def TEST(): global col global squ ret, frame = image.read() color_lower = np.array([int(Hmin.value),int(Smin.value),int(Vmin.value)]) color_upper = np.array([int(Hmax.value), int(Smax.value), int(Vmax.value)]) color1_lower = np.array([int(H1min.value),int(S1min.value),int(V1min.value)]) color1_upper = np.array([int(H1max.value), int(S1max.value), int(V1max.value)]) #frame = cv2.resize(frame, (400, 400)) frame_ = cv2.GaussianBlur(frame,(5,5),0) hsv = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) mask = cv2.inRange(hsv,color_lower,color_upper) mask = cv2.erode(mask,None,iterations=2) mask = cv2.dilate(mask,None,iterations=2) mask = cv2.GaussianBlur(mask,(3,3),0) mask1 = cv2.inRange(hsv,color1_lower,color1_upper) mask1 = cv2.erode(mask1,None,iterations=2) mask1 = cv2.dilate(mask1,None,iterations=2) mask1 = cv2.GaussianBlur(mask1,(3,3),0) cnts = cv2.findContours(mask.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] cnts1 = cv2.findContours(mask1.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] if len(cnts) > 0: # 找到最大的轮廓 cnt = max(cnts, key=cv2.contourArea) (color_x,color_y),color_radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt) if color_radius > 10: squ=1 else: squ=0 if len(cnts1) > 0: # 找到最大的轮廓 cnt1 = max(cnts1, key=cv2.contourArea) (color1_x,color1_y),color1_radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt1) if color1_radius > 10: col=1 else: col=0

这段代码是一个函数`TEST()`，它的作用是读取图像并进行一系列的处理。首先，它从图像中读取帧。然后，根据一些阈值（`Hmin.value`，`Smin.value`，`Vmin.value`等）定义颜色范围。接下来，它对帧进行高斯模糊处理，并将帧从BGR颜色空间转换为HSV颜色空间。然后，它使用颜色范围创建掩码，并对掩码进行腐蚀和膨胀处理，以去除噪声并平滑掩码。接着，它使用`cv2.findContours()`函数找到掩码中的轮廓，并选择最大的轮廓。最后，它计算最小包围圆的圆心和半径，并根据半径大小将`col`和`squ`变量设置为1或0。

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assign squ_out = squ_onecycle_amp[9:0]; assign sel = phase[7:6]; squ_table u_squ_table(.address(address),.squ(squ_table_out)); always @(sel or squ_table_out) begin case(sel) 2'b00: begin squ_onecycle_amp = 9'h1ff + squ_table_out[8:0]; address = phase[5:0]; end 2'b01: begin squ_onecycle_amp = 9'h1ff + squ_table_out[8:0]; address = ~phase[5:0]; end 2'b10: begin squ_onecycle_amp = 9'h1ff - squ_table_out[8:0]; address = phase[5:0]; end 2'b11: begin squ_onecycle_amp = 9'h1ff - squ_table_out[8:0]; address = ~ phase[5:0]; end endcase end

这段代码是关于正弦波表格存储和控制的部分代码。squ_out表示正弦波的输出值，通过对squ_onecycle_amp和squ_table_out进行赋值和计算得到。sel表示相位的选择信号，用于控制正弦波的相位。u_squ_table是一个正弦波表格的实例化，用于存储和获取正弦波的值。最后的always块是根据不同的相位选择信号进行正弦波的计算和表格地址的选择。

always@(posedge sys_clk or negedge sys_rst_n) if(sys_rst_n == 1'b0) fre_add <= 32'd0; else fre_add <= fre_add + FREQ_CTRL; //rom_addr:ROM读地址 always@(posedge sys_clk or negedge sys_rst_n) if(sys_rst_n == 1'b0) begin rom_addr <= 14'd0; rom_addr_reg <= 11'd0; end else case(wave_select) sin_wave: begin rom_addr_reg <= fre_add[31:20] + PHASE_CTRL; rom_addr <= rom_addr_reg; end //正弦波 squ_wave: begin rom_addr_reg <= fre_add[31:20] + PHASE_CTRL; rom_addr <= rom_addr_reg + 14'd4096; end //方波 tri_wave: begin rom_addr_reg <= fre_add[31:20] + PHASE_CTRL; rom_addr <= rom_addr_reg + 14'd8192; end //三角波 saw_wave: begin rom_addr_reg <= fre_add[31:20] + PHASE_CTRL; rom_addr <= rom_addr_reg + 14'd12288; end //锯齿波 default: begin rom_addr_reg <= fre_add[31:20] + PHASE_CTRL; rom_addr <= rom_addr_reg; end //正弦波 endcase

这段代码是一个 Verilog 的模块，它定义了一个时钟和复位信号，以及一些参数。这个模块的功能是根据不同的波形选择，从一个 ROM 中读取数据，并且根据频率和相位控制，生成不同的波形信号。其中，FREQ_CTRL 和 PHASE_CTRL 是控制频率和相位的参数，wave_select 是波形选择信号，sin_wave、squ_wave、tri_wave 和 saw_wave 分别对应正弦波、方波、三角波和锯齿波。ROM 的读地址 rom_addr 是根据不同的波形选择和频率相位控制计算得到的。这段代码实现了一个基本的波形生成器。