基于FPGA的运动目标检测跟踪系统：从顶层设计到模块实现的全流程实践（进阶版结合XY轴舵机控制）,基于FPGA的运动目标检测跟踪系统项目 ，FPGA项目，FPGA图像处理 FPGA项目 采用帧间差分法作为核心算法，该项目涉及图像采集，颜色空间转，帧间差分核心算法，腐蚀等形态学处理，目标定位，目标标识，图像显示等模块。 通过该项目可以学习到以下两方面内容 1.FPGA顶层架构设计、各功能模块详细设计、模块间接口设计； 2.各模块的RTL编写与仿真，在线逻辑分析，程序调试等。 本项目提供完整项目源程序，仿真程序，在线逻辑分析，以及讲解等 ***另有结合XY两轴舵机控制的进阶版本，详细信息欢迎咨询*** 涉及整个项目流程的完整实现，适合于FPGA学习者，对于提高FPGA设计能力有很大的帮助。 非诚勿扰 主页还有更多有关FPGA图像处理算法实现的项目，欢迎咨询。 其中包括： 1.颜色空间转 2.快速中值滤波算法 3.sobel边缘检测算法 4.OTSU（最大类间方差）算法 5.卡尔曼滤波算法 6.局部自适应分割算法 7.目标检测与跟踪算法 8.图像增强去雾算法 #FPGA #图像处理 #

本文实例为大家分享了OpenCV实现帧间差分法的具体方法，供大家参考，具体内容如下 一.基本概念 基于视频的车辆检测算法种类很多：光流法检测，帧差法，背景消除法（其中包括：直方图法，平均值法，单分布和混合高斯分布背景模型，Kalman滤波等），边缘检测法，运动矢量检测法…下面分享的是运动目标检测算法中最基本的方法—帧间差分法。 相邻帧间图像差分思想：检测出了相邻两帧图像中发生变化的区域。该方法是用图像序列中的连续两帧图像进行差分，然后二值化该灰度差分图像来提取运动信息。由帧间变化区域检测分割得到的图像，区分出背景区域和运动车辆区域，进而提取要检测的车辆目标。 它是通过比较图像序列中前后两帧图像

对视频分帧，根据帧间差分法对视频中的移动物体检测

带一个视频。路径要选择好才能运行，选择解压的此文件的路径。对运动视频的检测 返回一对坐标和大小，可识别运动物体。

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