FPGA数字电压表：基于轮廓中心的图像处理

本篇文章主要介绍了基于FPGA的数字电压表设计中的一个重要步骤——查找图像轮廓的中心。作者首先提到，利用EmguCV（一个针对.NET平台的OpenCV接口）进行图像处理，这个库提供了丰富的计算机视觉功能。在第一章中，作者详细讲解了EmguCV的安装、配置以及基本概念，包括命名空间的使用和自带文档的参考。 接着，文章进入图像数据结构部分，介绍了EmguCV中关于点、线段、圆形、三角形、矩形等几何形状的结构类型，以及颜色空间的处理。这部分内容强调了.NET系统中的数据类型转换和颜色类型转换的重要性。 在图像基础处理篇章中，涵盖了创建和保存图片、显示图像、绘制图形、图像遍历、ROI操作、线性叠加、白平衡调整、通道分离与合成等技术。例如，通过Threshold()函数实现阈值处理，讨论了自适应阈值与固定阈值的区别，以及各种滤波方法如中值滤波、均值滤波、高斯滤波、双边滤波和方框滤波，以及形态学操作，如腐蚀、膨胀、开运算、形态学梯度、高帽和低帽。 图像轮廓处理是关键环节，涉及边缘检测（如Sobel、Laplace和Canny算子）、轮廓提取、优化和多边形包围等技术，以及如何计算并使用图像的矩来确定轮廓的中心。这在测量和分析图像特征时非常有用。 图像变换是另一个重点，包括简单变换、尺寸调整、图像金字塔、旋转、仿射变换、透视变换和霍夫变换。霍夫变换被用来识别图像中的线条或圆弧，通过HoughLines()函数实现。 最后，文章介绍了直方图分析，包括灰度直方图的制作及其在图像处理中的应用，以及EmguCV提供的直方图实现方法。 本文围绕基于FPGA的数字电压表设计，深入探讨了EmguCV在图像处理中的核心功能，从基础操作到高级应用，为读者提供了一套完整的图像处理工具和技术指南。通过学习这些内容，可以更好地理解和运用这些工具进行轮廓分析和中心定位等任务。