Считает активные пиксельные размерности потокового видео
Система visionhdl.HVCounter object™ анализирует видеопоток и возвращает текущее количество строк на кадр и пиксели на строку. Объект также задерживает управляющие сигналы пиксельного потока соответствовать результату подсчета. Используйте этот объект для алгоритмов, которые используют местоположение пикселя в кадре или видимой области.
Эта форма волны показывает управляющие сигналы пиксельного потока и получившиеся встречные выходные параметры для первых двух строк кадра видео, который имеет 10 пикселей на строку. Системный объект visionhdl.HVCounter имеет задержку двух циклов, чтобы возвратить текущие встречные значения.
Считать активные строки на кадр и активные пиксели на строку пиксельного потока:
Создайте объект visionhdl.HVCounter и установите его свойства.
Вызовите объект с аргументами, как будто это была функция.
Чтобы узнать больше, как Системные объекты работают, смотрите то, Что Системные объекты? MATLAB.
HVcnt = visionhdl.HVCounterHVcnt = visionhdl.HVCounter(Name,Value)HVcnt = visionhdl.HVCounter возвращает Системный объект, который считает строку и пиксельное местоположение в кадре или видимой области. Объект, который использует значения по умолчанию для свойств, может считать кадры (до 511 пикселей) (355 строк).
HVcnt = visionhdl.HVCounter( возвращается Системный объект устанавливает свойства с помощью одной или нескольких пар "имя-значение". Заключите каждое имя свойства в одинарные кавычки. Например, Name,Value)HVcnt = visionhdl.HVCounter('ActivePixelsPerLine',1920,'ActiveVideoLines',1080) создает объект, который может считать кадры (до 2 047 пикселей) (2 047 строк).
[hCount,vCount,ctrlOut] = HVcnt(ctrlIn)Этот Системный объект использует структуру для сигналов управления кадром, сопоставленных с каждым пикселем пиксельного потока. Этот интерфейс включает объекту действовать независимо от размера изображения и формата. Все Системные объекты Vision HDL Toolbox™ используют тот же интерфейс потоковой передачи. Объект принимает и возвращает структуру, содержащую пять управляющих сигналов. Управляющие сигналы указывают на валидность каждого пикселя и его местоположения в кадре. Чтобы преобразовать пиксельную матрицу в пиксельный поток и управляющие сигналы, используйте Системный объект visionhdl.FrameToPixels. Для полного описания интерфейса смотрите Пиксельный Интерфейс Потоковой передачи.
Чтобы использовать объектную функцию, задайте Системный объект как первый входной параметр. Например, чтобы выпустить системные ресурсы Системного объекта под названием obj, используйте этот синтаксис:
release(obj)
Получите текущее пиксельное местоположение в видимой области (ROI).
Загрузите входной кадр.
frmOrig = imread('coins.png'); [frmActiveLines,frmActivePixels] = size(frmOrig); imshow(frmOrig) title 'Input Image'
Создайте сериализатор, возражают и задают неактивные пиксельные области.
frm2pix = visionhdl.FrameToPixels(... 'NumComponents',1,... 'VideoFormat','custom',... 'ActivePixelsPerLine',frmActivePixels,... 'ActiveVideoLines',frmActiveLines,... 'TotalPixelsPerLine',frmActivePixels+20,... 'TotalVideoLines',frmActiveLines+20,... 'StartingActiveLine',3,... 'FrontPorch',10);
Создайте объект выбрать маленькую видимую область. Задайте прямоугольную область координатами верхнего левого угла и размерностей.
hPos = 80;
vPos = 60;
hSize = 15;
vSize = 20;
roicoin = visionhdl.ROISelector('Regions',[hPos vPos hSize vSize]);
Сериализируйте тестовое изображение путем вызова объекта сериализатора. pixIn является вектором значений интенсивности. ctrlIn является вектором структур управляющего сигнала.
[pixIn,ctrlIn] = frm2pix(frmOrig);
Подготовьтесь обрабатывать пиксели путем предварительного выделения выходных векторов. Выходной кадр от объекта ROI одного размера как входной кадр, но управляющие сигналы указывают на различную активную область. Встречный блок возвращает задержанную версию управляющих сигналов, которая выравнивается со встречными значениями.
[~,~,numPixelsPerFrame] = getparamfromfrm2pix(frm2pix); pixROIOut = uint8(zeros(numPixelsPerFrame,1)); ctrlOut = repmat(pixelcontrolstruct,numPixelsPerFrame,1); ctrlOut2 = repmat(pixelcontrolstruct,numPixelsPerFrame,1);
Запишите функцию, которая создает и вызывает visionhdl. Система HVCounter object™. Этот объект возвращает горизонтальные и вертикальные значения количества, которые представляют текущее пиксельное местоположение в видимой области. Можно сгенерировать HDL-код от этой функции.
function [hCount,vCount,ctrlOut] = pixelCount(ctrlIn) %pixelCount % Returns the current active pixel count per line, hCount, and the active % line count, vCount, based on the pixel-stream control signals. % ctrlIn and ctrlOut are structures that contain control signals associated % with the pixel. % The object implements counters that accomodate the next power-of-two above % each property value. This configuration can count frames up to (512 % pixels)-by-(256 lines). % You can generate HDL code from this function. persistent hvcount; if isempty(hvcount) hvcount = visionhdl.HVCounter(... 'ActivePixelsPerLine',320,... 'ActiveVideoLines',240); end [hCount,vCount,ctrlOut] = hvcount(ctrlIn); end
Для каждого пикселя в заполненном кадре примените маску области, и затем вызовите в противоречии с, указывают на активные пиксельные местоположения. Если сигналы элемента управления вводом указывают на неактивный пиксель в том местоположении, объект возвращает hCount и обнуленный vCount.
oldvCount = 0; for p = 1:numPixelsPerFrame [pixROIOut(p),ctrlOut(p)] = roicoin(pixIn(p),ctrlIn(p)); [hCount,vCount,ctrlOut2(p)] = pixelCount(ctrlOut(p)); if (vCount ~=0 && vCount ~= oldvCount) fprintf('\n Valid pixels in line #%d : ',vCount); oldvCount = vCount; end if hCount ~= 0 fprintf('#%d ',hCount); end end
Valid pixels in line #1 : #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 #9 #10 #11 #12 #13 #14 #15 Valid pixels in line #2 : #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 #9 #10 #11 #12 #13 #14 #15 Valid pixels in line #3 : #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 #9 #10 #11 #12 #13 #14 #15 Valid pixels in line #4 : #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 #9 #10 #11 #12 #13 #14 #15 Valid pixels in line #5 : #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 #9 #10 #11 #12 #13 #14 #15 Valid pixels in line #6 : #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 #9 #10 #11 #12 #13 #14 #15 Valid pixels in line #7 : #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 #9 #10 #11 #12 #13 #14 #15 Valid pixels in line #8 : #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 #9 #10 #11 #12 #13 #14 #15 Valid pixels in line #9 : #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 #9 #10 #11 #12 #13 #14 #15 Valid pixels in line #10 : #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 #9 #10 #11 #12 #13 #14 #15 Valid pixels in line #11 : #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 #9 #10 #11 #12 #13 #14 #15 Valid pixels in line #12 : #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 #9 #10 #11 #12 #13 #14 #15 Valid pixels in line #13 : #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 #9 #10 #11 #12 #13 #14 #15 Valid pixels in line #14 : #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 #9 #10 #11 #12 #13 #14 #15 Valid pixels in line #15 : #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 #9 #10 #11 #12 #13 #14 #15 Valid pixels in line #16 : #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 #9 #10 #11 #12 #13 #14 #15 Valid pixels in line #17 : #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 #9 #10 #11 #12 #13 #14 #15 Valid pixels in line #18 : #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 #9 #10 #11 #12 #13 #14 #15 Valid pixels in line #19 : #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 #9 #10 #11 #12 #13 #14 #15 Valid pixels in line #20 : #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 #9 #10 #11 #12 #13 #14 #15