本文介绍了结合颜色模型（HSV）和帧差法在FPGA上实现目标检测和跟踪的算法。通过Matlab转换RGB图像至HSV，设定颜色范围进行目标检测，再利用帧差法跟踪目标物体运动，最终确定并标记目标位置。
基于FPGA的颜色模型和帧差法的目标检测跟踪算法实现
目标检测和跟踪是计算机视觉领域中的重要任务之一，它在许多应用中发挥着关键作用，例如视频监控、自动驾驶和智能机器人等。在本文中，我们将介绍一种基于FPGA的目标检测和跟踪算法，结合颜色模型和帧差法，并使用Matlab进行实现。
算法概述：
本算法的目标是在视频序列中检测和跟踪特定颜色的目标物体。首先，我们将使用颜色模型来提取目标物体的颜色信息，然后使用帧差法来跟踪目标物体的运动。
步骤1：颜色模型提取
首先，我们需要选择一种合适的颜色模型来描述目标物体的颜色特征。常用的颜色模型包括RGB（红绿蓝）模型、HSV（色相饱和度亮度）模型和YCbCr（亮度蓝色差红色差）模型等。在本算法中，我们选择使用HSV颜色模型。
在Matlab中，可以使用以下代码将RGB图像转换为HSV图像：
rgbImage = imread('input_image.jpg'
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
578
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
