В этом примере показано, как создать детектор транспортных средств и пешеходов с помощью импортера OpenCV. Модель помещает зеленый и красный контуры на транспортное средство и пешеходов при обнаружении в записанном видео.
Сначала импортируйте функцию OpenCV в Simulink ® с помощью интерфейса Install and Use Computer Vision Toolbox для OpenCV в Simulink. Мастер создает библиотеку Simulink, содержащую подсистему и блок C Caller для указанной функции OpenCV. Подсистема затем используется в предварительно сконфигурированной модели Simulink, чтобы принять записанное видео для обнаружения транспортного средства и пешехода.
Вы узнаете, как:
Импортируйте функцию OpenCV в библиотеку Simulink.
Используйте блоки из сгенерированной библиотеки в модели Simulink.
Чтобы создать библиотеки OpenCV, определите совместимый компилятор C++ для вашей операционной системы, как описано в Portable C Code Generation для функций, которые используют библиотеку OpenCV. Сконфигурируйте идентифицированный компилятор с помощью команды mex -setup c++. Для получения дополнительной информации смотрите Выбор компилятора C++.
В этом примере транспортное средство и детектор пешеходов реализованы с помощью модели Simulink vehicle.slx.
В этой модели subsystem_slwrap_drawDetect подсистема находится в Vehicle_Pedestrian_Detector_Lib библиотека. Вы создаете subsystem_slwrap_drawDetect подсистема при помощи OpenCV Importer. Подсистема принимает видео из блока From Multimedia File.
Для доступа к пути к папке с примером в командной строке MATLAB ® введите:
OpenCVSimulinkExamples;
Каждая подпапка содержит все вспомогательные файлы, необходимые для запуска примера.
Прежде чем продолжить эти шаги, убедитесь, что вы копируете пример папку в папку с возможностью записи и измените текущую рабочую папку на ...example\VehiclePedDetector. Все ваши выходные файлы сохраняются в этой папке.
1. Чтобы запустить приложение OpenCV Importer, нажмите приложения на панели инструментов MATLAB. На странице приветствия укажите имя проекта следующим Vehicle_Pedestrian_Detector. Убедитесь, что имя проекта не содержит пространств. Нажмите кнопку Далее.
2. В разделе «Задать библиотеку OpenCV» укажите эти расположения файлов и нажмите кнопку Далее.
Проецируйте корневую папку: Укажите путь к вашей папке примера. Этот путь является путем к папке проекта с возможностью записи, где вы сохранили свои файлы примера. Все ваши выходные файлы сохраняются в этой папке.
Исходные файлы: Укажите путь к .cpp файл, расположенный в папке проекта как vehiclePedestrianDetector.cpp.
Включить файлы: Укажите путь к .hpp файл заголовка, расположенный в папке проекта следующим vehiclePedestrianDetector.hpp.
3. Проанализируйте библиотеку, чтобы найти функции и типы для импорта. После завершения анализа нажмите кнопку Далее. Выберите drawdetect и нажмите кнопку Далее.
4. Из списка «Что импортировать» выберите I/O Type для img как Input, out как Output а затем нажмите кнопку Далее.
5. В разделе «Создание библиотеки Simulink» проверьте значения по умолчанию для типов OpenCV. По умолчанию для создания блока C Caller с подсистемой выбирается один блок C-caller для функции OpenCV. Чтобы создать библиотеку Simulink, нажмите кнопку Далее.
A Библиотеки Simulink Vehicle_Pedestrian_Detector_Lib создается из кода OpenCV в корневую папку проекта. Можно использовать любой из этих блоков для симуляции модели. В этом примере подсистема subsystem_slwrap_drawDetect используется.
Чтобы использовать сгенерированную подсистему subsystem_slwrap_drawDetect с моделью Simulink:
1. В текущей папке MATLAB щелкните правой кнопкой мыши модель и выберите Open из контекстного меню. Перетащите сгенерированную подсистему в модель. Подключите подсистему к блоку MATLAB Function.
2. Дважды кликните подсистему и проверьте значения параметров.
3. Нажмите кнопку Применить, а затем кнопку ОК.
На панели инструментов Simulink, на вкладке Simulation, щелкните на симуляции модели. После завершения симуляции блок Video Viewer отображает видео транспортного средства и пешеходов, обнаруженных входом видео.
