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基于的手势识别系统设计与实现(2)

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图3 肤色识别设计思想

3.3 手指识别

在物体识别上，对图像的滤波是必不可少的关键，图像滤波有二值化、灰度化、边缘检测、角点检测等多种方式。由于本项目背景比较简单，且受到开发板RAM资源的限制，故采用基于肤色分割的原理，实现对视频数据流的二值化，从而将背景与目标物体（手指）分割，使待识别物突显出来，通过对高亮像素点的采样来实现对手指的识别。

3.4 坐标采集与校准

采用向下1/2的数据采集方式，因此在还原实际图像大小时，需要将显示的图像坐标换算到实际图像的坐标。本设计将采集实际物体的几个点作为参考点，并以此建立投影仪平面坐标系，实现对目标物体的坐标校准，如图4所示，进而得到目标在投影仪上的位置。

图4 坐标采集与校准设计思想

3.5 显示模块与时钟管理模块

（1）显示模块中，本设计采用了一个深度为320 000的双口RAM，实现对手指移动过痕迹的存储，并通过一个膨胀算法实现对“笔记”的加粗，后面经过RS232协议将“膨胀”后的手指轨迹的图像数据传输给640×480的显示器上，起到人机交互的作用。

（2）时钟管理模块中，本设计为跨时钟域设计，外部输入时钟为100 MHz，通过时钟管理模块（pll）将100 MHz的系统时钟频率分为25 MHz，50 MHz，75 MHz，250 MHz四路时钟信号，实现对整个工程的时序约束。

4 设计结果

FPGA主控板通过处理摄像头识别人的手，在对人的手势进行分析，并通过VGA将手势数据传输到显示器或者投影仪，让显示器或投影仪将手势的信息进行反馈，亦可对显示器或投影仪的界面进行一定的操作，如通过手势让绘画颜色进行改变，让开发板上的LED灯呈流水状运行，起到人机交互的作用。

图5 实验现象

[1]夏宇闻.Verilog数字系统设计教程[M].2版.北京：北京航空航天大学出版社，2008.

[2]科尔·克林特.数字系统设计入门[M].赵不贿，徐雷钧，郑博，译.北京：北京航空航天大学出版社，2010.

[3]杨军编.基于FPGA的SOPC实践教程[M].北京：科学出版社，2010.

[4]候建军.SOPC技术基础教程[M].北京：清华大学出版社，2008.

文章来源：《电子设计工程》网址: http://www.dzsjgc.cn/qikandaodu/2021/0222/859.html