國科微AI ISP品牌 “圓鸮”震撼發(fā)布，推動圖像處理技術(shù)跨越升級

嵌入式圖像處理：利用OpenCV Lite實現(xiàn)人臉檢測

隨著嵌入式系統(tǒng)性能的不斷提升，將復(fù)雜的圖像處理任務(wù)（如人臉檢測）部署到嵌入式設(shè)備上已成為可能。OpenCV Lite作為OpenCV的輕量級版本，專為資源受限的嵌入式環(huán)境設(shè)計，提供了高效的圖像處理功能。本文將詳細(xì)介紹如何利用OpenCV Lite在嵌入式設(shè)備上實現(xiàn)人臉檢測，并通過代碼示例展示其應(yīng)用過程。

小規(guī)模任務(wù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用

在過去10-15年中,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的發(fā)展迅速。典型的應(yīng)用是圖像處理、聲音等領(lǐng)域的高維數(shù)據(jù).然而,在機(jī)器學(xué)習(xí)中,系統(tǒng)輸入的數(shù)據(jù)量很小的任務(wù)很少:例如,異常事件建模、處理人工收集的分析數(shù)據(jù)、分析低頻傳感器的信號等。在這種情況下,一個重要階段是對系統(tǒng)訓(xùn)練有素的特點(diǎn)("特點(diǎn)")進(jìn)行認(rèn)真的工作,特別是從現(xiàn)有的基本特點(diǎn)中產(chǎn)生新的特點(diǎn),這將能夠提高設(shè)計系統(tǒng)的性能質(zhì)量。手動方法通常用于這種生成,但是一個好的選擇是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它不僅能夠?qū)W習(xí)基本的數(shù)學(xué)運(yùn)算,而且能夠識別輸入數(shù)據(jù)中極其復(fù)雜的模式。

FPGA圖像處理實戰(zhàn)：圖像裁剪技術(shù)

在圖像處理領(lǐng)域，圖像裁剪是一項基礎(chǔ)且關(guān)鍵的技術(shù)，它允許我們從原始圖像中裁剪出感興趣的區(qū)域，同時丟棄不相關(guān)的部分。這種技術(shù)在人臉識別、目標(biāo)跟蹤、圖像分割等多種應(yīng)用場景中發(fā)揮著重要作用。隨著FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）技術(shù)的快速發(fā)展，將圖像裁剪算法部署到FPGA上已成為提高處理速度和降低功耗的有效手段。本文將詳細(xì)介紹FPGA圖像處理中的圖像裁剪技術(shù)，并給出具體的代碼實現(xiàn)。

FPGA中的圖像平移技術(shù)

在圖像處理領(lǐng)域，圖像平移是一種基本的幾何變換操作，它能夠?qū)D像中的所有像素在二維平面上按照指定的方向和距離進(jìn)行移動。這種操作不改變圖像的形狀或大小，但會顯著影響圖像在坐標(biāo)系中的位置。隨著FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）技術(shù)的快速發(fā)展，將圖像平移算法部署到FPGA上已成為提高圖像處理速度和效率的重要手段。本文將詳細(xì)介紹FPGA圖像處理中的圖像平移技術(shù)，并給出具體的代碼實現(xiàn)。

FPGA圖像處理之圖像灰度與彩色反轉(zhuǎn)

在數(shù)字圖像處理領(lǐng)域，圖像反轉(zhuǎn)作為一種基礎(chǔ)且強(qiáng)大的技術(shù)，被廣泛應(yīng)用于各種圖像處理系統(tǒng)中。通過FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）實現(xiàn)圖像灰度反轉(zhuǎn)與彩色反轉(zhuǎn)，不僅可以加速處理速度，還能實現(xiàn)高效的并行處理。本文將深入探討FPGA在圖像灰度反轉(zhuǎn)與彩色反轉(zhuǎn)中的應(yīng)用，并附上關(guān)鍵代碼實現(xiàn)。

FPGA圖像處理中的最近鄰插值算法：實現(xiàn)整數(shù)倍放大與縮小

在圖像處理領(lǐng)域，圖像縮放是一項基礎(chǔ)且重要的技術(shù)，廣泛應(yīng)用于視頻處理、圖像傳輸和顯示等多個方面。FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）以其高性能、靈活性和并行處理能力，成為實現(xiàn)圖像縮放算法的理想平臺。本文將深入探討FPGA上實現(xiàn)圖像最近鄰插值算法的具體方法，特別是針對整數(shù)倍放大和縮小的場景，并附上部分關(guān)鍵代碼示例。

FPGA圖像處理實戰(zhàn)：圖像處理仿真測試工程（讀寫B(tài)MP圖片）

在FPGA圖像處理領(lǐng)域，仿真測試是不可或缺的一環(huán)，尤其是在處理復(fù)雜的圖像數(shù)據(jù)時。讀寫B(tài)MP圖片作為圖像處理的基本操作之一，其仿真測試工程不僅有助于驗證FPGA設(shè)計的正確性，還能在實際應(yīng)用前發(fā)現(xiàn)并解決潛在問題。本文將詳細(xì)介紹如何在FPGA中實現(xiàn)BMP圖片的讀寫仿真測試工程，并附上相關(guān)代碼示例。

FPGA圖像處理實戰(zhàn)：VGA接口與時序詳解

在FPGA圖像處理領(lǐng)域，VGA（Video Graphics Array）接口作為一種經(jīng)典的視頻傳輸標(biāo)準(zhǔn)，因其成本低、結(jié)構(gòu)簡單、應(yīng)用靈活而廣泛應(yīng)用。本文將深入探討FPGA中VGA接口的工作原理、時序參數(shù)以及相關(guān)的實現(xiàn)方法，為FPGA圖像處理實戰(zhàn)提供詳盡的技術(shù)指導(dǎo)。

FPGA圖像處理實戰(zhàn)：YUV444與YUV422互轉(zhuǎn)

在現(xiàn)代圖像處理與視頻傳輸領(lǐng)域，YUV顏色空間因其獨(dú)特的優(yōu)勢被廣泛應(yīng)用。YUV顏色空間將圖像的亮度信息（Y）與色度信息（U和V）分離，這種分離不僅有助于節(jié)省帶寬，還能在不顯著降低圖像質(zhì)量的前提下進(jìn)行高效的壓縮和傳輸。在FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）圖像處理系統(tǒng)中，實現(xiàn)YUV444與YUV422格式的互轉(zhuǎn)是一個重要的技術(shù)挑戰(zhàn)。本文將詳細(xì)介紹YUV444與YUV422的基本概念、存儲方式以及基于FPGA的互轉(zhuǎn)實現(xiàn)方法。

FPGA圖像處理實戰(zhàn)：圖像灰度二值化

在圖像處理領(lǐng)域，灰度二值化是一項至關(guān)重要的技術(shù)，它能夠?qū)⒒叶葓D像轉(zhuǎn)換為僅包含黑白兩種顏色的二值圖像。這一轉(zhuǎn)換不僅簡化了圖像的復(fù)雜度，還極大地方便了后續(xù)的圖像分析和處理。在FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）平臺上實現(xiàn)圖像灰度二值化，憑借其高速并行處理能力和靈活性，成為圖像處理系統(tǒng)設(shè)計的優(yōu)選方案。

FPGA圖像處理實戰(zhàn)：CLAHE算法詳解

在圖像處理領(lǐng)域，對比度受限自適應(yīng)直方圖均衡化(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE)算法是一種強(qiáng)大的技術(shù)，用于增強(qiáng)圖像的局部對比度，尤其在醫(yī)學(xué)成像和衛(wèi)星圖像分析中具有廣泛應(yīng)用。本文將詳細(xì)探討CLAHE算法的原理及其在FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列)上的實現(xiàn)，以展示其在圖像處理中的高效性和靈活性。

FPGA圖像處理：RGB轉(zhuǎn)YCbCr算法詳解與實現(xiàn)（含代碼）

在圖像處理領(lǐng)域，色彩空間的轉(zhuǎn)換是一項基礎(chǔ)且重要的技術(shù)。RGB（紅綠藍(lán)）色彩空間廣泛應(yīng)用于顯示設(shè)備，而YCbCr色彩空間則在視頻壓縮、傳輸和存儲中占據(jù)主導(dǎo)地位。本文將詳細(xì)介紹RGB轉(zhuǎn)YCbCr的算法原理，并通過FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）硬件實現(xiàn)這一轉(zhuǎn)換過程，同時附上相應(yīng)的Verilog代碼。

FPGA在圖像處理中的設(shè)計（含偽代碼）

使用FPGA做圖像處理優(yōu)勢最關(guān)鍵的就是：FPGA能進(jìn)行實時流水線運(yùn)算，能達(dá)到最高的實時性。因此在一些對實時性要求非常高的應(yīng)用領(lǐng)域，做圖像處理基本就只能用FPGA。

基于應(yīng)用技術(shù)如何實現(xiàn)數(shù)碼相框的設(shè)計？

引言 隨著科技的不斷發(fā)展，數(shù)字圖像處理技術(shù)也得到了廣泛的應(yīng)用。其中，數(shù)碼相框是一種可以顯示數(shù)字照片的數(shù)字設(shè)備。與傳統(tǒng)的相框不同，數(shù)碼相框可以顯示各種類型的照片，包括靜態(tài)的、動態(tài)的、立體的等，同時還可以通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳輸和顯示。因此，基于應(yīng)用技術(shù)來實現(xiàn)數(shù)碼相框的設(shè)計是當(dāng)前的一個重要研究方向。

盤點(diǎn)機(jī)器視覺系統(tǒng)的優(yōu)缺點(diǎn)？

機(jī)器視覺系統(tǒng)是一種利用計算機(jī)和圖像處理技術(shù)來檢測和測量物理、化學(xué)或生物特征的系統(tǒng)。它廣泛應(yīng)用于制造業(yè)、醫(yī)療保健、食品和飲料、物流和零售等行業(yè)，以實現(xiàn)自動化生產(chǎn)和提高產(chǎn)品質(zhì)量。下面我們將介紹機(jī)器視覺系統(tǒng)的優(yōu)缺點(diǎn)。

ARM+FPGA開發(fā)板的強(qiáng)勁圖形系統(tǒng)體驗——米爾基于NXP i.MX 8M Mini+Artix-7開發(fā)板

glmark2是開源的對OpenGL 2.0和 ES 2.0的基準(zhǔn)測試程序，對GPU進(jìn)行基準(zhǔn)測試。glmark提供了一系列豐富的測試，涉及圖形單元性能（緩沖，建筑，照明，紋理等）的不同方面，允許進(jìn)行更全面和有意義的測試， 每次測試進(jìn)行10秒，并且單獨(dú)計算幀速率。

“史上最大產(chǎn)品發(fā)布會”上，Arm用哪些產(chǎn)品打造“全面計算”？

5月26日，Arm公司舉行產(chǎn)品發(fā)布會，發(fā)布多款產(chǎn)品，包括首批Armv9 Cortex CPU內(nèi)核、新款圖像處理器Mali內(nèi)核，以及互連技術(shù)CoreLink的最新版本。籍此“史上最大產(chǎn)品發(fā)布會”（Paul Williamson語）推出的系列產(chǎn)品，Arm也正式推出首款全面計算（total compute）解決方案，希望借助移動生態(tài)系統(tǒng)帶來的巨大規(guī)模優(yōu)勢，為開發(fā)者提供從IP、軟件到開發(fā)工具的全面解決方案，讓Arm技術(shù)在云計算中心、筆記本和臺式機(jī)，以及移動設(shè)備中無縫對接，在依靠半導(dǎo)體工藝升級提升性能程度日益走低的背景下，Arm也將帶動開發(fā)者更多地從系統(tǒng)角度來提升SoC（系統(tǒng)級芯片）性能，打造性能更優(yōu)、可擴(kuò)展性更佳、安全性更一致的全面計算生態(tài)。

第17屆中國研究生電子設(shè)計競賽落幕

（全球TMT2022年10月17日訊）近日，第17屆中國研究生電子設(shè)計競賽全國總決賽評審工作圓滿完成。今年，來自全國63個高校的114支參賽隊伍報名了TI企業(yè)命題，創(chuàng)下歷史新高。此次TI的企業(yè)命題要求學(xué)生基于TI前沿的毫米波雷達(dá)傳感器、高性能的AM系列處理器和C2000實時控制...

新的 Arm Mali-C55 圖像信號處理器改進(jìn)了基于攝像頭的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)

ARM 推出了一種新的圖像信號處理器，以推進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)和嵌入式市場的視覺系統(tǒng)，具有 8 個同時輸入、HDR 功能和高達(dá) 48 兆像素的圖像大小。