基于 SoC 的卷积神经网络车牌识别系统设计(4-3)基于 Verilog 的 HSV2Binary IP 设计

本文档介绍了一个基于 SoC 的卷积神经网络车牌识别系统设计,其中重点讲解了如何使用 Verilog 设计 HSV2Binary IP。该 IP 从 RGB2HSV 的输出转换为二值化数据,为后续的车牌定位和分割提供便利。设计中,通过设定 HSV 颜色空间阈值实现二值化,并详细阐述了代码实现和整个车牌识别系统的架构,包括预处理、定位、分割、缩放及卷积神经网络等步骤。

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引言

        这是车牌识别预处理(RGB2HSV + 二值化 + 形态学)的 IP 设计之一。主要功能是针对从 RGB2HSV IP 的输出数据转换成 Binary 二值化格式的数据,为之后的定位与分割提供了良好的设计环境。


一、关于设计

基于 Verilog 的 HSV2Binary IP 设计

         这里,根据 HSV 空间三个通道 [H, S, V] 的颜色分量范围,设置最低为 [100, 60, 46],设置最高为 [130, 255, 255]。位于这个区间的三个通道颜色分量值变为 255(

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