基于FPGA特征颜色目标的提取
1 概述
在实际世界中，机器视觉所要识别的目标环境是复杂的颜色多样的，不像我们之前的实验《基于FPGA的数字识别二》中白纸黑字，利用阈值分割就很容易将数字目标和背景分割开来，但是如果我们所要识别的是小车上的车牌（提取整个车牌出来，其他为背景色），阈值分割的方法就不能完成任务，这是我们就可以使用特征颜色提取的办法首先把目标提取出来，为后续的识别做好铺垫。
2 实现
目标：将复杂环境中的蓝色车牌提取出来（其他均变为背景色）。
图1 FPGA图像仿真平台
整个仿真的环境如上图所示。
图2 实验图像一
扫描二维码关注公众号，回复：
6151301 查看本文章
图3 实验图像二
如上图2,3所示，图2为单独的车牌然后我们加入了干扰颜色，图3为真实环境中的车牌。
- 使用Matlab生成仿真数据。
img_txt.m 完成图像转txt文件，如图4所示，testR.txt testG.txt testB.txt为img_txt.m将图像转换成.txt的数据。
图4 图像转txt
- 使用modelsim仿真算法
如图5,6所示，我们利用modelsim仿真将算法处理过的数据保存成R.txt G.txt B.txt。为了Matlab还原图像。
图5 modelsim 仿真算法display的数据
图6 modelsim仿真生成txt数据
- 使用txt_img.m将txt转成图像。
图7 实验图一的特征颜色提取
图8 实验图二的特征颜色提取
从图7,8中我们看到车牌已经被提取出来，这为后期处理打下了基础。
总结：
利用此模型，我们可以很容易提取公路上的各种标牌（滤除复杂背景），这为进一步识别打好基础。
欢迎加入FPGA开源工作室 。
《FPGA自习学院》将不断更新和总结FPGA相关学习资料，书籍，实例工程和视频。
欢迎大家加入FPGA自习学院，一起学习一起成长。
