具有顏色識別功能的類人機器人設(shè)計
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舵機控制的軟件方面，需要完成串口的相關(guān)配置，主要包括波特率、起始位數(shù)、數(shù)據(jù)位數(shù)、停止位數(shù)和流控制模式。這里將其配置為波特率19 200、起始位1位、數(shù)據(jù)位8位、停止位1位和無流控制模式。串口的設(shè)置主要是設(shè)置struct termios結(jié)構(gòu)體的各成員值，如下所示：
2 圖像識別算法
攝像頭采集到的圖像主要作如下處理：首先對數(shù)據(jù)解碼，利用查表法將RGB空間模型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為HSI空間模型，然后采用類間方差法將圖像進(jìn)行二值化，再利用連通域?qū)δ繕?biāo)進(jìn)行標(biāo)定，最后對圖像進(jìn)行去噪，從而實現(xiàn)目標(biāo)的識別和定位。圖像處理程序流程圖如圖4所示。本文引用地址：http://www.2s4d.com/article/159315.htm
攝像頭采集的圖像為RGB格式，但RGB模型中R、G、B值易受光線影響，不適宜進(jìn)行顏色識別；HSI模型中，不同的顏色對應(yīng)不同的色調(diào)參數(shù)H，并且H受外界光照影響小，因此采用HSI模型實現(xiàn)顏色識別。因此，要通過某種算法，先將RGB色域空間映射到HSI空間。常用的顏色空間轉(zhuǎn)換算法如下：
實現(xiàn)顏色空間轉(zhuǎn)換以后就要根據(jù)不同的H值對圖像進(jìn)行二值化處理。二值化的實質(zhì)是一分類問題，即把一幅圖像所含有的0～255的二進(jìn)制像素按照某個閾值劃分成兩類。如果閾值設(shè)得太低，結(jié)果會引入過多的背景信息，但太高就會導(dǎo)致目標(biāo)信息的丟失。類間方差法(Otsu)、最大熵方法(KSW)和直方圖平衡法(Balanced Histogram Thresholding，BHT)是目前應(yīng)用較廣的自動閾值計算方法。
這里采用類間方差法，它的核心思路就是通過最大化類間方差來尋找最佳閾值。假設(shè)某一閾值T將整個二值圖像分為C0(1，…，T)和C1(T，…，255)兩類，則兩類的出現(xiàn)概率可以用下式計算：
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