2026/2/19 15:50:02
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基于FPGA的实时图像处理#xff0c;使用帧间差分法实现运动物的体实时追踪。
基于Quartus和Vivado。深夜调代码时发现监控画面突然闪过黑影#xff0c;手一抖咖啡洒在了键盘上。这种情况要是能实时捕捉运动物体该多好#xff1f;咱们今天用FPGA做个能硬…运动追踪、物体跟踪。 基于FPGA的实时图像处理使用帧间差分法实现运动物的体实时追踪。 基于Quartus和Vivado。深夜调代码时发现监控画面突然闪过黑影手一抖咖啡洒在了键盘上。这种情况要是能实时捕捉运动物体该多好咱们今天用FPGA做个能硬件加速的运动追踪系统帧间差分法这种吃算力的算法交给FPGA跑比软件方案快出天际。先拆解硬件架构整个系统得有三板斧图像缓存、差分计算、目标标记。在Quartus里搭个双口RAM当帧缓存老帧新帧同时在线Verilog写起来是这样的reg [7:0] frame_buffer[0:307199]; // 640x480灰度图 always (posedge pixel_clk) begin if(wr_en) begin frame_buffer[write_addr] new_pixel; old_pixel frame_buffer[read_addr]; end end注意读写地址的相位差刚好隔一帧这样每个时钟周期都能同时拿到前后两帧的像素点。差分计算模块别用减法器糊弄事得考虑环境光照变化wire [8:0] diff (old_pixel new_pixel) ? (old_pixel - new_pixel) : (new_pixel - old_pixel); wire motion_flag (diff 15) ? 1b1 : 1b0; // 阈值动态调整后面说这里15的阈值实测在办公室环境刚好能过滤灯光波动。但直接二值化会有雪花噪点上形态学处理在Vivado里调用HLS生成的腐蚀膨胀IP核消耗不到200个LUT。运动追踪、物体跟踪。 基于FPGA的实时图像处理使用帧间差分法实现运动物的体实时追踪。 基于Quartus和Vivado。实际部署时发现运动区域支离破碎上连通域标记算法。用行扫描优化版每行维护连通关系Verilog状态机控制typedef enum {IDLE, SCAN, MERGE} state_t; state_t curr_state; always_ff (posedge clk) begin case(curr_state) IDLE: if(vsync) curr_state SCAN; SCAN: begin // 扫描当前行连通区域 if(pixel_x 639) curr_state MERGE; end MERGE: begin // 与上一行区域合并 if(pixel_y 479) curr_state IDLE; end endcase end这状态机跑在150MHz时钟下处理1080p视频流还能剩30%的时序裕量。最后在HDMI输出层叠显示运动区域Vivado的Video Mixer核直接叠加红色半透明层。实测效果有点意思当猫咪从镜头前溜过时系统延迟只有3ms比用OpenCV的Python版快了近20倍。不过帧间差分老毛病还在——静止物体会消失好在做安防监控够用了。下次试试融合背景建模不过那得换块带DRAM的FPGA了。