FPGA实现数字电压表：自适应阈值代码详解

本文档主要介绍了使用EmguCv库进行图像处理的相关知识，包括自适应阈值实现、数据结构、图像基础处理、图像处理、轮廓处理、图像变换以及常用的图像处理技术。其中，自适应阈值是图像二值化的一种方法，用于在不同光照条件下分离前景和背景。 在EmguCv中，自适应阈值可以通过`Threshold()`函数实现，该函数提供了固定阈值和自适应阈值两种模式。自适应阈值能根据局部区域的像素值动态设定阈值，对于光照变化较大的场景更为适用。代码实现通常涉及对图像的遍历，计算每个像素邻域内的平均值或标准差，以此作为阈值。这种实现方式在FPGA上可以用于数字电压表的设计，通过自适应阈值判断电压信号的高低。 数据结构部分，文档提到了EmguCv中的“点”、“线段”、“圆形”、“三角形”和“矩形”等结构类型，这些都是图像处理中常见的几何对象。此外，颜色空间结构和数组也是处理图像时不可或缺的部分，例如BGR、HSV等颜色模型，以及不同类型数组间的转换。 图像基础处理包括创建、保存、显示和操作图片。`Image<TColor, TDepth>`是EmguCv中的核心类，用于表示图像。遍历图像、ROI操作、线性叠加、白平衡、通道分离与合成等都是图像处理的基本步骤。白平衡可以校正因光源色温导致的色彩偏差。 图像处理章节深入到阈值处理，阈值处理是图像二值化的基础，EmguCv提供了固定阈值和自适应阈值两种方法。自适应阈值相较于固定阈值更能适应场景的变化，减少光照不均匀带来的影响。滤波部分涵盖了中值滤波、均值滤波、高斯滤波、双边滤波和方框滤波，这些方法用于平滑图像、去除噪声。 形态学操作包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度、高帽和低帽，这些操作常用于消除噪点、连接断开的线条和填充孔洞。 轮廓处理部分讲解了边缘检测，如Sobel、Laplace和Canny算法，以及轮廓提取、优化和轮廓的几何属性分析，如轮廓的矩。 图像变换包括尺寸变换、旋转、仿射变换、透视变换和霍夫变换，这些变换用于改变图像的形状、角度和位置。霍夫变换可以检测图像中的直线和曲线，例如在车辆检测、条形码识别等应用中。 最后，直方图部分介绍了灰度直方图的计算和特性，以及如何使用EmguCv实现直方图均衡化，用于增强图像对比度。 总体来说，这份文档详尽地阐述了使用EmguCv进行图像处理的各种技术和实践，对于理解和应用EmguCv处理图像问题具有很高的参考价值。