Документация

Камеры

Image Acquisition Toolbox™ позволяет вам получить изображения и видео от камер и устройств захвата изображения непосредственно в MATLAB® и Simulink®. Используя Пакет Поддержки Image Acquisition Toolbox для Оборудования GigE Vision^® или MATLAB^® Support Package для Веб-камер USB, настроенных камера, чтобы получить изображения в реальном времени, чтобы выполнить анализ.

Для получения дополнительной информации о подготовке камеры смотрите Подключение устройства (Image Acquisition Toolbox).

Цель

Используйте следующие команды, чтобы создать цель, чтобы распечатать для использования в осуществлении. Код генерирует файл постскриптума, который может быть открыт и распечатан двусторонний с целью на одной стороне и шахматной доской для калибровки фотоаппарата с другой стороны.

distance = 10; % meters
offset_mm = 0; % mm
print_target = true;
LaserTargetExample.make_target_airpistol10m(distance, ...
offset_mm, print_target)

Можно найти предварительно сделанные цели в папке +LaserTargetExample/targets_for_printing.

Настройка

Настройте камеру так, чтобы она стояла перед стороной шахматной доски цели. Стрелок сталкивается с целью. Можно сохранить цель и камеру в фиксированных позициях путем монтирования их на плате.

Калибровка изображения

Калибровка фотоаппарата является процессом оценки параметров линзы и формирователя изображения. Эти параметры измеряют объекты, полученные камерой. Используйте приложение Camera Calibrator, чтобы обнаружить шаблон шахматной доски в конце цели и удалить любое искажение. Определите порог рассеянного света на цели. Вы, возможно, должны настроить настройки камеры или подсветку так, чтобы изображение не насыщалось. Используйте функцию pointsToWorld, чтобы определить мировые координаты точек изображений.

Для получения дополнительной информации смотрите то, Что Калибровка фотоаппарата? (Computer Vision Toolbox).

Нахождение и выигрыш выстрела

Очки алгоритма выстрелы путем обнаружения яркого света лазерного пистолета. При стрельбе получите кадр и обнаружьте, если существует яркое пятно. Если существует яркое пятно по заданному порогу, обработайте тот кадр.

Используйте анализ блоба, чтобы найти центр яркого пятна и перевести местоположение от пиксельных координат до мировых координат. Анализ блоба сделан в фиксированной точке, потому что изображение хранится как 8-битное целое число со знаком. После нахождения центра яркого пятна в мировых координатах вычислите его расстояние от мишени в начале координат и присвойте значение точки выстрелу.

База данных выстрела

Каждый раз, когда вы стреляете, хиты зарегистрированы в файле с именем ShotDatabase.csv. Можно загрузить данные в объект таблицы с помощью readtable, чтобы визуализировать его. Например, после стрельбы, которая заполняет файл ShotDatabase.csv, следующий код строит центр группы из многих выстрелов.

T = readtable('ShotDatabase.csv');
LaserTargetExample.make_target_airpistol10m;
LaserTargetExample.plot_shot_points(T.X, T.Y);
ax = gca;
line(mean(T.X)*[1,1], ax.YLim);
line(ax.XLim, mean(T.Y)*[1,1]);
grid on;

Записи симуляции

Каждый раз, когда вы стреляете, кадры видео, в которых были обнаружены выстрелы, хранятся в файлах в папке под названием simulation_recordings. Можно загрузить эти файлы и исследовать необработанные данные от выстрелов. Можно также отредактировать алгоритм.

Переменная frames содержит первый кадр, который использовался для калибровки плюс десять кадров для каждого обнаруженного выстрела. Первый кадр в каждом выполнении десять - то, где выстрел был обнаружен. Вы видите свое движение рук в последующих кадрах. Можно сделать короткую анимацию данных с помощью следующего кода.

d = dir(fullfile('simulation_recordings','*.mat'));
record = load(fullfile(d(1).folder, d(1).name));
t = LaserTargetExample.SerialDateNumber_to_seconds(...
    record.times);
t = t-t(1);
figure
for k = 1:size(record.frames, 3)
    imshow(record.frames(:,:,k), ...
        'InitialMagnification','fit');
    title(sprintf('Time since beginning of round: %.3f seconds',...
        t(k)))
    drawnow
end