使用matlab将图片转化成.coe文件，将.coe文件转化成图片（VIVADO-FPGA-ROM IP核）

在使用ROM IP核配置请看上一节时需要我们上传。coe文件存储在块ROM里面那怎样把一张图片转化成coe格式呢我们可以借助MATLAB来实现。将下面的代码1保存为函数在命令行运行一下代码2即可得到指定图片的coe文件。代码1% 彩色图片转COE文件行优先顺序 % 输入参数图片路径、输出COE路径、目标分辨率[height, width]、RGB位宽[R_bits, G_bits, B_bits] function img2rgb_coe(img_path, coe_path, target_res, rgb_bits) % 1. 读取图片并转换为RGB格式 img imread(img_path); if size(img, 3) ~ 3 error(请输入彩色图片RGB格式); end img im2double(img); % 转换为0-1浮点数 % 2. 缩放图片至目标分辨率 img_resized imresize(img, target_res, bilinear); % 双线性插值缩放 [height, width, ~] size(img_resized); fprintf(图片已缩放至分辨率%d×%d\n, height, width); % 3. 解析RGB位宽并验证合法性 R_bits rgb_bits(1); G_bits rgb_bits(2); B_bits rgb_bits(3); total_bits R_bits G_bits B_bits; if total_bits 32 || R_bits 1 || G_bits 1 || B_bits 1 error(RGB位宽需为正整数且总位宽不超过32); end fprintf(RGB位宽配置R%dG%dB%d总位宽%dbit\n, R_bits, G_bits, B_bits, total_bits); % 4. 量化RGB通道数据映射到指定位宽的整数范围 R_quant round(img_resized(:, :, 1) * (2^R_bits - 1)); % 0~2^R_bits-1 G_quant round(img_resized(:, :, 2) * (2^G_bits - 1)); % 0~2^G_bits-1 B_quant round(img_resized(:, :, 3) * (2^B_bits - 1)); % 0~2^B_bits-1 % 5. 拼接RGB数据按R→G→B顺序拼接为一个整数 img_packed bitshift(R_quant, G_bits B_bits) ... bitshift(G_quant, B_bits) ... B_quant; % height×width 矩阵 % 【行优先】把矩阵按行展开成 1×(height*width) 向量 img_packed reshape(img_packed., 1, []); % 先转置再按列展开 行优先 % 6. 生成COE文件Xilinx标准格式 fid fopen(coe_path, w); if fid -1 error(无法创建COE文件请检查路径权限); end fprintf(fid, memory_initialization_radix 16;\n); fprintf(fid, memory_initialization_vector \n); pixel_count height * width; for i 1:pixel_count hex_str dec2hex(img_packed(i), ceil(total_bits / 4)); if i pixel_count fprintf(fid, %s;\n, hex_str); else fprintf(fid, %s,\n, hex_str); end end fclose(fid); fprintf(COE文件已生成行优先顺序%s\n, coe_path); end代码2用于命令行运行img_path color.png; %指定图片路径记得放在当前路径下 coe_path color.coe; %coe文件路径 target_res [240, 320]; % [高, 宽] rgb_bits [4 4 4]; % R4 G4 B4 img2rgb_coe(img_path, coe_path, target_res, rgb_bits);保存代码1运行代码2即可得到指定图片的coe文件。当然已经转化好的原图片和对应coe文件可以从评论区下载我会上传到评论区。如果你想检验一下你的coe文件会转化成什么样的图片可以运行下面代码3进行查看代码3(只需要将代码最前面的4个参数更改成与你的代码相对应的即可运行)%% 参数区 —— 用户只需改这里 4 个量 fileName color.coe; % 输入 COE 文件 imgWidth 320; % 图像宽度像素 imgHeight 240; % 图像高度像素 rgbBits [4 4 4]; % [R, G, B] 各自的位宽常见如 565、888 等 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% 1. 读文件只保留十六进制数据行 fid fopen(fileName,r); assert(fid0,无法打开文件%s,fileName); tline fgetl(fid); hexData {}; while ischar(tline) % 去掉注释; 后的内容以及首尾空格 tline strtrim( regexprep(tline,;.*,) ); % 如果是纯十六进制行允许逗号结尾就收下 if ~isempty(tline) ~isempty( regexp(tline,^[0-9a-fA-F][,]?$,once) ) hexData{end1} strrep(tline,,,); %#okAGROW end tline fgetl(fid); end fclose(fid); totalPix numel(hexData); expectedPix imgWidth*imgHeight; assert(totalPixexpectedPix,... COE 数据量(%d)与分辨率(%d×%d%d)不符,totalPix,imgWidth,imgHeight,expectedPix); %% 2. 十六进制字符串 → 十进制整数 raw cellfun((s) sscanf(s,%x), hexData); % 1×N 向量 %% 3. 按位宽把像素拆成 R/G/B rBits rgbBits(1); gBits rgbBits(2); bBits rgbBits(3); totalBits rBits gBits bBits; assert(totalBits32,总位宽不能超过32); maskR bitshift(1,rBits)-1; maskG bitshift(1,gBits)-1; maskB bitshift(1,bBits)-1; R bitand( bitshift(raw,-(gBitsbBits)), maskR ); G bitand( bitshift(raw,-bBits), maskG ); B bitand( raw, maskB ); %% 4. 归一化到 0~1 双精度 R double(R) / maskR; G double(G) / maskG; B double(B) / maskB; %% 5. 拼成 3-D RGB 矩阵并显示/保存 RGB cat(3, ... reshape(R,imgWidth,imgHeight)., ... reshape(G,imgWidth,imgHeight)., ... reshape(B,imgWidth,imgHeight).); figure; imshow(RGB); title(COE 还原图像); imwrite(RGB,coe_out.png); % 同时保存成文件 disp(Done已保存为 coe_out.png);1. 原图片2. .coe文件见评论区网盘链接8.coe3. 使用.coe显示出来会有点失真图片如下4.将原图转化成灰度图片5.该黑白灰图片的coe文件也会放在评论区(16.coe)