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光流算法的讨论
[i=s] 本帖最后由 9crk 于 2019-2-27 15:19 编辑 [/i]
无人机悬停定点,需要光流算法,但是普通的光流算法比较耗性能。
事实上,光流算法是一种精确度比较高的算法,用来做无人机定点悬停,是大材小用了。
对于无人机的定点悬停,在运算速度上可以做一些改进:
我们知道,悬停是基于摄像头能辨别图像的纹理的情况,如果让摄像头面对一张白纸,则任何方向的运动都无法跟踪。
因此,首先应该提取纹理,进行自适应二值化。
自适应阈值T: 如果二值化后的图像,如果其方差比较小,则需要进行调整,直到方差比较大(表示已经让图像尽量地黑白交错),说明纹理是最好的。
为了抵抗噪声,需要把T设定一个斯密特门限,比如T1 = 100, T2=105,允许图像小范围内的噪声。
一旦锁定了,最终得到的结果就是两个数组,x,y方向上的二值化数值的统计。
此时,如果无人机进行x,y轴方向的移动,则通过一纬数组运算,可迅速输出需要在x,y轴方向的矫正量。(可采用欧式距离计算)
这样,整个跟踪只需要一个二值化,二值化求和,和匹配两个数组的运算,利用海思的IVS加速,会基本不消耗CPU。
更多:对于一些要求比较高的应用,T可以是一个矩阵,因为单一的阈值不能适应整个画面的亮度。
如下试验了一个未使用斯密特门限,且未使用门限矩阵的粗糙算法: (论坛无法发动图,请看视频) https://www.youtube.com/watch?v=Qhy5luJhAeg
试验代码如下: [code]import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt
cap = cv2.VideoCapture(0)
t = 127 bFirst = True while True: ret,frame = cap.read() height,width = frame.shape[:2] frame2 = cv2.resize(frame,(width/4,height/4)) gray = cv2.cvtColor(frame2,cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.threshold(gray, t, 255, cv2.THRESH_BINARY, gray)
xArray = np.sum(gray,axis=1)
yArray = np.sum(gray,axis=0)
plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(xArray)
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(yArray)
plt.pause(0.01)
plt.clf()
cv2.imshow('frame',gray)
if cv2.waitKey(1) &0xFF == ord('q'):
break
cap.release() cv2.destroyAllWindows()[/code]
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