Arduino 计算机视觉系统概述

计算机视觉系统概述

计算机视觉系统是最近比较热门的研究领域，今天开始给你们介绍下计算机视觉相关的知识。
视觉是人的全部感官中最敏感的一种，人的视觉能够感知环境，而机器的视觉却很难感知环境
为了解决计算机视觉问题，要肯定解决问题的方法，
而解决任何问题都有一个通用方法：经过理解每一步的目的来把问题分解成简单和可实现的自步骤

下面经过对计算机视觉系统进行模块划分，来了解解决计算机视觉问题的方法

计算机视觉系统的组成模块划分

数据采集，获取环境信息

经过相机和arduino系统
一般咱们用数码相机，固然如今市面上有不少类型相机均可以
好比手机相机，AR相机，VR相机等等
arduino 能够获取其余感官数据，好比声音，压力，距离等

预处理

把准备好的动心进行处理
原始数据有不少噪音
任何状况下，最好过滤下图片
图片数据RGB red green blue ，每一个颜色一个字节的数据 
目的为了从数据中获取真实的数据信息

特征提取

计算机视觉优点就是对场景的自动化解释
提取大数据集的小数据

后处理和后置滤波

特征提取后，须要高层次滤波，滤波有各类方式，根据项目需求来选择

识别检测

计算机视觉系统经过解释图像和图像序列来获得结论
检测是一识别的一种基本形式
识别是一个更复杂的术语，也叫分类
识别过程当中将物体分红预先分好的几类，或者经过学习分类，这部分设计深度学习的问题
牢记识别和分类的目的

触发动做

计算机视觉系统是个决策系统处理过程，下一步就是执行动做了

链接子模块

解决任何视觉问题的时候，首先要对问题有个全局的考虑，而后把问题分解成一些系列有意义，内部独立的子模块。算法策略上--分而治之

案例

实例手势控制
Arduino系统和OpenCV系统组合
计算机视觉系统将摄像头获取的数据处理后，将处理指令发送给Arduino，Arduino来操做外部设备

经过摄像头获取人脸，识别出员工面部特征，特征符合就发送开门命令给arduino，arduino 命令给电磁门禁，达到开门的目的

前台打卡处相机，按门铃出发运动监测系统
客人按下门铃，展现正确的手势，视觉控制器自动打开门，手势错误，则门不会打开

第一步 数据采集 摄像头步骤手势动做图片
第二步 将图片转换为二进制格式，而后把图像中比较小的物体都过滤掉 。手势图片过滤完成
第三步 咱们执行特征提取来找到图像中的可能位置，获得一个带手势候选的图片如图

第四步 须要一个手势检测器，能够对手势分类
若是手势正确发命令给Arduino开门，反之没有动做。

以上就是Arduino 计算机视觉的概述部分，后续内容不断更新中，关注公众号“KnowIoT”,及时得到文章推送