【全国大学生智能汽车竞赛】——图像部分总结

一、前期准备

1.图像基本知识

这一部分主要自学，先看一些图像处理的书

1.常用的一些主要算法

• 大津算法

利用阈值分割的方法，计算该最佳阈值来区分前景与目标，使得两类像素区分度最大将前景与目标进行分割。https://www.jianshu.com/p/ff7f9f00bd99

• 连通域搜索算法

连通域搜索算法可以方便找到赛场上的赛道连接补成赛车识别的赛道直线。
四连通和八连通的区别

• 霍夫变换

处理圆和直线的关系

• 逆透视

对智能车图像进行的透视校正，能够使得摄像头的固定与程序的耦合相离。当摄像头受到损坏或其他原因需要重新安装时，可通过透视校正的重新标定，基本不需要再调试就可以恢复到之前的状态。透视矫正的重点在于要通过矩阵计算获得一组参数，将参数放入程序中使用。我们使用 MATLAB 开发了用于生成参数的软件，并且兼具取点，图像效果测试，单点测试的功能。
参考资料：逆透视算法文件夹

2.LAB空间和RGB空间

Lab是由一个亮度通道（channel）和两个颜色通道组成的。在Lab颜色空间中，每个颜色用L、a、b三个数字表示，各个分量的含义是这样的： 彻底搞懂LAB颜色空间LAB

• L*代表亮度
• a*代表从绿色到红色的分量
• b*代表从蓝色到黄色的分量

2.Python3编程基础

3.单片机硬件编程

4.OpenMV

1. IDE安装包：https://openmv.io/pages/download
2. 自学教程：https://book.openmv.cc/quick-starter.html