之前我写过一篇关于FPGA帧差算法实现图像识别跟踪的文章，可以参考一下FPGA帧差算法实现图像识别跟踪
但那篇文章讲得不够细，这里讲得细一点：
运动目标检测原理：先将RGB图像转为灰度图只取亮度分量y，如果一个物体是运动的，那么前后两张或几张灰度图的同一位置的像素值应该是变化的，试想，如果是静止物体，比如一幅画，那么任意时刻，同一位置像素点的值不变才对，如果运动了，像素点的值自然也就改变了，很好理解，这个叫做帧差算法，这里的像素点差值有个范围，叫做阈值，cdn上有大佬说70~100是理想值。
设计框图：

源视频：
提供的2套工程的原视频不同，一个是OV5640摄像头采集的数据，rgb888格式；另一个是it6802采集的hdmi输入的视频，rgb888；
图像缓存：
将采集到的原视频通过fdma方案写入ddr3做三帧缓存再都读出，这部分可以参考我之前的文章fdma视频三帧缓存方案
RGB转YUV：
将RGB转为YUV并只取Y分量，为什么只取Y分量呢？为了降低算法难度和资源消耗；
帧差算法：
利用图像缓存模块得到间隔的两帧图像，根据两帧图输入进来的Y分量，在图像有效信号de期间，用后一帧图像的Y分量减去前一帧图像的Y分量得到差值，用差值与帧差阈值进行比较得到帧差标志，判定为是运动迹象，根据帧差标志将认定为是有变化的像素点赋白色像素值，其余赋黑色像素点，如此一来，得到的图像就是只有黑白像素的图像，其中由运动迹象的点是白色，其余是黑色，这就为后面的画框做好了铺垫；
这里有几点需要补充：
1、帧差间隔，也就是2帧图像之间的时间间隔怎么选取？经验告诉我们选择5帧，代码部分如下：

2、帧差阈值，也就是两帧图像的Y分量之差是多少才能判定为是运动迹象呢？经验告诉我们选择20到100，但70为最佳，代码部分如下：


中值滤波：
采用2个fifo取3x3的算子模块，然后进行中值滤波，也就是以你某个像素点为中心，与其周边3个点的值取平均值，目的是为了使我们前面得到的黑白图像中的白色噪点减少；
模块顶层接口如下：

腐蚀和膨胀：
与中值滤波类似，同样采用2个fifo取3x3的算子模块，目的是为了使我们前面得到的黑白图像中的白色噪点进一步减少；两者的模块顶层接口如下：


图像画框：
这个模块是整个工程的精髓和难点所在，目的是把运动的二物体框出来；现解析如下：
输入：处理后的黑白图像和原始的RGB图像，原始的RGB图像是图像缓存模块从ddr3中读出的图像，之所以要采用2个图像输入的方案，是为了输出的选择，如果判断当前像素点是运动迹象的边沿，则将该像素点赋为红色，否则赋原始的RGB图像的值；
算法：算法部分只用黑白图像，判断黑白图像中白点的x轴坐标的最小位置和最大位置，以及y轴坐标的最小位置和最大位置，根据这四个点的坐标，就能框出一个矩形框，具体算法还得看代码，找我吧兄弟！画框部分代码如下：

工程介绍，以工程2为模板介绍：
工程1：
开发板：Kintex7开发板；
开发环境：vivado2019.1；
输入：OV5640摄像头720P；
输出：HDMI输出720P；
工程2：
开发板：Kintex7开发板；
开发环境：vivado2019.1；
输入：HDMI输入1080P，IT6802解码；
输出：HDMI输出1080P；
BD工程：

代码架构：

直接看输出效果：坤坤申请出战：

福利：工程源码奉上，找我吧兄弟！！