Hls平台實現sobel算法（一）

   索貝爾（Sobel）算子主要用於邊緣檢測，根據像素點的上下、左右鄰點的灰度加權差與閾值進行比較，在邊緣處達到極值的方法實現邊緣檢測。

                                                                                                                                                                                                                             -------------序

一、原理性運行

   流水線操作，將輸入圖像從

（1）、hls::AXIvideo2Mat(INPUT_STREAM, img_0);
（2）、hls::Sobel<1,0,3>(img_0, img_1);
（3）、hls::SubS(img_1, pix, img_2);

（4）、hls::Scale(img_2, img_3, 2, 0);
（5）、hls::Erode(img_3, img_4);
（6）、hls::Dilate(img_4, img_5);
（7）、hls::Mat2AXIvideo(img_5, OUTPUT_STREAM);

第（1）步：

  將圖像轉換為Mat格式，是3個8位的像素數據，將轉換為mat格式的圖像命名為img_0，行、場高度為宏定義

第（2）步：

  將轉換為mat格式的圖像使用Sobel函數進行邊緣檢測，<1,0,3>分別代表橫向檢測、縱向檢測、檢測結果的size，可以為3x3,5x5,7x7。

第（3）步：

   元素級的從數組中間去標量，就是img_1減去輸入標量pix（10，10，10）

第（4）步：

    對sobel函數處理完畢的圖像進行比例計算，2為乘法因子，0為加法因子，

第（5）步： 第（6）步：

 首先對圖像進行膨脹處理，這樣邊緣更加明顯，然后進行侵蝕，作用是濾除毛刺

第（7）步：

   將膨脹、侵蝕的結果轉換為AXI形式，這樣才能在硬件平台進行傳輸

 

二、平台驗證

       

int main (int argc, char** argv)
{
    //獲取圖像數據
    IplImage* src = cvLoadImage(INPUT_IMAGE);
    IplImage* dst = cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);

    //使用HLS庫進行處理
    AXI_STREAM  src_axi, dst_axi;
    IplImage2AXIvideo(src, src_axi);
    hls_sobel(src_axi, dst_axi, src->height, src->width);
    AXIvideo2IplImage(dst_axi, dst);
    cvSaveImage(OUTPUT_IMAGE,dst);
    cvShowImage("hls_dst", dst);

//釋放內存
    cvReleaseImage(&dst);
}

其流程為：

      從頭文件中獲取輸入圖像，然后在內存空間中開辟出一塊源圖像大小的，每個像素占用為數為depth，源通道數目的存儲空間。

      然后將圖像轉為AXIstream格式加載到處理函數中，最后將輸出圖像dst進行顯示