Exponenta Banner

Угловое обнаружение

Открыть скрипт

Этот пример показывает, как сгенерировать HDL-код из проекта, который вычисляет угловую метрику при помощи метода Харриса.

Алгоритм

Углы устойчивы к повороту изображения, переводу, и освещающий изменение. Они используются во многих приложениях, таких как регистрация изображений и объектное отслеживание. Углы обычно идентифицируются через угловую метрику, которая соответствует вероятности, что пиксели располагаются на углу некоторых объектов. Peaks угловой метрики идентифицирует углы. Метод Харриса является известным методом для вычислительной угловой метрики.

image_in = checkerboard(10);
cornerDetector = vision.CornerDetector('MetricMatrixOutputPort',true);
[~,metric] = step(cornerDetector,image_in);
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(image_in);
title('Original');
subplot(1,2,2);
imshow(imadjust(metric));
title('Corner metric');

Проект MATLAB

Следующий пример показывает, как реализовать алгоритм обработки изображений для генерации HDL-кода.

design_name = 'mlhdlc_corner_detection';
testbench_name = 'mlhdlc_corner_detection_tb';

Давайте смотреть на проект MATLAB®

type(design_name);

%#codegen
function [valid, ed, xfo, yfo, cm] = mlhdlc_corner_detection(data_in)

%   Copyright 2011-2015 The MathWorks, Inc.

[~, ed, xfo, yfo] = mlhdlc_sobel(data_in);

cm = compute_corner_metric(xfo, yfo);

% compute valid signal
persistent cnt
if isempty(cnt)
  cnt = 0;
end
cnt = cnt + 1;
valid = cnt > 3*80+3 && cnt <= 80*80+3*80+3;


end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function bm = compute_corner_metric(gh, gv)

cmh = make_buffer_matrix_gh(gh);
cmv = make_buffer_matrix_gv(gv);
bm = compute_harris_metric(cmh, cmv);

end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function bm = make_buffer_matrix_gh(gh)

persistent b1 b2 b3 b4;
if isempty(b1)
    b1 = dsp.Delay('Length', 80);
    b2 = dsp.Delay('Length', 80);
    b3 = dsp.Delay('Length', 80);
    b4 = dsp.Delay('Length', 80);
end

b1p = step(b1, gh);
b2p = step(b2, b1p);
b3p = step(b3, b2p);
b4p = step(b4, b3p);

cc = [b4p b3p b2p b1p gh];

persistent h1 h2 h3 h4;
if isempty(h1)
    h1 = dsp.Delay();
    h2 = dsp.Delay();
    h3 = dsp.Delay();
    h4 = dsp.Delay();
end

h1p = step(h1, cc);
h2p = step(h2, h1p);
h3p = step(h3, h2p);
h4p = step(h4, h3p);

bm = [h4p h3p h2p h1p cc];

end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function bm = make_buffer_matrix_gv(gv)

persistent b1 b2 b3 b4;
if isempty(b1)
    b1 = dsp.Delay('Length', 80);
    b2 = dsp.Delay('Length', 80);
    b3 = dsp.Delay('Length', 80);
    b4 = dsp.Delay('Length', 80);
end

b1p = step(b1, gv);
b2p = step(b2, b1p);
b3p = step(b3, b2p);
b4p = step(b4, b3p);

cc = [b4p b3p b2p b1p gv];

persistent h1 h2 h3 h4;
if isempty(h1)
    h1 = dsp.Delay();
    h2 = dsp.Delay();
    h3 = dsp.Delay();
    h4 = dsp.Delay();
end

h1p = step(h1, cc);
h2p = step(h2, h1p);
h3p = step(h3, h2p);
h4p = step(h4, h3p);

bm = [h4p h3p h2p h1p cc];

end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function cm = compute_harris_metric(gh, gv)

[g1, g2, g3] = gaussian_filter(gh, gv);
[s1, s2, s3] = reduce_matrix(g1, g2, g3);

cm = (((s1*s3) - (s2*s2)) - (((s1+s3) * (s1+s3)) * 0.04));

end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function [g1, g2, g3] = gaussian_filter(gh, gv)

%g=fspecial('gaussian',[5 5],1.5);
g = [0.0144    0.0281    0.0351    0.0281    0.0144
     0.0281    0.0547    0.0683    0.0547    0.0281
     0.0351    0.0683    0.0853    0.0683    0.0351
     0.0281    0.0547    0.0683    0.0547    0.0281
     0.0144    0.0281    0.0351    0.0281    0.0144];

g1 = (gh .* gh) .* g(:)';
g2 = (gh .* gv) .* g(:)';
g3 = (gv .* gv) .* g(:)';

end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function [s1, s2, s3] = reduce_matrix(g1, g2, g3)

s1 = sum(g1);
s2 = sum(g2);
s3 = sum(g3);

end

type(testbench_name);


%

%   Copyright 2011-2015 The MathWorks, Inc.

clear mlhdlc_corner_detection;
clear mlhdlc_sobel;

image_in = checkerboard(10);
[image_height, image_width] = size(image_in);

% Pre-allocating y for simulation performance
y_cm = zeros(image_height, image_width);
y_ed = zeros(image_height, image_width);
gradient_hori = zeros(image_height,image_width);
gradient_vert = zeros(image_height,image_width);

dataValidOut = y_cm;

idx_in = 1;
idx_out = 1;
for i=1:image_width+3
    for j=1:image_height+3
        if idx_in <= image_width * image_height
            u = image_in(idx_in);
        else
            u = 0;
        end
        idx_in = idx_in + 1;
        
        [valid, ed, gh, gv, cm] = mlhdlc_corner_detection(u);
        
        if valid
            
            y_cm(idx_out) = cm;
            y_ed(idx_out) = ed;
            gradient_hori(idx_out)   = gh;
            gradient_vert(idx_out)   = gv;
            
            idx_out = idx_out + 1;
        end
    end
end

padImage = y_cm;
findLocalMaxima = vision.LocalMaximaFinder('MaximumNumLocalMaxima', 100, ...
    'NeighborhoodSize', [11 11], ...
    'Threshold', 0.0005);
Corners = step(findLocalMaxima, padImage);
drawMarkers = vision.MarkerInserter('Size', 2); % Draw marker circles at corners
ImageCornersMarked = step(drawMarkers, image_in, Corners);

% Display results
% figure('Name', 'Corners');
% subplot(1,5,5);
% imagesc(y_cm), colormap('gray')
% figure('Name', 'Corners Marked on Original');
% imagesc(ImageCornersMarked), colormap('gray')


nplots = 4;

scrsz = get(0,'ScreenSize');
figure('Name', [mfilename, '_plot'], 'Position',[1 300 700 200])

subplot(1,nplots,1);
imshow(image_in,[min(image_in(:)) max(image_in(:))]);
title('Checker Board')
axis square

subplot(1,nplots,2);
imshow(gradient_hori(3:end,3:end),[min(gradient_hori(:)) max(gradient_hori(:))]);
title(['Vertical',newline,' Gradient'])
axis square

subplot(1,nplots,3);
imshow(gradient_vert(3:end,3:end),[min(gradient_vert(:)) max(gradient_vert(:))]);
title(['Horizontal',newline,' Gradient'])
axis square

% subplot(1,nplots,4);
% imshow(y_ed);
% title('Edges')

subplot(1,nplots,4);
imagesc(ImageCornersMarked)
title('Corners');
axis square

Моделируйте проект

Это - хорошая практика, чтобы моделировать проект с испытательным стендом до генерации кода, чтобы убедиться, что нет никаких ошибок периода выполнения.

mlhdlc_corner_detection_tb

Setup для примера

Выполнение следующих строк кода копирует необходимые файлы в качестве примера во временную папку

mlhdlc_demo_dir = fullfile(matlabroot, 'toolbox', 'hdlcoder', 'hdlcoderdemos', 'matlabhdlcoderdemos');
mlhdlc_temp_dir = [tempdir 'mlhdlc_cdetect'];

% create a temporary folder and copy the MATLAB files
cd(tempdir);
[~, ~, ~] = rmdir(mlhdlc_temp_dir, 's');
mkdir(mlhdlc_temp_dir);
cd(mlhdlc_temp_dir);

% copy the design files to the temporary directory
copyfile(fullfile(mlhdlc_demo_dir, [design_name,'.m*']), mlhdlc_temp_dir);
copyfile(fullfile(mlhdlc_demo_dir, [testbench_name,'.m*']), mlhdlc_temp_dir);
copyfile(fullfile(mlhdlc_demo_dir, 'mlhdlc_sobel.m*'), mlhdlc_temp_dir);

Создайте новый проект HDL Coder™

coder -hdlcoder -new mlhdlc_corner_detect_prj

Затем, добавьте файл 'mlhdlc_corner_detection.m' в проект как функция MATLAB и 'mlhdlc_corner_detection_tb.m' как Испытательный стенд MATLAB.

Можно обратиться к Началу работы с MATLAB к примеру по Рабочему процессу HDL для более полного примера при создании и заполнении проектов HDL Coder MATLAB.

Запустите преобразование фиксированной точки и генерацию HDL-кода

Запустите Советника по вопросам HDL и щелкните правой кнопкой мыши по 'Генерации кода', продвигаются и выбирают опцию, 'Запущенную к выбранной задаче', чтобы запустить все шаги с начала через генерацию HDL-кода.

Исследуйте сгенерированный HDL-код путем нажатия на гиперссылки в окне Code Generation Log.

Очистите Сгенерированные Файлы

Можно запустить следующие команды, чтобы очистить временную папку проекта.

mlhdlc_demo_dir = fullfile(matlabroot, 'toolbox', 'hdlcoder', 'hdlcoderdemos', 'matlabhdlcoderdemos');
mlhdlc_temp_dir = [tempdir 'mlhdlc_cdetect'];
clear mex;
cd (mlhdlc_demo_dir);
rmdir(mlhdlc_temp_dir, 's');
Документация HDL Coder
Поддержка