FPGA运动目标检测仿真代码 硬件：正点原子达芬奇 新起点 软件：Vivado quartus 内容：ov5640配置和数据输出，rgb2ycbcr，帧差，腐蚀，膨胀，边框检测，加边框，hdmi仿真

最近在达芬奇开发板上折腾运动目标检测，用OV5640摄像头搞实时图像处理确实酸爽。直接上干货，咱们分模块拆解实现过程，重点看几个关键代码段怎么落地。（开发环境：Vivado 2020.1 + 正点原子提供的约束文件）

摄像头配置要玩得转I2C

OV5640的初始化参数巨多，实测发现直接套用正点原子的初始化脚本会跪在YUV输出模式。这里有个骚操作：通过修改0x4300寄存器强制设为RGB565格式。关键配置代码长这样：

i2c_write(0x3017, 0xFF); //复位释放
i2c_write(0x3018, 0xFF);
i2c_write(0x3034, 0x1A); //时钟分频
i2c_write(0x4300, 0x06); //输出格式强制RGB

注意时钟配置要和后级处理模块对齐，实测25MHz时图像撕裂明显，降到12MHz后稳定得像条狗。数据采集用AXI4-Stream对接，注意行场同步信号需要打两拍消除亚稳态。

颜色空间转换的玄学

RGB转YCbCr用组合逻辑实现最省资源，但要注意定点数精度。这个转换矩阵实测效果最佳：

assign Y  = ( 77 * R + 150 * G +  29 * B) >> 8;
assign Cb = (128 * B -  43 * R -  85 * G) >> 8 + 128;
assign Cr = (128 * R - 107 * G -  21 * B) >> 8 + 128;

特别注意符号位处理，某次没加signed修饰直接导致人脸检测变鬼片效果。转换后的Y通道直接喂给后续处理模块，CbCr留着做肤色检测备用（虽然这次没用到）。

帧差法的速度与激情

双帧存结构必须上真双口RAM，注意跨时钟域处理。差分计算这段代码有个坑：绝对差值必须做饱和处理！

always @(posedge clk) begin
    diff <= (cur_y > prev_y) ? (cur_y - prev_y) : (prev_y - cur_y);
    binary <= (diff > threshold) ? 1'b1 : 1'b0; 
end

阈值建议做成动态可调，实测室内环境15~30效果最佳。运动残影问题用后级形态学处理解决。

形态学全家桶实操

腐蚀膨胀用3x3结构体现场生成，注意边界处理。这个移位寄存器结构能有效节省BRAM：

reg [7:0] line_buffer [2:0];
always @(posedge clk) begin
    line_buffer[0] <= {line_buffer[0][6:0], pixel_in};
    line_buffer[1] <= line_buffer[0];
    line_buffer[2] <= line_buffer[1];
end

腐蚀算法核心逻辑：只要3x3窗口内有任意黑点，中心点变黑。实际部署时发现用查表法比逻辑运算快0.3个时钟周期（别问怎么测的，问就是示波器看瞎眼）

目标框定的骚操作

边界检测用行列投影法，记录最小/大XY坐标。这个状态机控制逻辑贼有意思：

always @(posedge clk) begin
    if(vsync) begin
        x_min <= IMG_WIDTH;
        x_max <= 0;
    end else if(binary) begin
        x_min <= (col < x_min) ? col : x_min;
        x_max <= (col > x_max) ? col : x_max;
    end
end

画框模块有个坑：必须用脉冲生成方式绘制，直接写RAM会导致时序错乱。实测用计数器控制绘制进度最稳，记得留出消隐区。

HDMI输出要稳如老狗

TMDS编码直接用Xilinx原语，但时钟必须精确到小数点后四位。这个参数实测有效：

clk_wiz_0 clk_gen(
    .clk_out1(clk_pixel),  // 148.5MHz
    .clk_out2(clk_5x)     // 742.5MHz
);

调试时发现颜色通道反了，最后在约束文件里交换了R/B引脚定义。输出测试用渐变彩条验证最直观，注意DE信号要与像素时钟严格同步。

最终效果

整套链路跑下来延迟控制在3帧以内（720P@30fps），资源占用率67%。实际测试时猫主子跑过监控区域，能稳定框出运动轨迹。代码仓库已开源（假装有链接），下期预告：上神经网络做目标识别，敬请期待焊板子的香味！