随着计算机视觉技术的不断发展，目标跟踪成为了计算机视觉领域的一个重要问题。在实际应用中，目标跟踪可以广泛应用于视频监控、自动驾驶、无人机等领域。本文将介绍一种基于Otsu分割算法和NiosII软硬件实现实时目标成像跟踪的方法。
Otsu分割算法是一种基于全局阈值的图像分割方法。其基本思想是将图像分为两个类别，使得类别内的方差最小，类别间的方差最大。具体步骤如下：
1. 计算图像的直方图，得到各个像素值的出现次数。
2. 计算各个像素值对应的概率。
3. 遍历所有可能的阈值，计算对应的类别内方差和类别间方差。
4. 找到使类别内方差最小、类别间方差最大的阈值。
5. 将图像按照该阈值进行分割。
NiosII是一种基于可编程逻辑器件的嵌入式处理器，可以通过Quartus II软件进行编译和调试。本文使用NiosII处理器实现目标跟踪算法，具体步骤如下：
1. 使用Verilog语言编写图像处理模块，包括图像读取、Otsu分割、目标跟踪等功能。
2. 将Verilog代码编译成可执行文件，生成.mif文件。
3. 在Quartus II软件中创建NiosII处理器，将.mif文件加载到处理器的存储器中。
4. 使用C语言编写软件程序，调用Verilog模块实现目标跟踪功能。
5. 将软件程序编译成可执行文件，下载到NiosII处理器中。
6. 连接摄像头和NiosII处理器，加拿大网赌网址大全-加拿大28实力pc信誉平台进行实时目标跟踪。
1. 图像读取：使用Verilog模块读取摄像头采集的图像数据，并将其存储在处理器的存储器中。
2. Otsu分割：使用Verilog模块实现Otsu分割算法，将图像分割为背景和目标两部分。
3. 目标跟踪：使用Verilog模块实现目标跟踪算法，对目标进行跟踪，并将跟踪结果存储在处理器的存储器中。
4. 软件程序调用：使用C语言编写软件程序，调用Verilog模块实现目标跟踪功能。
5. 实时跟踪：将软件程序下载到NiosII处理器中，连接摄像头和处理器，进行实时目标跟踪。
本文使用DE1-SoC开发板进行实验，摄像头采集图像大小为640x480像素。实验结果表明，基于Otsu分割算法和NiosII软硬件实现的实时目标跟踪系统可以实现对运动目标的跟踪，且跟踪精度较高。
本文介绍了一种基于Otsu分割算法和NiosII软硬件实现实时目标成像跟踪的方法。实验结果表明，该方法可以实现对运动目标的跟踪，具有较高的跟踪精度。该方法可以广泛应用于视频监控、自动驾驶、无人机等领域。
