基于FPGA的數(shù)字識(shí)別的實(shí)現(xiàn)二

01

背景知識(shí)

對(duì)于FPGA識(shí)別數(shù)字的基本算法知識(shí)請(qǐng)查看《基于FPGA的數(shù)字識(shí)別的實(shí)現(xiàn)》一文，對(duì)于數(shù)字位置的實(shí)時(shí)跟蹤的基本算法知識(shí)請(qǐng)查看《基于FPGA的實(shí)時(shí)移動(dòng)目標(biāo)的追蹤》一文。本節(jié)將基于FPGA的目標(biāo)跟蹤以及統(tǒng)計(jì)學(xué)的特征統(tǒng)計(jì)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)字的位置實(shí)時(shí)定位以及數(shù)字識(shí)別，不在局限于數(shù)字在屏幕中的位置，也不局限數(shù)字的大小。

02

基于FPGA的數(shù)字識(shí)別的實(shí)現(xiàn)

圖1 基于ov5640的FPGA實(shí)時(shí)數(shù)字識(shí)別系統(tǒng)

如圖1所示，我們圖像采集使用 ov5640 cmos  500W像素?cái)z像頭，將采集到的彩色RGB圖像首先存入SDRAM中，然后由TFT顯示控制端讀出圖像數(shù)據(jù)，讀出RGB圖像數(shù)據(jù)后，我們首先進(jìn)行RGB轉(zhuǎn)Ycbcr算法操作，然后對(duì)灰度圖像進(jìn)行閾值分割，形成二值圖像，對(duì)二值數(shù)字圖像進(jìn)行邊界追蹤的基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)字識(shí)別，最終將邊界顯示在TFT5寸屏幕上，將識(shí)別的數(shù)字信息顯示在數(shù)碼管上。

圖2 邊界追蹤數(shù)字識(shí)別的三大主要核心模塊

如圖2 所示，以TFT屏的顯示時(shí)序?yàn)榛鶞?zhǔn)，首先進(jìn)行邊界追蹤，識(shí)別數(shù)字邊界后，我們?cè)谶吔绲幕A(chǔ)上進(jìn)行統(tǒng)計(jì)特征的數(shù)字識(shí)別。

圖3 邊界追蹤模塊

如圖3 所示，hcount為列計(jì)數(shù)器，vcount為行計(jì)數(shù)器，TFT_VS_fall和TFT_VS_rise分別是幀下降沿標(biāo)志和幀上升沿標(biāo)志，frame_cnt為幀計(jì)數(shù)器，hcount_l和hcount_r分別是識(shí)別后數(shù)字的左右邊界，vcount_l和vcount_r分別是數(shù)字的上下邊界。Th_flag_fall和th_flag_rise分別是灰度圖像閾值后的下降沿和上升沿標(biāo)志。

圖4 數(shù)字識(shí)別模塊

如圖4 所示基本的邊界信息均來(lái)自數(shù)字邊界識(shí)別模塊，數(shù)字識(shí)別模塊主要的到數(shù)字統(tǒng)計(jì)學(xué)的兩橫一豎（x1,x2,y）與數(shù)字的交點(diǎn)信息，以及其他補(bǔ)充信息。

部分核心代碼：

/*

Module name:  digital_recognition.v

Description:  digital recognition

Data:         2018/04/17

Engineer:     lipu

e-mail:       137194782@qq.com

微信公眾號(hào)： FPGA開(kāi)源工作室

*/

數(shù)字識(shí)別x1 ,x2,y核心代碼：

TFT顯示屏顯示代碼：

數(shù)字識(shí)別與數(shù)碼管顯示對(duì)接代碼：

結(jié)果展示

圖5 實(shí)驗(yàn)原圖

圖6 邊界跟蹤數(shù)字識(shí)別6

圖7 邊界跟蹤數(shù)字識(shí)別7

圖8 邊界跟蹤數(shù)字識(shí)別4

圖9 邊界跟蹤數(shù)字識(shí)別5

展望

基于機(jī)器視覺(jué)的識(shí)別是走向人工智能的必然之路，字符的識(shí)別就是這條路的敲門(mén)磚。本次實(shí)驗(yàn)的結(jié)果完成了無(wú)論數(shù)字大小，數(shù)字在屏幕中的位置均可正確識(shí)別?；诖?，可以開(kāi)發(fā)人臉位置識(shí)別，人臉模板匹配識(shí)別，車(chē)牌識(shí)別等現(xiàn)如今比較火的機(jī)器視覺(jué)，人工智能等。