Ускорение FPGA обнаружения маркировки маршрута.

Расширяет cartooning пример, чтобы включать вычисление центроида и накладывание центроидного маркера и текстовой метки на обнаруженных выбоинах.

Сгенерируйте многоуровневые пиксельные потоки пирамиды изображений от входного потока. Эта модель выводит несколько пиксельных потоков путем субдискретизации оригинального изображения и в горизонтальных и в вертикальных направлениях, использования Гауссовой фильтрации. Этот тип фильтра старается не искажать артефакты.

Downsample изображение при помощи билинейного, bicubic, или алгоритм интерполяции Lanczos-2.

Вычислите несоизмеримость между левыми и правыми изображениями стереофотоаппарата с помощью Полуглобального алгоритма Соответствия Блока. Этот алгоритм подходит для реализации на FPGA.

Реализуйте исправление стереоизображения для калиброванной пары стереофотоаппарата. Модель в качестве примера аппаратно-совместима FPGA и обеспечивает производительность в реальном времени. Этот пример сравнивает свои результаты с rectifyStereoImages Computer Vision Toolbox™ функция.

Удалите вуаль из изображений, полученных при туманных условиях, и реализуйте алгоритм для FPGAs.

Улучшите изображения недостаточной освещенности на FPGA.

Реализуйте алгоритм ограниченной контрастом адаптивной эквализации гистограммы (CLAHE) с помощью блоков Simulink. Это использует adapthisteq функция от Image Processing Toolbox™ как ссылка. Модель в качестве примера аппаратно-совместима FPGA, и может обеспечить производительность в реальном времени.

Выполните угловое обнаружение с помощью алгоритма от ускоренного теста сегмента (FAST) функций. Этот алгоритм является альтернативой примеру детектирования углов методом Харриса. Алгоритм FAST определяет, присутствует ли угол путем тестирования круговой области вокруг потенциального центра угла. Тест обнаруживает угол, если непрерывный раздел пикселей является или более ярким, чем центр плюс порог или более темным, чем центр минус порог.

Используйте обнаружение ребра в качестве первого шага в угловом обнаружении.

Сгенерируйте мультипликационные линии и наложите их на изображение.

Используйте библиотечный блок Гистограммы Vision HDL Toolbox, чтобы реализовать эквализацию гистограммы.

Разработка и реализация отделимый фильтр изображений, который использует меньше аппаратных ресурсов, чем традиционный 2D фильтр изображений.

Используйте блок Image Statistics, чтобы выполнить измерение мультизоны, чтобы извлечь видимую область (ROI).

Демонстрирует, как обнаружить и подсветить края объекта в видеопотоке. Поведение пиксельного потока Детектор Ребра Sobel, выравнивание видеопотока, и наложение, проверяется путем сравнения результатов с тем же алгоритмом, вычисленным блоками полной системы координат из Computer Vision Toolbox™.

Реализуйте модуль фронтенда проекта обработки изображений. Этот модуль фронтенда удаляет шум и увеличивает резкость изображения, чтобы обеспечить лучшее начальное условие для последующей обработки.

Передающая потоком пиксель гамма-коррекция модели для аппаратных проектов. Модель сравнивает результаты блока Vision HDL Toolbox™ Gamma Corrector с результатами, сгенерированными блоком Gamma полной системы координат из Системы Компьютерного зрения Toolbox™.