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基于全景视觉的网球服务机器人的设计与研究研究生开题报告PPT
导 师 姓 名 王凯 基于全景视觉的网球服务机器人的设计与研究 图像的采集与预处理 网球的识别算法 Windows软件的设计与实现 图像的采集 开源计算机视觉库opencv2.4.9 全景视觉摄像机 usb 得到图像,在opencv中用结构体IplImage来承载图像, 图像的预处理 颜色空间: RGB:最常用最直观的颜色空间,使用红(Red)绿(Green)蓝(Blue) 三个颜 色分量来描述颜色 YUV:视频中常见的颜色格式,Y为亮度分量, UV为色差分量 HSI: 是从人的视觉系统出发,用色调(Hue)、 色饱和度(Saturation)和亮度(Intensity) 来描述色彩 图像的预处理 对每一帧图像进行预处理: 将IplImage所承载的图像从RGB色域转换到HSI色域,方便后面通过阈值算法识别网球 转换 色彩识别 颜色阈值 RGB 容易获取,通常视频流及图片格式都支持 对纯色系的识别简单,但受亮度影响较大 没有将照度等信息剥离,难以进行颜色阈值的划分 YUV 获取较简单,部分视频捕捉设备可直接输出,从RGB转换也较简单 将亮度分量剥离,各颜色分布集中,可用于颜色识别 需要设定多个阈值范围,阈值参数的调整较复杂 HSI 一般从RGB转换而来,转换算法较复杂 有专门的色调分量,同时亮度分量也被剥离,适合进行颜色识别 阈值划定简单,只需要在色调分量上进行范围划定,同时限定一个亮度最低值 图像的预处理 1 对每一帧图像进行预处理,将其从颜色空间RGB转换到HSI,方便后期的阈值算法对网球的识别 原始图像 预处理后的图像 网球的识别 1 通过对已映射出的srcMap表进行颜色域的连通性检测, 然后通过色域识别网球 第一阶段,找出srcMap表中色域点 将其映射到Map中。 1扫描srcMap第一行像素特殊处理,其中被标 记的直接放入Map 2扫描第二行到倒数第二行,如果该点边缘点则 直接放入Map,如过不是,则扫描其周围的8 个点,并将8个点全部标记放入Map srcMap Map 3扫描srcMap最后一行像素特殊处理,其中被标 记的直接放入Map 网球的识别 1 通过对已映射出的srcMap表进行颜色域的连通性检测, 然后通过色域识别网球 第一阶段,找出srcMap表中色域点 将其映射到Map中。 srcMap Map 网球的识别 1 通过对已映射出的srcMap表进行颜色域的连通性检测, 然后通过色域识别网球 第二阶段,在Map中找出连续点, struct DomainNode { int x; int y; int sum; int top; int bottom; int left; int right; DomainNode* next; }; 通过链表节点DomainNode,创建色域链表 统计色域信息 网球的识别 1 通过对已映射出的srcMap表进行颜色域的连通性检测, 然后通过色域识别网球 第二阶段,在Map中找出连续点, 每扫描到一个标记点,为其创建一个result节点,并通过临时节点toscan创建链表统计其周围8个点的信息,然后继续向外扩散直到没有连续像素为止。 1、result的top bottom right left 信息挑选里面最优的坐标。 2、将该标记点以及其周围的8个点中被标记点的坐标信息统计,算出x与y的平均值 top left bottom right 网球的识别 1 通过对已映射出的srcMap表进行颜色域的连通性检测, 然后通过色域识别网球 第二阶段,在Map中找出连续点, 通过对整个Map的扫描遍历,得到一个result链表,其中链表的每个节点包含图像中每一块色域的像素数量,平均坐标值,以及top bottom left right 坐标信息。通过result的信息来识别网球。 考虑到网球场的颜色单一性质,球场与网球的颜色对比比较大,没有干扰颜色,将识别策略暂时定为色域最大的区域作为网球。 网球的识别 1 利用MFC与opencv设计出一个窗口程序,显示识别的网球。 网球的识别 1 利用MFC与opencv设计出一个窗口程序,显示识别的网球。 下一步计划 优化图像识别算法,更好的识别网球及其位置 与机器人运动部件连接,通过串口信息控制机器人移动并捡球 完成论文 谢谢您的聆听
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