刘德强

（吉林铁道职业技术学院，吉林 吉林 132001）

1 系统的硬件设计

该系统的硬件由FPGA主控制模块、摄像头采集模块以及FT245RL接口设计模块等构成。FPGA采用Altera公司的CycloneII系列的EP2C70F896C6N，具有4608到68416个逻辑单元（LE），并具有一整套最佳的功能，包括嵌入式18×18乘法器、专用外部存储器接口电路、4kbit嵌入式存储器块、锁相环（PLL）和高速差分I/O能力满足系统开发要求。图像采集模块使用OV7650采集图像数据，它是一款高集成度的高分辨率（640×480）逐行/隔行扫描CMOS数字视频摄像芯片。FT245RL芯片是一款可进行USB和并行I/O协议转换的通信芯片，可实现FPGA与PC机之间的数据高速传输。

2 系统的软件设计

系统的软件设计使用Microsoft Visual Studio2012编程，系统初始化之后调用FT_Open_Device打开所要操作的USB接口，调用FT_Read_Byte_Date可将数据从FT245 RL的缓冲区中读取出。手势图像由FPGA经过FT245RL传输到PC机，上位机读取图像后首先进行图像预处理及高斯滤波，主要使用Open CV库中的cv Smooth函数。然后使用相关函数进行特征提取包括手势分割、二值化求取手势轮廓等，经过基于Hausdorff距离的方法匹配识别手势。

手势进行特征提取时，第一步是手势分割，手势的分割方法一般分为三类：一是基于直方图的分割（阈值法），二是基于边缘和区域的分割，三是基于颜色空间的分割方法。每种方法既有自己的优势，也存在一些劣势。系统采用颜色空间的分割的方法，不仅将手势进行基于颜色空间的分割，还完成了图像二值化处理。模板匹配是最常用的图像识别方法之一，主要将从待识别的图像提取的特征量与模板对应的特征量进行比较，计算图像和模板特征量之间的距离，用最小距离法进行判断。……