Python与FPGA——局部二值化

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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。

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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。

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.shapem = 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] = 0else:local_image[i, j] = 255return 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")

三、FPGA局部二值化

module  ycbcr2binary_local
(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]	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
reg				y_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  ;elsey_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  ;endelse  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	elsebegin{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。

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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。