请你写一段FPGA识别不同类型水果的代码

这里提供一种基本的思路，具体实现还需要根据实际情况进行调整和优化。

1. 数据采集：使用摄像头采集水果图像，并将其转换为灰度图像或彩色图像。

2. 图像预处理：对于灰度图像，可以进行二值化、中值滤波、腐蚀膨胀等操作；对于彩色图像，可以进行颜色空间转换、直方图均衡化等操作。

3. 特征提取：使用图像处理算法获取水果图像的特征信息，比如形状、颜色、纹理等。

4. 模型训练：使用机器学习算法（如SVM、神经网络等）对提取的特征信息进行训练，生成分类模型。

5. 模型应用：将测试图像输入模型，进行分类预测，并输出分类结果。

下面是一份简单的Verilog代码，用于对输入图像进行二值化处理：

module binarize(input clk, input rst, input [7:0] pixel, output reg bin_pixel);

  reg [7:0] threshold = 128; // 阈值
  reg [7:0] gray_pixel; // 灰度值

  always @(posedge clk or posedge rst) begin
    if (rst) begin
      gray_pixel <= 0;
      bin_pixel <= 0;
    end else begin
      gray_pixel <= (pixel[7:5]*0.299 + pixel[4:2]*0.587 + pixel[1:0]*0.114); // 灰度转换公式
      if (gray_pixel > threshold) begin
        bin_pixel <= 1;
      end else begin
        bin_pixel <= 0;
      end
    end
  end

endmodule