ylabel("height")
plt.imshow(erosion_image, cmap="gray")
ax = fig.add_subplot(2, 2, 3)
ax.set_title("dialtion image")
ax.set_xlabel("width")
ax.set_ylabel("height")
plt.imshow(dialtion_image, cmap="gray")
ax = fig.add_subplot(2, 2, 4)
ax.set_title("threshold image")
ax.set_xlabel("width")
ax.set_ylabel("height")
plt.imshow(th_image, cmap="gray")

  画图结果如下。
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五、FPGA实现腐蚀算法

module  ycbcr_to_erosion
(
	input	wire			vga_clk		,//vga时钟
	input	wire			sys_rst_n	,//复位信号
	input	wire	[7:0]	y_data	,//灰度处理的图像像素
	input	wire			rgb_valid	,//vga显示有效区域
	
	output	wire	[15:0]	erosion_data	//二值化像素
);
//binary data
wire [7: 0] 	bin_data;

//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
reg				y_valid		;
//二值化
assign  bin_data  = (y_data >= 8'd128) ? 8'd255: 8'd0;
assign  data_row3 = bin_data  ;
//腐蚀
assign  temp = (p11 & p12 & p13 & p21 & p22 & p23 & p31 & p32 & p33);
//像素拼接565
assign  erosion_data = {temp[7:3], temp[7:2], temp[7:3]};
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

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  FPGA实现中,只讲解腐蚀算法,膨胀算法及阈值算法,感兴趣的小伙伴可以自行实现,非常easy。

总结

  膨胀腐蚀算法图像处理中常用的算法,有必要掌握。虽然简单,还是需要自己去实现,写多了,也就顺了。下期帧差法。帧差法只做Python,不做FPGA,为什么?下期揭晓答案。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-837417.html

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