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.pptxVIP

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.pptx

  1. 1、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。。
  2. 2、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  3. 3、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
  4. 4、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
  5. 5、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们
  6. 6、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
  7. 7、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
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

文档评论(0)

djdjix + 关注
实名认证
文档贡献者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档