||
camera_get_img(); //摄像头获取图像//黑白摄像头
img_extract(img,imgbuff, CAMERA_SIZE); //解压图像,为了调用
[/code]
上位机显示了我们的摄像头的图像,有一点就是图像分辨率越大上位机显示越卡顿,就是会一帧一帧的卡
所以,我使用 60*80 的分辨率
一开始,我们根本不需要想怎么弄懂摄像头采集的过程与原理,简单了解一下,我们只需要怎么使用这些数据即可。
其中,主要掌握的一些包括如何控制摄像头采集到自己想要的行数列数、修改摄像头的阈值来调节黑白程度、
调节摄像头的焦距、摄像头的前瞻以及高度等等(都是根据自己的实际情况解决的)不同的环境会有不同的效果
我当时是看着上位机的图像调整的,反正就是把摄像头放正中间,显示赛道的区域最大,前瞻不能太远,后期根据车速还会调整的
前瞻太远会导致远处图像不真实,摄像头安装的高度也不能太高(越高晃动越厉害)。。。。。。。。。。。。。。。。
现在的主要是要把摄像头的采集数据准确先。
摄像头的焦距不一样,采集的图像就是不一样的,可能会很大的失真,桶形,等等各种各样的奇怪形状,还有就是摄像头采集的频率,
我个人使用的好像是112hz的,这些都可以调整的,
能在上位机显示比较正常的图片,那就基本ok了。
还有一点是图片储存方式是二维数组:uint8 img[CAMERA_H][CAMERA_W];[/code]这个用来做图像分析还是比较简单的,看英文就能理解意思了。
需要修改分辨率就修改这些的大小即可,我是60*80
采集到图像了,那就先滤波一下,把不需要的噪点去掉:
什么是噪点。。。。
一张图片解释一下:那些在干扰的点就是噪点,处理不好,会使得单片机寻找中线失误
//整场去燥void AllFilt()
{
//count=0;
int i,j;
//unsigned char sum;
for(i=1;i<ROW-1;i++)
{
for(j=1;j<COL-1;j++)
{
if(img[i][j]==0x00)
{ if((img[i-1][j]==0x00 || img[i+1][j]==0x00) && (img[i][j-1]==0x00 || img[i][j+1]==0x00))
{
img[i][j]=0x00;
// count++;
}
else
img[i][j]=0xff;
}
else if(img[i][j]==0xff)
{
if((img[i-1][j]==0xff || img[i+1][j]==0xff) && (img[i][j-1]==0xff || img[i][j+1]==0xff))
{
img[i][j]=0xff;
}
else
{
img[i][j]=0x00;
// count++;
}
}
}
}
}[/code]
把一些基本的干扰项滤去。
摄像头采集的数据一般都要进行滤波处理,它可以去除图像中跑道白色上的黑点及黑线处的白点,
以及使计算出的中线更为顺滑不会存在大的跳变点。
当然,上面说的滤波其实是我后面处理的,一开始谁想着滤波啊,都还没处理呢
下面我就说说处理摄像头采集的数据的方法。。。
一般正常情况,我们都是在直道调试的,我由于照片就没有了,在网上找几张差不多的,说说简单的分析
这个就是简单的基本搜线方式,从中间往两边搜索,搜索到左边黑边,就保存黑边的点
又往右边搜线,搜索到右边的黑边,又保存一下,,,然后根据图像的平米性质,得到第 i 行的中点是 j
放在一个center 数组里面,就得到每行的中点了。。。
代码的实现:for(i=ROW-1;i>ROW-5;i--)
{
for(j=(DATACOUNT/2-10);j<(DATACOUNT-1);j++)//计算前2行右边界 起始点靠左一点
{
if(img[i][j-2]==0xff&&img[i][j-1]==0xff&&img[i][j]==0x00&&img[i][j+1]==0x00&&blackright[i]==DATACOUNT)//省掉break,
{
blackright[i]=j;
}
}
for(m=(DATACOUNT/2+10);m>0;m--) //计算前2行左边界 起始点靠右一点
{
if(img[i][m-1]==0x00&&img[i][m]==0x00&&img[i][m+1]==0xff&&img[i][m+2]==0xff&&blackleft[i]==0)//省掉break,
{
blackleft[i]=m;
}
}[/code]上面的代码就是最简单的搜线方式,
只要你的车在赛道的正中间,并且两边都有黑边,那么,足以搜到中线。
但是你的车子不可能每时每刻都在赛道的正中间啊,可能搜到的线就是丢边了呢,怎么办。
那样会出现这种情况:
假设有一边丢线,那么,假设一边的值都丢边了,那么值都为 固定值 ,中线就会不正确:
就是这样子,这肯定是不准确的。
所以,我们要对赛道的一系列处理,防止这种情况的出现,
可以使用平移啊,假如丢边的情况,将另一条不丢边的赛道平移半个赛道宽度(半宽),可以近似认为是中线了。。。
怎么得到赛道的半宽?
实际上摄像头看远处的赛道是比较小的,整体看起来像梯形,所以,远处的赛道不能与近处的赛道一样平移那么多,所以,要自己结合修改一下。。
修正后的图像:
帖几个代码简单实现的东西:for(i=ROW-1;i>=10;i--)
{
if(blackright[i]<=(DATACOUNT-1)&&blackleft[i]>=1&&(i>=yuanhuan_flang)&¢er[i]==0)//两边都有取图像中心
{
lr_lost=i;
youxiaohang=i;
center[i]=(blackleft[i]+blackright[i])>>1;
// img[i][center[i]]=0x00;
}[/code]
if(blackright[i]>=DATACOUNT-1&&blackleft[i]>0&¢er[i]==0&&blackleft[i-3]-blackleft[i]>0)//右侧丢线
{
if(start_you==0)//右侧开始丢线处
{
start_you=i;//记录起始行
}
if(end_you==0)
{
for(int kj=DATACOUNT-3;kj>DATACOUNT/2;kj--)//重新遍历,确定丢线最上行
{
for(int ki=start_you;ki>15;ki--)
{
if(img[ki-5][kj]==0x00&&img[ki-1][kj]==0x00&&img[ki][kj]==0xff&&img[ki+5][kj]==0xff)
{
if(img[ki-5][kj+5]==0x00&&img[ki-1][kj+5]==0x00&&img[ki][kj+5]==0xff&&img[ki+5][kj+5]==0xff)
{
end_you= ki;
youxiaohang = ki;
break;
}
}
}
}
}
if((start_you<ROW-1)&&(center[i]==0&&blackleft[i]>0)) //说明前几行有边线 弯道丢边
{
// if(i>=(ROW+end_you)>>1)
//{
center[i]=blackleft[i-1]+(center[i+1]-blackleft[i]+2);//mark5
if(center[i]>DATACOUNT)
{
center[i] = DATACOUNT;
}
// img[i][center[i]]=0x00;
}
// }
if(start_you>=ROW-1&&(center[i]==0&&blackleft[i]>0)) // ****近端丟线*****
{
if(i>=(ROW+end_you)>>1)
{
if(i==ROW-1)
center[i] = blackleft[i] + 35;
else
center[i]=blackleft[i-2]-blackleft[i]+center[i+1]+1;
if(center[i]>=DATACOUNT)
{
center[i] = DATACOUNT;
}
// img[i][center[i]]=0x00;
//break;
}
[/code]
声明:图片来自彭岸辉的博客,此文章为个人经验,不做实际用途的,仅供参考,
请玩车的同学放飞自己的思想,这样子更好,别被我的思想限制你们的思维。全部作者的其他最新日志
评论 (0 个评论)