Документация

Фотоаппараты

Toolbox™ получения изображений позволяет получать изображения и видео с камер и захватчиков кадров непосредственно в MATLAB ® и Simulink ®. С помощью пакета поддержки инструментария для получения изображений GigE ^Vision ® или пакета поддержки ^MATLAB ® для веб-камер USB настройте камеру для получения изображений в реальном времени для выполнения анализа.

Дополнительные сведения о настройке камеры см. в разделе Подключение устройства (панель инструментов получения изображений).

Цель

Следующие команды используются для создания целевого объекта для печати для использования в упражнении. Код создает файл постскрипта, который может быть открыт и напечатан двусторонне, с целью с одной стороны, и шашкой для калибровки камеры с другой стороны.

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

Предварительно созданные цели можно найти в +LaserTargetExample/targets_for_printing папка.

Установка

Настройте камеру так, чтобы она была обращена к шашечной стороне цели. Стрелок оказывается лицом к цели. Цель и камеру можно оставить в фиксированном положении, установив их на плате.

Калибровка изображения

Калибровка камеры - это процесс оценки параметров объектива и датчика изображения. Эти параметры измеряют объекты, захваченные камерой. Используйте приложение Camera Calibrator (Computer Vision Toolbox), чтобы обнаружить шахматный рисунок на задней стороне цели и удалить любое искажение. Определите порог окружающего света на цели. Возможно, потребуется настроить параметры камеры или освещения таким образом, чтобы изображение не было насыщенным. Используйте pointsToWorld функция для определения мировых координат точек изображения.

Дополнительные сведения см. в разделе Что такое калибровка камеры? (Панель инструментов компьютерного зрения).

Поиск и оценка выстрела

Алгоритм оценивает выстрелы, обнаруживая яркий свет лазерного пистолета. Во время съемки получить кадр и обнаружить, есть ли светлое пятно. Если над заданным порогом имеется яркое пятно, обработайте этот кадр.

Используйте анализ больших двоичных объектов для поиска центра светлого пятна и преобразования местоположения из координат пикселей в координаты мира. Анализ больших двоичных объектов выполняется в фиксированной точке, поскольку изображение хранится как 8-битовое целое число со знаком. Найдя центр светлого пятна в мировых координатах, рассчитайте его расстояние от бычьего глаза в начале координат и назначьте выстрелу значение точки.

База данных снимков

Каждый раз при съемке хиты записываются в файл с именем ShotDatabase.csv. Данные можно загрузить в объект таблицы с помощью readtable для визуализации. Например, после съемки, которая заполняет ShotDatabase.csv следующий код отображает центр группы из нескольких снимков.

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 моделирования

При каждой съемке видеокадры, в которых были обнаружены кадры, хранятся в файлах в папке с именем simulation_recordings. Эти файлы можно загрузить и просмотреть необработанные данные снимков. Можно также отредактировать алгоритм.

Переменная frames содержит первый кадр, который использовался для калибровки, плюс десять кадров для каждого обнаруженного снимка. Первый кадр в каждой серии из десяти - это место, где был обнаружен выстрел. Вы можете видеть движение руки в последующих кадрах. Можно создать короткую анимацию данных, используя следующий код.

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