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          機(jī)器人視覺(jué)識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介

          作者: 時(shí)間:2012-08-15 來(lái)源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

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          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/193380.htm

          基于顏色特征的物體識(shí)別系統(tǒng)對(duì)于不同顏色的分別提取和識(shí)別

          (以上兩幅圖片由某大學(xué)實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人暨天空主編Liu Weichao友情提供)

          隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)和自動(dòng)控制技術(shù)的發(fā)展,越來(lái)越多的不同種類(lèi)的智能出現(xiàn)在生產(chǎn)生活中,視覺(jué)系統(tǒng)作為智能機(jī)器人系統(tǒng)中一個(gè)重要的子系統(tǒng),也越來(lái)越受到人們的重視。

          視覺(jué)系統(tǒng)是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng),它既要做到圖像的準(zhǔn)確采集還要做到對(duì)外界變化反應(yīng)的實(shí)時(shí)性,同時(shí)還需要對(duì)外界運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤。因此,視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)硬件和軟件系統(tǒng)都提出了較高的要求。目前比較流行的足球機(jī)器人技術(shù),它的視覺(jué)系統(tǒng)屬于比較典型的快速識(shí)別和反應(yīng)類(lèi)型。

          機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)是指用計(jì)算機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)人的視覺(jué)功能,也就是用計(jì)算機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)客觀(guān)的三維世界的識(shí)別。人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)的感受部分是視網(wǎng)膜,它是一個(gè)三維采樣系統(tǒng)。三維物體的可見(jiàn)部分投影到網(wǎng)膜上,人們按照投影到視網(wǎng)膜上的二維的像來(lái)對(duì)該物體進(jìn)行三維理解(對(duì)被觀(guān)察對(duì)象的形狀、尺寸、離開(kāi)觀(guān)察點(diǎn)的距離、質(zhì)地和運(yùn)動(dòng)特征等的理解)。

          機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的輸入裝置可以是攝像機(jī)、轉(zhuǎn)鼓等,它們都把三維的影像作為輸入源,即輸入計(jì)算機(jī)的就是三維管觀(guān)世界的二維投影。如果把三維客觀(guān)世界到二維投影像看作是一種正變換的話(huà),則機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)所要做的是從這種二維投影圖像到三維客觀(guān)世界的逆變換,也就是根據(jù)這種二維投影圖像去重建三維的客觀(guān)世界。

          機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)主要由三部分組成:圖像的獲取、圖像的處理和分析、輸出或顯示。圖像的獲取實(shí)際上是將被測(cè)物體的可視化圖像和內(nèi)在特征轉(zhuǎn)換成能被計(jì)算機(jī)處理的一系列數(shù)據(jù),它主要由三部分組成:照明,圖像聚焦形成,圖像確定和形成攝像機(jī)輸出信號(hào)。視覺(jué)信息的處理技術(shù)主要依賴(lài)于圖像處理方法,它包括圖像增強(qiáng)、數(shù)據(jù)編碼和傳輸、平滑、邊緣銳化、分割、特征抽取、圖像識(shí)別與理解等內(nèi)容。經(jīng)過(guò)這些處理后,輸出圖像的質(zhì)量得到相當(dāng)程度的改善,既改善了圖像的視覺(jué)效果,又便于計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析、處理和識(shí)別。

          機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)主要是利用顏色、形狀等信息來(lái)識(shí)別環(huán)境目標(biāo)。以機(jī)器人對(duì)顏色的識(shí)別為例:當(dāng)攝像頭獲得彩色圖像以后,機(jī)器人上的嵌入計(jì)算機(jī)系統(tǒng)將模擬視頻信號(hào)數(shù)字化,將像素根據(jù)顏色分成兩部分:感興趣的像素(搜索的目標(biāo)顏色)和不感興趣的像素(背景顏色)。然后,對(duì)這些感興趣的像素進(jìn)行RGB 顏色分量的匹配。為了減少環(huán)境光強(qiáng)度的影響,可把RGB顏色域空間轉(zhuǎn)化到HIS顏色空間。

          在足球機(jī)器人的彩色視覺(jué)系統(tǒng)中,程序是根據(jù)貼在機(jī)器人小車(chē)頂上的色標(biāo)來(lái)識(shí)別機(jī)器人是屬于哪一隊(duì),以及是幾號(hào)隊(duì)員的。由于在每個(gè)機(jī)器人小車(chē)頂上有兩種顏色的色標(biāo),分別是隊(duì)標(biāo)和隊(duì)員標(biāo)。因此,識(shí)別工作的第一步是把圖像中的每一個(gè)像素,根據(jù)顏色分類(lèi)到一組離散的色彩類(lèi)中。

          顏色分類(lèi)常用的方法有線(xiàn)性色彩閾值法、最近鄰域法和閾值向量法等。

          其中,線(xiàn)性色彩閾值法是用線(xiàn)性平面把色彩空間分割開(kāi)來(lái),其閾值的確定可采用直接取閾值和通過(guò)自動(dòng)訓(xùn)練來(lái)獲取目標(biāo)顏色范圍等方法,也可以采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多參數(shù)決策樹(shù)方法來(lái)進(jìn)行自學(xué)習(xí),以獲得合適的閾值;而用最近鄰域分類(lèi)法分割圖像時(shí),則利用隸屬度函數(shù),即根據(jù)最大的隸屬度來(lái)判斷這個(gè)顏色屬于哪個(gè)類(lèi);閾值向量法是先使用一組事先確定的閾值向量來(lái)把色彩值在色彩空間中的位置來(lái)判斷其屬于哪種顏色。

          在色彩分類(lèi)之后,必須對(duì)各個(gè)顏色類(lèi)的點(diǎn)進(jìn)行處理,最終辨識(shí)出場(chǎng)上的各個(gè)敵我隊(duì)員和球在場(chǎng)上的位置和方向角。識(shí)別時(shí),通常的做法是對(duì)分類(lèi)后的像素進(jìn)行一次掃描,即將相鄰的同種顏色的像素連成色塊。

          基于閾值向量的顏色識(shí)別

          一、色彩空間選擇

          對(duì)于采用基于彩色圖像分割的方法識(shí)別目標(biāo)時(shí),首先要選擇合適的顏色空間,常用的顏色空間有RGB、YUV、HSV、CMY等。顏色空間的選擇直接影響到圖像分割和目標(biāo)識(shí)別的效果。

          RGB——最常用的顏色空間,其中亮度等于R、G、B3個(gè)分量之和。RGB顏色空間是不均勻的顏色空間,兩個(gè)顏色之間的知覺(jué)差異與空間中兩點(diǎn)間的歐氏距離不成線(xiàn)性比例,而且R、G、B值之間的相關(guān)性很高,對(duì)同一顏色屬性,在不同條件(光源種類(lèi)、強(qiáng)度和物體反射特性)下,RGB值很分散,對(duì)于識(shí)別某種特定顏色,很難確定其閾值和其在顏色空間中的分布范圍。因此通常會(huì)選擇能從中分離出亮度分量的顏色空間,其中最常見(jiàn)的是YUV和HSV顏色空間。

          HSV——接近人眼感知色彩的方式,H為色調(diào)(Hue),S為色飽和度(Saturation),V為亮度(Value)。色調(diào)H能準(zhǔn)確地反映顏色種類(lèi),對(duì)外界光照條件變化敏感度低,但是H和S均為R、G、B的非線(xiàn)性變換,存在奇異點(diǎn),在奇異點(diǎn)附近即使R、G、B的值有很小變化也引起變換值有很大的跳動(dòng)。

          YUV——RGB顏色空間線(xiàn)性變化為亮度色彩空間。是為了解決彩色電視機(jī)與黑白電視機(jī)的兼容問(wèn)題而提出的。Y表示亮度(Luminance),UV用來(lái)表示色差(Chrominance)。YUV表示法的重要性是它的亮度信號(hào)(Y)和色度信號(hào)(U、V)是相互獨(dú)立的。所謂色差是指基色信號(hào)中的3個(gè)分量信號(hào)(即R、G、B)與亮度信號(hào)之差。

          YUV格式與RGB存在如下關(guān)系:

          二、閾值確定和色彩判斷

          在確定閾值時(shí),首先通過(guò)采集樣本進(jìn)行訓(xùn)練,從而得到預(yù)定的幾種顏色在YUV空間的分量的上下閾值,如圖2所示。

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          當(dāng)一個(gè)待判定的像素在色彩空間中的位置落在這個(gè)長(zhǎng)方體中時(shí),就認(rèn)為該像素屬于要找的顏色,從而完成對(duì)圖像顏色的識(shí)別。在Y空間中,Y值表示亮度,因它的變化很大,所以只考慮了U和V的值,在進(jìn)行顏色判斷時(shí),首先分別建立U、V的閾值向量。

          在顏色識(shí)別后進(jìn)行圖像分割,在圖像分割中采用了種子填充算法,其整個(gè)種子的填充是和像素點(diǎn)的顏色同時(shí)進(jìn)行的,一開(kāi)始不是對(duì)所有的像素進(jìn)行處理,而是分塊進(jìn)行的。當(dāng)中心點(diǎn)是所要識(shí)別的顏色時(shí),就以這個(gè)點(diǎn)為種子向四周擴(kuò)散,并判定周?chē)袼攸c(diǎn)的顏色,直到填滿(mǎn)整個(gè)塊。

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