Giới thiệu về xử lý hình ảnh: Pixy và các lựa chọn thay thế của nó: 6 bước

2024 Tác giả: John Day | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-30 13:34

Trong bài viết này, Chúng tôi sẽ giải thích ý nghĩa của Xử lý hình ảnh kỹ thuật số (DIP) và lý do sử dụng phần cứng như Pixy và các công cụ khác để thực hiện quy trình trên ảnh hoặc video. Ở cuối bài viết này, Bạn sẽ học:

• Làm thế nào một hình ảnh kỹ thuật số hình thành.
• Xử lý ảnh kỹ thuật số là gì.
• Các công cụ để xử lý ảnh.
• Pixy là gì và cách sử dụng nó.

Bước 1: Xử lý hình ảnh là gì?

Ảnh, video và nói chung là ảnh ngoài việc lưu lại khoảnh khắc kỷ niệm của chúng ta, còn có các ứng dụng khác. Có thể bạn nhìn thấy camera an ninh ở những nơi công cộng hoặc bạn thấy robot theo dõi một đường dây, đối tượng hoặc cao cấp hơn là nhận ra tình hình, tách tạp chất khỏi các sản phẩm trên dây chuyền sản xuất và rất nhiều ứng dụng tương tự hoặc thậm chí không tương tự đang thực hiện với một số tính toán trên hình ảnh và các phép tính được đặt tên là xử lý ảnh.

Để hiểu rõ nhất, sẽ rất hữu ích nếu bạn biết cấu trúc hình ảnh. Mỗi hình ảnh là một tín hiệu với các giá trị pixel tại bất kỳ điểm nào của điểm đó. (pixel là đơn vị cơ bản của hình ảnh kỹ thuật số có thể có các giá trị khác nhau về độ sáng và / hoặc màu sắc của nó, những giá trị này được gọi là “cường độ”) Tín hiệu là tín hiệu điện áp liên tục được cung cấp bởi cảm biến hình ảnh, tín hiệu này sẽ được chuyển đổi thành kỹ thuật số hình thành với một số quy trình như lấy mẫu. Dạng kỹ thuật số của những dữ liệu này giống như một mảng hoặc ma trận hai chiều tạo ra một hình ảnh kỹ thuật số nên dạng của chúng là f (X, Y) cho vị trí và giá trị. Đừng quên mỗi video là một tập hợp các hình ảnh phát với tốc độ phát cụ thể trong một giây.

Sau khi hình thành một hình ảnh, quá trình sẽ bắt đầu. Vì mục đích nào chúng ta cần một quy trình? Nếu chúng ta cần thông tin từ một hình ảnh, chúng ta sẽ sử dụng thị giác máy tính. Thị giác máy tính là một cách để mô phỏng thị giác của con người. Thị giác của con người có khả năng “học hỏi” và đưa ra dữ liệu từ các đầu vào trực quan. Thị giác máy tính về cơ bản là lĩnh vực tạo ra máy tính để đạt được sự hiểu biết cấp cao từ các hình ảnh hoặc video kỹ thuật số, ngay cả đối với việc sử dụng trong thời gian thực; và xử lý hình ảnh kỹ thuật số là một phần trong đó.

Bước 2: Làm thế nào để thực hiện xử lý hình ảnh?

Nếu chúng ta đang nghĩ về một ứng dụng robot để xử lý hình ảnh, có hai cách:

1. chọn một mô-đun máy ảnh thông thường (cung cấp hình ảnh mà không cần bất kỳ xử lý nào trên đó) và sau đó sử dụng lập trình và tính toán của người dùng.
2. Sử dụng đồ sứ cứng thực hiện quá trình này để sử dụng nhanh hơn và dễ dàng hơn; Giống như máy ảnh pixy…

giải pháp đầu tiên: Đối với cách thứ nhất, có các phần mềm khác nhau như MATLAB hoặc các thư viện như OpenCV để mã hóa. Có những tên khác trong các công cụ xử lý, quá; nhưng các tên phổ biến đang tìm kiếm quá trình xử lý này là OpenCV và MATLAB. Hãy xem so sánh nhanh giữa chúng. biểu đồ so sánh MATLAB và OpenCV sẽ giúp ích cho chúng ta.

Giải pháp thứ hai: sử dụng một phần cứng đặc biệt! như máy ảnh với khả năng xử lý hình ảnh. Chúng thường có giao diện người dùng và không cần mã hóa. Điều đó có vẻ dễ dàng hơn nhưng bằng cách nào đó tạo ra những hạn chế và họ có thể làm những gì họ được chỉ định cho điều đó; ví dụ: máy ảnh nhận diện khuôn mặt không thể nhận dạng màu bình thường (có thể với một số thay đổi trong chương trình cơ sở có thể thay đổi thuật toán nhận dạng nhưng đó là một cách khó và không phổ biến!) Hai cách, nhưng cách nào tốt hơn?

biểu đồ thứ hai là sự so sánh của hai cách.

Bước 3: Bắt đầu bởi Pixy

PIXY là một trong những mô-đun camera được chỉ định để xử lý ảnh, thuật toán nhận dạng là lọc dựa trên màu sắc. Mục đích chính của máy ảnh này là nhận dạng màu sắc và đặt tên cho chúng như một đối tượng quen thuộc. Máy ảnh này có thể “học” những màu sắc mà bạn “nghĩ” lúc đầu.

Bây giờ bạn đã biết Pixy là gì, hãy xem cách chúng ta có thể bắt đầu sử dụng Pixy.

Bước 4: Phần cứng cần thiết

Cảm biến hình ảnh Pixy CMUcam5

Arduino UNO R3

Bước 5: Bắt đầu bởi Pixy

Nào, hãy cùng chúng tôi đi từng bước cho đến hết:

Bước đầu tiên:

Mua một pixy! PIXY thông thường và PIXY2 là hai phiên bản của máy ảnh pixy. nhấp vào liên kết ở trên để mua loại thông thường, chúng tôi tiếp tục các bước sử dụng bảng này.

Thứ hai:

Tăng sưc mạnh lên. Bo mạch có một cổng USB để cấp nguồn. Nó sẽ được cấp nguồn bằng cách kết nối với cổng USB máy tính. Nó có thể được cấp nguồn thông qua hai chân phía sau bo mạch với pin (6-10v).

Ngày thứ ba:

Kết nối nó với máy tính qua cáp USB. Một đầu vào máy tính và đầu kia vào cổng micro USB của PIXY.

Forth:

Tải xuống phần mềm của cam của bạn tại đây. PIXY Mon là ứng dụng của PIXY cho nền tảng Linux, Mac và Windows. Những gì ứng dụng này có thể làm là cấu hình và hiển thị những gì PIXY có thể nhìn thấy.

Thứ năm:

Cho đến thời điểm này, máy ảnh không nhất thiết phải được kết nối với vi điều khiển hoặc bo mạch nếu bạn cần xem và nhận dạng mà không cần bất kỳ thứ gì khác; nhận dạng không phụ thuộc vào kết nối vi mô. Dù sao, để dạy, hãy chọn một đối tượng có màu sắc riêng biệt và tốt. Do thuật toán nhận dạng lọc màu dựa trên màu sắc, màu sắc và ánh sáng của môi trường có thể ảnh hưởng đến kết quả. Vì vậy, đừng chọn các đồ vật màu trắng, đen hoặc xám vì những màu này không có sắc độ!

Thứ sáu:

Nhấn nút trên đầu PIXY để bắt đầu dạy. Đầu tiên, đèn LED sẽ nhấp nháy và sau đó, đèn LED RGB sẽ lấy màu của phần trung tâm của vùng nhìn. Chọn đối tượng phía trước máy ảnh, nếu đèn LED hiển thị đúng màu, nó hiển thị khóa bên phải. khoảng cách giữa thấu kính và vật thể phải là 6-20 inch. Cách thứ hai là sử dụng PIXY MON; đã chọn một vùng lớn của đối tượng trong PIXY MON và sau đó nó chọn đối tượng.

Thứ bảy:

Lưới của đối tượng sẽ được hiển thị bằng pixy mon. xem lưới có đúng khu vực của đối tượng không bao gồm nền. Các thanh trượt trong cấu hình có thể giúp có một khu vực tốt hơn.

Thứ tám:

Bây giờ đối với mỗi "màu", máy ảnh sẽ đặt một số. 7 chữ ký có nghĩa là 7 màu sắc để nhận biết. Với việc sử dụng các màu gần nhau, ví dụ: một nhãn có các màu đỏ-hồng-xanh lam, bạn có thể xác định một đối tượng hoặc vị trí cho máy ảnh, ví dụ: nhãn đó hiển thị vị trí cửa. Điều này có thể giúp nhận ra hàng nghìn đối tượng bằng máy ảnh này! Bộ màu này được gọi là “mã màu” hoặc CC. để thiết lập CC, bạn nên sử dụng PIXY mon và sau đó nó có thể được sử dụng giống như bất kỳ chữ ký nào.

Thứ chín:

Sau khi giảng dạy thành công, nếu một bộ vi điều khiển hoặc bo mạch được kết nối với máy ảnh, có thể cung cấp cho đối tượng được phát hiện bằng pixy. Nếu bạn đang sử dụng Arduino, hãy sử dụng sơ đồ chân này để kết nối. (bấm vào đây để biết thêm thông tin), sau đó tải thư viện PIXY tại đây, thêm vào các thư viện của Arduino theo hướng Sketch> Bao gồm thư viện> Thêm thư viện ZIP. Bây giờ chọn tệp zip của thư viện. Đã xong! Bây giờ với bản phác thảo mặc định của PIXY, nó sẽ cung cấp X và Y (vị trí), chiều rộng và chiều dài (kích thước) của đối tượng. Các bản phác thảo khác cũng có thể được sử dụng; như chảo và nghiêng. Về kết nối bo mạch khác, bạn có thể xem tại đây.

LƯU Ý: Việc giảng dạy có hai phương pháp như chúng tôi đã giải thích: 1. Sử dụng PIXY mà không có PIXY MON, giống như những gì rô bốt làm và chúng không được kết nối với PC. Phương pháp sẽ là nhưng làm thế nào để thiết lập số chữ ký? Đèn LED nếu PIXY sẽ thay đổi màu sắc ở những khoảnh khắc đầu tiên của việc giảng dạy, bạn nhấp vào màu nào sẽ đặt số; từ màu đỏ có nghĩa là 1 đến màu tím có nghĩa là 7. Trong phương pháp 2, việc cài đặt số sẽ chỉ được thực hiện với ứng dụng.

Bước 6: Rất gần đến "THE END"

Chúng tôi đã giải thích về những gì tạo nên nhu cầu sử dụng hình ảnh, xử lý hình ảnh kỹ thuật số là gì và nó có thể được thực hiện như thế nào. Những cách chúng tôi có và từ phần cứng hiện có thể giúp chúng tôi, chúng tôi đã chọn PIXY để giải thích. chúng tôi đã giải thích Cách hoạt động và phải làm gì nếu bạn là người mới bắt đầu sử dụng máy ảnh pixy! Bây giờ bạn có thể bắt đầu xử lý hình ảnh cho robot nhỏ của mình và tận hưởng con mắt thứ ba với máy tính của mình.

Bạn cũng có thể đọc dự án này trên trang web chính thức của ElectroPeak: