本文你针对咸鱼FPGA的FPGA实现人脸识别进行学习。
人脸识别大致流程
获取人脸图像——肤色提取——滤波处理——人脸框选
肤色提取：顾名思义，将肤色从外界环境中提取出。在肤色识别算法中，常用YCbCr颜色空间（亮度、蓝色、红色分量），因为肤色在 YCbCr 空间受亮度信息的影响较小，从而肤色类聚性好，由此，我们用人工阈值法将肤色与非肤色区域分开，形成二值图像，实现肤色的提取。
此外人脸内部还会有些黑点，包括人脸外的环境可能有些地方也会被误检测为人脸，造成实验失败，因此可以加入形态学处理：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等，这些之前都整理过，不展开说了。
人脸肤色检测
原理：先进行Ycbcr空间转换，给cb和cr设置阈值，将肤色提取出来。（共采用四级流水线）
Ycbcr三级流水线
首先三级流水线后，可得到三分量如下：
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if(!rst_n)begin
Y2 <= 8'd0;
Cb2 <= 8'd0;
Cr2 <= 8'd0;
end
else begin
Y2 <= Y1[15:8];
Cb2 <= Cb1[15:8];
Cr2 <= Cr1[15:8];
end
end
第四级流水线进行肤色检测
Cb和Cr设置阈值：Cb：77 ~ 127 ；Cr：133~173；（前人大量研究得到的经验值），最终输出的结果是二值化结果，目的是减少运算量！
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if(!rst_n) begin
face_data <= 'h0;
end
else if( (Cb2 > 77) && (Cb2 < 127) && (Cr2 > 133) && (Cr2 < 173) ) begin
face_data <= 16'hffff;
end
else begin
face_data <= 'h0;
end
end
RTL图如下：
可看到，输入是RGB565原图数据，内部进行Ycbcr转换，分别得到8位的Y，Cb，Cr分量，后根据蓝红分量的阈值得到16位的二值化肤色数据face_data；
滤波处理
检测出肤色后，为提高图像质量，进行中值滤波、腐蚀膨胀处理，前文已介绍过，这里不再赘述。
人脸框选（人脸框和原图一起输出）
通过肤色检测出人脸后，我们用行列坐标画框，将人脸框选出来。这里涉及到侦差图像，前面肤色数据face_data位16位的原因就是便于和原图进行差分。
RGB信号：原图数据、使能以及行场有效信号。
face信号：人脸肤色提取后的图像数据、使能以及行场有效信号。
人脸框的四个顶点坐标
如何得到人脸框的四个顶点坐标？
因为两帧图像差别较小，因此我们将人脸肤色图像分两帧来处理，第一帧得到框的四个顶点坐标，当前帧的输出即可实时的确定出人脸框的四个顶点坐标。
1、既然要用连续的两帧肤色图像，我们就要对图像延迟一拍。
always @(posedge clk) begin
face_vsync_r <= face_vsync;
end
2、通过人脸肤色侦差图像得到边沿
assign pos_vsync = face_vsync && ~face_vsync_r;
assign neg_vsync = ~face_vsync && face_vsync_r;
3、利用显示驱动生成的行场计数器，得到人脸肤色处的横纵坐标
parameter COL = 11'd640 ; //图片长度
parameter ROW = 11'd480 ; //图片高度
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if(!rst_n)
face_x <= 10'd0;
else if(add_face_x) begin //人脸肤色数据有效
if(end_face_x) //数据有效且一行640像素计数完成
face_x <= 10'd0;
else
face_x <= face_x + 10'd1; //显示驱动生成的横坐标
end
end
assign add_face_x = face_de;
assign end_face_x = add_face_x && face_x== COL-10'd1;
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if(!rst_n)
face_y <= 10'd0;
else if(add_face_y) begin//一行数据计数完成
if(end_face_y)//一行数据完成且480场计数完成（一帧图像完成）
face_y <= 10'd0;
else
face_y <= face_y + 10'd1;//显示驱动生成的纵坐标
end
end
assign add_face_y = end_face_x;
assign end_face_y = add_face_y && face_y== ROW-10'd1;
4、人脸框选
3中得到了图像的横纵坐标，从而可确定出框的四个顶点坐标，然后利用延迟后的一帧图像来求人脸框的坐标。
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if(!rst_n) begin
x_min <= COL;
end
else if(pos_vsync) begin //场有效上升沿
x_min <= COL;
end
else if(face_data==16'hffff && x_min > face_x && face_de) begin //有肤色数据，且框x最小坐标>肤色处x坐标
x_min <= face_x; //当前肤色x坐标就是框的x最小值
end
end
//---------------------------------------------------
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if(!rst_n) begin
x_max <= 0;
end
else if(pos_vsync) begin
x_max <= 0;
end
else if(face_data==16'hffff && x_max < face_x && face_de) begin//框x最大坐标<肤色x坐标，那肤色x坐标就是框x最大值
x_max <= face_x;
end
end
//---------------------------------------------------
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if(!rst_n) begin
y_min <= ROW;
end
else if(pos_vsync) begin
y_min <= ROW;
end
else if(face_data==16'hffff && y_min > face_y && face_de) begin //同理
y_min <= face_y;
end
end
//---------------------------------------------------
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if(!rst_n) begin
y_max <= 0;
end
else if(pos_vsync) begin
y_max <= 0;
end
else if(face_data==16'hffff && y_max < face_y && face_de) begin//同理
y_max <= face_y;
end
end
5、实时顶点坐标值的保存
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if(!rst_n) begin
x_min_r <= 0;
x_max_r <= 0;
y_min_r <= 0;
y_max_r <= 0;
end
else if(neg_vsync) begin
x_min_r <= x_min;
x_max_r <= x_max;
y_min_r <= y_min;
y_max_r <= y_max;
end
end
至此，得到了人脸框，接下来找该人脸框下对应的原图数据。
6、原图行列计数器
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if(!rst_n)
RGB_x <= 10'd0;
else if(add_RGB_x) begin //原图像数据有效
if(end_RGB_x) //原图像数据有效且一行计数完成
RGB_x <= 10'd0;
else
RGB_x <= RGB_x + 10'd1;
end
end
assign add_RGB_x = RGB_de;
assign end_RGB_x = add_RGB_x && RGB_x== COL-10'd1;
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if(!rst_n)
RGB_y <= 10'd0;
else if(add_RGB_y) begin //一行计数完成
if(end_RGB_y) //一行计数完成且一场计数完成
RGB_y <= 10'd0;
else
RGB_y <= RGB_y + 10'd1;
end
end
assign add_RGB_y = end_RGB_x;
assign end_RGB_y = add_RGB_y && RGB_y== ROW-10'd1;
7、人脸框和原图输出
用按键来控制识别效果，一种是原图的人脸识别，一种是二值化腐蚀膨胀后的人脸识别效果。
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if(!rst_n)
key_num <= 1'b0;
else if(key_vld)
key_num <= ~key_num;
end
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if(!rst_n) begin
TFT_de <= 1'b0;
TFT_hsync <= 1'b0;
TFT_vsync <= 1'b0;
TFT_data <= 16'b0;
end
else if(key_num==1'b0) begin //按键按下的时候得到白色方框和原图
if((RGB_y >= y_min_r-1 && RGB_y <= y_min_r+1) && RGB_x >= x_min_r && RGB_x <= x_max_r) begin
TFT_data <= 16'b11111_000000_00000;
end
else if((RGB_y >= y_max_r-1 && RGB_y <= y_max_r+1) && RGB_x >= x_min_r && RGB_x <= x_max_r) begin
TFT_data <= 16'b11111_000000_00000;
end
else if((RGB_x >= x_min_r-1 && RGB_x <= x_min_r+1) && RGB_y >= y_min_r && RGB_y <= y_max_r) begin
TFT_data <= 16'b11111_000000_00000;
end
else if((RGB_x >= x_max_r-1 && RGB_x <= x_max_r+1) && RGB_y >= y_min_r && RGB_y <= y_max_r) begin
TFT_data <= 16'b11111_000000_00000;
end
else begin
TFT_de <= RGB_de;
TFT_hsync <= RGB_hsync;
TFT_vsync <= RGB_vsync;
TFT_data <= RGB_data;
end
end
else if(key_num==1'b1) begin //按键释放的时候得到白色方框和二值化腐蚀膨胀后的图像数据
if((face_y >= y_min_r-1 && face_y <= y_min_r+1) && face_x >= x_min_r && face_x <= x_max_r) begin
TFT_data <= 16'b11111_000000_00000;
end
else if((face_y >= y_max_r-1 && face_y <= y_max_r+1) && face_x >= x_min_r && face_x <= x_max_r) begin
TFT_data <= 16'b11111_000000_00000;
end
else if((face_x >= x_min_r-1 && face_x <= x_min_r+1) && face_y >= y_min_r && face_y <= y_max_r) begin
TFT_data <= 16'b11111_000000_00000;
end
else if((face_x >= x_max_r-1 && face_x <= x_max_r+1) && face_y >= y_min_r && face_y <= y_max_r) begin
TFT_data <= 16'b11111_000000_00000;
end
else begin
TFT_de <= face_de;
TFT_hsync <= face_hsync;
TFT_vsync <= face_vsync;
TFT_data <= face_data;
end
end
end
本文主要学习：人脸肤色如何提取（为蓝红分量设置阈值），以及人脸框如何得到（帧差图像得到四个顶点的实时坐标，根据四个顶点的横纵坐标值赋予颜色，得到方框）。木有想到一个假期竟然只看了这………………
转载：https://blog.csdn.net/H19981118/article/details/125762837
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