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XILINX基于FPGA的数字识别

发布时间:2020-09-02 10:06:19

    此项目基于Camera_Demo官方例程进行修改,在原有的摄像头采集的功能上,增加了图像处理和数字识别的功能。通过对采集图像进行灰度处理和二值化处理,进而根据 (0~9) 数字的特征进行分类,并可以通过外接LCD显示被测数字,同时通过HDMI外接屏幕观察处理后的图像。该项目可以作为OCR(Optical Character Recognition)的数字识别模块,经过优化可以在身份证识别,信用卡识别,车牌识别等应用场景使用。

  在图像处理领域,图像识别是较为困难而关键的技术。这项技术被广泛的应用到娱乐、工业、军事等领域。本次设计数字识别系统已经在车牌识别、运动员号码识别等多处运用。本系统包括了摄像头读取图像、图像灰度处理、数字识别、HDMI显示四个主要模块,成功识别到纯底色上的一位数字,并在显示屏上的数字表中选中该数字,基本实现了本次设计的功能。

 

XC7A200T-2SBG484I
XC7A200T-3FBG484E  
XC7A200T-3SBG484E
XC7A25T-2CSG325C
XC7A35T-1CPG236C
XC7A35T-1CSG324C
XC7A35T-1CSG325C
XC7A35T-1FGG484I
XC7A35T-2CSG325C
XC7A35T-2CSG325I


我们的输入设备包括一个摄像头,用于检测颜色;两个按键开关,用于状态选择,输出设备包括一块屏幕,用于显示和人机交互;一个RGB_LED彩灯,用于显示颜色。开机后可以根据选择菜单上的模式进行选择,包括摄像头识别模式、手动选择模式、亮度调节功能。其中摄像头识别和手动选择方式各可以显示七种颜色,亮度调节可以实现三种彩灯亮度的变换。

学到的知识点包括且不限于:FPGA状态机的搭建、摄像头信号进行的图像处理、ip的封装和使用。

受限于时间,本次工程仅仅由一个屏幕和一个彩灯作为输出,工程量较小。但是摄像头颜色识别可以用于人工智能领域,初步分类一些容易由颜色区分的物体,例如可以用于判断红绿灯、检测物体状态等,使用FPGA则可以大大提高识别的速度和精度。