基于YCbCr的肤色检测算法实现与工程创建

该资源是一份关于2020年中国大数据产业生态地图和产业发展白皮书，其中涉及肤色检测算法的实现。这份文档主要介绍了肤色检测的原理和具体实现步骤，特别强调了在YCbCr颜色空间中进行肤色识别的优势，并给出了RGB到YCbCr颜色空间转换的公式。此外，还提供了工程创建的步骤，特别是使用Xilinx的High-Level Synthesis (HLS)工具来实现算法的流程。 肤色检测原理： 肤色检测主要基于颜色信息，尤其是在YCbCr颜色空间中的特性。Y表示亮度，Cb和Cr表示色度。由于肤色在YCbCr空间中的分布相对独立且聚类明显，相比RGB空间，它更能抵抗光照变化的影响，因此适合肤色识别。通常，设定Cb和Cr的阈值范围来区分肤色和非肤色像素，形成二值图像。 检测算法实现步骤： 1. 创建HLS工程：使用Xilinx的HLS工具，创建名为Skin_Detection的新工程。 2. 新建源文件：在Source目录下，添加名为Top.cpp的新文件。 3. 编写代码：在Top.cpp文件中实现肤色检测函数`hls::hls_skin_dection`，该函数接受RGB图像输入，并根据预设的Y、Cb、Cr阈值范围进行肤色判断，生成二值图像。 Xilinx FPGA HLS工具： Xilinx的HLS工具允许开发者用高级语言（如C++）描述算法，然后自动转化为FPGA优化的硬件描述语言（如VHDL或Verilog）。在HLS中，工程创建、仿真、优化和IP封装是设计流程的关键步骤。通过这种方式，可以高效地实现复杂的计算任务，例如图像处理中的肤色检测。 这个资源适合于想要了解和实践基于FPGA的高速图像处理，特别是肤色检测算法的开发者，同时也为初学者提供了学习HLS的基础知识和实践指导。整个《ZYNQ修炼秘籍》系列涵盖了从FPGA入门到高级应用的多个主题，是全面学习Xilinx FPGA开发的宝贵资料。