Tài liệu Nghiên cứu thiết kế và chế tạo robot vượt địa hình, bám đối tượng sử dụng công nghệ xử lý ảnh

Word to PDF - UnRegistered http://www.word-to-pdf.abdio.com/ ( Word to PDF - Unregistered ) http://www.word-to-pdf.abdio.com/ MỤC LỤC CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU CHUNG…………………………………………………..5 1.1. Giới thiệu chung về rô bốt……………………………………………………..6 1.2. Giới thiệu rô bốt bám đối tượng…………………………………………….....6 1.3. Mục tiêu của đồ án…………………………………………………………......9 1.4. Giới hạn của đồ án…………………………………………………………....10 CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ THƯ VIỆN OPENCV……….....11 2.1. Giới thiệu về xử lý ảnh......................................................................................12 2.1.1. Định nghĩa xử lý ảnh…………………………………………………...12 2.1.2. Các khái niệm liên quan………………………………………………..12 2.2. Thế nào là thị giác máy…………………………………………………….....16 2.3. Thư viện OpenCV………………………………………………………….....16 2.3.1. OpenCV là gì?.........................................................................................16 2.3.2. Vì sao lựa chọn OpenCV?.......................................................................17 2.3.3. Cấu trúc và nội dung OpenCV như thế nào?...........................................18 2.3.4. Các hàm I/O trong OpenCV…………………………………………....19 2.3.5. Các hàm thực hiện xử lý ảnh…………………………………………...21 2.3.6. Các hàm Histograms and Matching…………………………………....22 2.3.7. Hàm Contours………………………………………………………….22 2.3.8. Cơ sở toán học của thuật toán CamShift………………………………22 CHƯƠNG 3. LÝ THUYẾT LIÊN QUAN……………………………………………24 3.1. Cơ bản về Atmega32………………………………………………………….25 3.1.1. Atmega32 là gì?......................................................................................25 3.1.2. Sơ đồ chân của ATmega32…………………………………………….26 3.1.3. Giới thiệu về Timer/Counter 0 của ATmega32………………………..30 3.1.4. Bộ truyền nhận dữ liệu USART………………………………………..32 1 Word to PDF - UnRegistered http://www.word-to-pdf.abdio.com/ ( Word to PDF - Unregistered ) http://www.word-to-pdf.abdio.com/ 3.2. Giao tiếp RS232……………………………………………………………...39 CHƯƠNG 4. THIẾT KẾ VÀ CHẾ TẠO ROBOT……………………………………...41 4.1. Phương án thiết kế 1:…………………………………………………………..42 4.1.1. Hình thể hiện…………………………………………………………….42 4.1.2. Ưu điểm……………………………………………………………….....42 4.1.3. Nhược điểm……………………………………………………………...42 4.2. Phương án thiết kế 2:…………………………………………………………....42 4.1.1. Hình thể hiện…………………………………………………………….42 4.1.2. Ưu điểm………………………………………………………………….43 4.1.3. Nhược điểm……………………………………………………………...43 4.3. Chọn phương án thiết kế và kết quả thi công…………………………………...43 CHƯƠNG 5. XÂY DỰNG PHẦN MỀM ĐIỀU KHIỂN……………………………….45 5.1. Thị giác máy điều khiển rô bốt di động bám đối tượng………………………...46 5.2. Thuật toán tính hướng và kích cỡ của đối tượng cần theo dõi…………………47 5.2.1. Thuật toán chung…………………………………………………………...47 5.2.2. Nhận dạng và bám mục tiêu di động……………………………………….47 5.2.3. Chuyển đổi không gian màu từ RGB đến HSV…………………………….49 5.2.4. Histogram…………………………………………………………………...50 5.2.5. Lọc nhiễu Filter……………………………………………………………..51 5.2.6. Thuật toán CamShift………………………………………………………..51 5.2.7. Thiết kế hoàn chỉnh phần mềm điều khiển………………………………...54 CHƯƠNG 6. XÂY DỰNG MẠCH PHẦN CỨNG……………………………………..57 6.1. Sơ đồ mạch dùng trong đồ án……………………………………………………58 6.1.1. Khối điều khiển trung tâm………………………………………………….58 6.1.2. Khối nguồn…………………………………………………………………59 6.1.3. Khối truyền thông RS232…………………………………………………..59 2 Word to PDF - UnRegistered http://www.word-to-pdf.abdio.com/ ( Word to PDF - Unregistered ) http://www.word-to-pdf.abdio.com/ 6.1.4. Khối điều khiển động cơ……………………………………………………59 6.2. Tập lệnh điều khiển rô bốt……………………………………………………….61 CHƯƠNG 7. KẾT QUẢ THỰC HIỆN………………………………………………….63 7.1. Kết quả thực nghiệm với sự linh động của rô bốt trên một số địa hình.....................64 7.2. Thực nghiệm với phần xử lý ảnh ứng dụng điều khiển rô bốt...................................67 7.2.1. Kết quả thử nghiệm với môi trường tĩnh….………………………………………67 7.2.2. Kết quả thử nghiệm với môi môi trường động….………………………………...69 KẾT LUẬN……………………………………………………………………………...73 PHỤ LỤC A. CHƯƠNG TRÌNH XỬ LÝ ẢNH………………………………………...75 PHỤ LỤC B. CHƯƠNG TRÌNH ĐIỀU KHIỂN ROBOT……………………………...89 PHỤ LỤC C. CHƯƠNG TRÌNH TRUYỀN THÔNG RS232…………………………101 TÀI LIỆU THAM KHẢO……………………………………………………………...107 DANH SÁCH HÌNH VẼ Hình 1.1: PANrobot (nguồn: mobilerobot.org)…………………………………………..7 Hình 1.2: Rô bốt MIDbo (nguồn: telepresenceoptions.com)……………………………8 Hình 1.3: Rô bốt Pops (nguồn: slashgear.com)…………………………………………..8 Hình 1.4: Rô bốt thám hiểm sao hoả (nguồn: robotics.youngester.com)………………..9 Hình 2.1. Lân cận các điểm ảnh của tọa độ (x,y) ……………………………………….14 Hình 2.1. Lân cận các điểm ảnh của tọa độ (x,y)………………………………………..15 Hình 2.3. Thể hiện sự chuyển đổi………………………………………………………..16 Hình 2.4: Quá trình phát triển của OpenCV……………………………………………..17 Hình 2.5: Cấu trúc cơ sở của OpenCV…………………………………………………..18 Hình 3.1: Sơ đồ chân của ATmega32……………………………………………………27 Hình 3.2: Sơ đồ khối của Timer/Counter0………………………………………………30 Hình 3.3. Giản đồ thời gian của chế độ PWM…………………………………………...32 Hình 3.5: Cổng giao tiếp RS232…………………………………………........................41 Hình 5.1:Sơ đồ khối tổng quát hệ thống điều khiển rô bốt................................................47 3 Word to PDF - UnRegistered http://www.word-to-pdf.abdio.com/ ( Word to PDF - Unregistered ) http://www.word-to-pdf.abdio.com/ Hình 5.2: Sơ đồ thuật toán chung……………………………………………………......48 Hình 5.3: Mặt phẳng ảnh………………………………………………………………...49 Hình 5.4: Biểu diễn đối tượng di chuyển trên mặt phẳng ảnh…………………………..50 Hình 5.5: Chuyển đối không gian màu RGB đến HSV………………………………….51 Hình 5.5: Histogram……………………………………………………………………..51 Hình 5.7: Kết quả trước và sau khi lọc nhiễu……………………………………………52 Hình 5.8: Sơ đồ thuật toán CamShift…………………………………………………….53 Hình 5.9:Kết quả tính toạ độ tâm bằng thuật toán CamShift……………………….........54 Hình 5.10: Kết quả bước đầu theo dõi đối tượng bằng thuật toán CamShift……………54 Hình 5.11: Giao diện phần mềm thiết kế hoàn chỉnh……………………………………56 Hình 5.12:Kết quả thử nghiệm với phần mềm…………………………………………...57 Hình 6.1: Sơ đồ khối điều khiển trung tâm………………………………………………59 Hình 6.2: Sơ đồ khối nguồn……………………………………………………………...60 Hình 6.3: Sơ đồ khối truyền thông RS232…………………………………………….....60 Hình 6.4: Sơ đồ phần cứng hoàn chỉnh…………………………………………………..61 Hình 6.5: Sơ đồ nguyên lý mạch điều khiển động cơ…………………………………...62 Hình 7.1: Rô bốt vượt chướng ngại vật (lề đường)............................................................64 Hình 7.2: Rô bốt leo cầu thang..........................................................................................65 Hình 7.2: Rô bốt vượt địa hình nghiêng............................................................................66 DANH SÁCH BIỂU ĐỒ Biểu đồ 1: Giá trị toạ độ tâm đối tượng môi trường tĩnh (160x120)……………………68 Biểu đồ 2: Giá trị toạ độ tâm đối tượng môi trường tĩnh (176x144)……………………68 Biểu đồ 3: Giá trị toạ độ tâm đối tượng môi trường tĩnh (320x240)……………………69 Biểu đồ 4: Giá trị toạ độ tâm đối tượng môi trường tĩnh (640x480)……………………69 Biểu đồ 5: Giá trị toạ độ tâm đối tượng môi trường động (160x120)…………………...70 Biểu đồ 6: Giá trị toạ độ tâm đối tượng môi trường động (176x144)…………………...70 4 Word to PDF - UnRegistered http://www.word-to-pdf.abdio.com/ ( Word to PDF - Unregistered ) http://www.word-to-pdf.abdio.com/ Biểu đồ 7: Giá trị toạ độ tâm đối tượng môi trường động (320x240)…………………...71 Biểu đồ 8: Giá trị toạ độ tâm đối tượng môi trường động (640x480)…………………...71 Biểu đồ 9: Giá trị toạ độ tâm đối tượng môi trường động tốc độ không đổi…………….72 CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU CHUNG 5 Word to PDF - UnRegistered http://www.word-to-pdf.abdio.com/ ( Word to PDF - Unregistered ) http://www.word-to-pdf.abdio.com/ 1.1. Giới thiệu chung về rô bốt Rô bốt hay người máy là một loại máy có thể thực hiện những công việc một cách tự động bằng sự điều khiển của máy tính. Rô bốt là một tác nhân cơ khí, nhân tạo, thường là một hệ thống cơ khí-điện tử. Với sự xuất hiện và chuyển động của mình, rô bốt gây cho người ta cảm giác rằng nó giác quan giống như con người. Từ "rô bốt" (người máy) thường được hiểu với hai nghĩa: rô bốt cơ khí và phần mềm tự hoạt động. Về lĩnh vực người máy, Nhật Bản là nước đi đầu thế giới về lĩnh vực này. Ngày nay rô bốt đang là tâm điểm của một cuộc cách mạng lớn sau Internet. Rô bốt ngày càng được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực công nghiệp, y tế, giáo dục đào tạo, giải trí, an ninh quốc phòng, thám hiểm không gian. Rô bốt là sản phẩm công nghệ có độ phức tạp cao, chứa hàm lượng tri thức vô cùng phong phú về tất cả các lĩnh vực của khoa học và công nghệ. 6 Word to PDF - UnRegistered http://www.word-to-pdf.abdio.com/ ( Word to PDF - Unregistered ) http://www.word-to-pdf.abdio.com/ Ngày nay, người ta vấn còn đang tranh cãi về vấn đề “Một loại máy như thế nào thì đủ tiêu chuẩn để được gọi là một rô bốt ?” Một cách gần chính xác, rô bốt phải có một vài (không nhất thiết phải đầy đủ) các đặc điểm sau đây: · Không phải là tự nhiên, tức là do con người sáng tạo ra. · Có khả năng nhận biết môi trường xung quanh. · Có thể tương tác với những vật thể trong môi trường. · Có sự thông minh, có khả năng đưa ra các lựa chọn dựa trên môi trường và được điều khiển một cách tự động theo những trình tự đã được lập trình trước. · Có khả năng điều khiển được bằng các lệnh để có thể thay đổi tùy theo yêu cầu của người sử dụng. · Có thể di chuyển quay hoặc tịnh tiến theo một hay nhiều chiều. · Có sự khéo léo trong vận động. 1.2. Giới thiệu rô bốt bám đối tượng Hệ thống điều khiển rô bốt có thị giác được sử dụng để theo dõi mục tiêu di động trong các ứng dụng công nghiệp, quốc phòng và xã hội. Hệ thống thị giác có thể được phân thành 2 lớp, theo như cấu trúc của hệ, đó là hệ có camera gắn cố định và hệ có camera gắn trên tay máy (eye-in-hand). Trong hệ camera cố định, camera được gắn cố định so với hệ toạ độ thực, thu thập ảnh của cả mục tiêu và cả môi trường. Mục tiêu của hệ này là cung cấp tín hiệu điều khiển sao cho tay máy đạt được vị trí mong muốn. Mục đích của cấu trúc eye-in-hand là điều khiển tay máy sao cho ảnh của mục tiêu cố định hay di động luôn được duy trì ở vị trí mong muốn trên mặt phẳng ảnh thu được. Trên cơ sở ảnh thu được từ camera, được số hoá và tích hợp trong vòng điều khiển phản hồi, hệ thống điều khiển các khớp của tay máy. Các nghiên cứu của môi trường động bị bỏ khá xa so với của môi trường tĩnh do bị ảnh hưởng khá lớn của tốc độ tính toán cũng như độ chính xác của việc phân tích ảnh. Do vậy có nhiều thuật toán để cải thiện tốc độ xử lý và xem xét đến các quà trình nhiễu tác động lên quá trình thu thập hình ảnh. 7 Word to PDF - UnRegistered http://www.word-to-pdf.abdio.com/ ( Word to PDF - Unregistered ) http://www.word-to-pdf.abdio.com/ Một thách thức của thị giác máy là việc phân loại đối tượng. Một rô bốt có thể phải đối mặt với nhiều đối tượng khác nhau, trong khi đó chỉ có một mục tiêu quan tâm, còn các đối tượng khác thì không. Để nhận biết được thông tin về vị trí của mục tiêu trong môi trường động, các đặc trưng của mục tiêu rất quan trọng. Các điểm lỗ, các góc cạnh, các đặc điểm hình học của mục tiêu được phân tích qua quá trình nhận dạng. Đặc tính về trọng tâm của mục tiêu có thể tính dễ dàng qua moment bâc nhất trong môi trường tĩnh, nhưng trong môi trường động việc này rất khó vì chi phí thời gian tính toán lớn. Bài toán bám mục tiêu di động với quỹ đạo không biết trước yêu cầu phải giữ được đối tượng ở một vị trí nhất định trên mặt phẳng ảnh. Thuật toán CamShift được sử dụng để tính toán toạ độ trọng tâm của đối tượng. Hình 1.1: PANrobot (nguồn: mobilerobot.org 8 Word to PDF - UnRegistered http://www.word-to-pdf.abdio.com/ ( Word to PDF - Unregistered ) http://www.word-to-pdf.abdio.com/ Hình 1.2: Rô bốt MIDbo (nguồn: telepresenceoptions.com) Hình 1.3: Rô bốt Pops (nguồn: slashgear.com) 9 Word to PDF - UnRegistered http://www.word-to-pdf.abdio.com/ ( Word to PDF - Unregistered ) http://www.word-to-pdf.abdio.com/ Hình 1.4: Robot thám hiểm sao hỏa (nguồn: robotics.youngester.com) 1.3. Mục tiêu của đồ án Mục tiêu nghiên cứu của đồ án có thể chia thành ba phần như sau: Thứ nhất: Thiết kế và chế tạo rô bốt có kết cấu phù hợp với một số loại địa hình như: bậc cầu thang, những mặt phẳng nghiêng và có độ dốc lớn…. Thứ hai: Xây dựng phần mềm rô bốt di động bám đối tượng sử dụng OpenCV. Thuật toán được lựa chọn để sử dụng trong đồ án là thuật toán CamShift. Thứ ba: Xây dựng khối phần cứng để kiểm nghiệm giải thuật của thuật toán đã xây dựng sử dụng vi điều khiển Atmega32. Như vậy công việc chính của đồ án là: · Chế tạo rô bốt và cho thử nghiệm trên một số địa hình nghiêng, ghồ ghề · Tìm hiểu thư viện OpenCV. · Tìm hiểu về thuật toán CamShift. 10 Word to PDF - UnRegistered http://www.word-to-pdf.abdio.com/ ( Word to PDF - Unregistered ) http://www.word-to-pdf.abdio.com/ · Lập trình điều khiển rô bốt di động sử dụng thuật toán CamShift. · Thiết kế mạch phần cứng và lập trình điều khiển động cơ sử dụng Atmega32. · Lập trình truyền thông nối tiếp RS232. 1.4. Giới hạn của đồ án - Đồ án tập trung chủ yếu vào xây dựng phần mềm điều khiển sử dụng thư viện OpenCV. - Việc chế tạo rô bốt bằng tay nên không được chính xác như ý muốn. - Rô bốt chỉ thực hiện việc bám đối tượng trong một số môi trường và đối tượng nhất định mà ít bị ảnh hưởng của nhiễu. - Mạch phần cứng và thuật toán điều khiển động cơ chỉ thực hiện việc điều khiển hướng của rô bốt, nghĩa là không điều khiển tốc độ của rô bốt. 11 Word to PDF - UnRegistered http://www.word-to-pdf.abdio.com/ ( Word to PDF - Unregistered ) http://www.word-to-pdf.abdio.com/ CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ THƯ VIỆN OPENCV 12 Word to PDF - UnRegistered http://www.word-to-pdf.abdio.com/ ( Word to PDF - Unregistered ) http://www.word-to-pdf.abdio.com/ 2.1. Giới thiệu về xử lý ảnh 2.1.1. Tổng quan về xử lý ảnh Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ. Nó là một ngành khoa học mới mẻ so với nhiều ngành khoa học khác nhưng tốc độ phát triển của nó rất nhanh, kích thích các trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt là máy tính chuyên dụng riêng cho nó. Xử lý ảnh được đưa vào giảng dạy ở bậc đại học ở nước ta khoảng chục năm nay. Nó là môn học liên quan đến nhiều lĩnh vực và cần nhiều kiến thức cơ sở khác. Đầu tiên phải kể đến xử lý tín hiệu số là một môn học hết sức cơ bản cho xử lý tín hiệu chung, các khái niệm về tích chập, các biến đổi Fourier, biến đổi Laplace, các bộ lọc hữu hạn… Thứ hai, các công cụ toán như đại số tuyến tính, sác xuất, thống kê. Một số kiến thứ cần thiết như trí tuệ nhân tao, mạng nơ ron nhân tạo cũng được đề cập trong quá trình phân tích và nhận dạng ảnh. Các phương pháp xử lý ảnh bắt đầu từ các ứng dụng chính: nâng cao chất lượng ảnh và phân tích ảnh. Ứng dụng đầu tiên được biết đến là nâng cao chất lượng ảnh báo được truyền qua cáp từ Luân đôn đến New York từ những năm 1920. Vấn đề nâng cao chất lượng ảnh có liên quan tới phân bố mức sáng và độ phân giải của ảnh. Việc nâng cao chất lượng ảnh được phát triển vào khoảng những năm 1955. Điều này có thể giải thích được vì sau thế chiến thứ hai, máy tính phát triển nhanh tạo điều kiện cho quá trình xử lý ảnh sô thuận lợi. Năm 1964, máy tính đã có khả năng xử lý và nâng cao chất lượng ảnh từ mặt trăng và vệ tinh Ranger 7 của Mỹ bao gồm: làm nổi đường biên, lưu ảnh. Từ năm 1964 đến nay, các phương tiện xử lý, nâng cao chất lượng, nhận dạng ảnh phát triển không ngừng. Các phương pháp tri thức nhân tạo như mạng nơ ron nhân tạo, các thuật 13 Word to PDF - UnRegistered http://www.word-to-pdf.abdio.com/ ( Word to PDF - Unregistered ) http://www.word-to-pdf.abdio.com/ toán xử lý hiện đại và cải tiến, các công cụ nén ảnh ngày càng được áp dụng rộng rãi và thu nhiều kết quả khả quan. 2.1.2. Các khái niệm liên quan a. Điểm ảnh (Picture Element): Gốc của ảnh (ảnh tự nhiên) là ảnh liên tục về không gian và độ sáng. Để xử lý bằng máy tính (số), ảnh cần phải được số hoá. Số hoá ảnh là sự biến đổi gần đúng một ảnh liên tục thành một tập điểm phù hợp với ảnh thật về vị trí (không gian) và độ sáng (mức xám). Khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được thiết lập sao cho mắt người không phân biệt được ranh giới giữa chúng. Mỗi một điểm như vậy gọi là điểm ảnh (PEL: Picture Element) hay gọi tắt là Pixel. Trong khuôn khổ ảnh hai chiều, mỗi pixel ứng với cặp tọa độ (x, y). Định nghĩa: Điểm ảnh (Pixel) là một phần tử của ảnh số tại toạ độ (x, y) với độ xám hoặc màu nhất định. Kích thước và khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được chọn thích hợp sao cho mắt người cảm nhận sự liên tục về không gian và mức xám (hoặc màu) của ảnh số gần như ảnh thật. Mỗi phần tử trong ma trận được gọi là một phần tử ảnh. b. Độ phân giải của ảnh: Định nghĩa: Độ phân giải (Resolution) của ảnh là mật độ điểm ảnh được ấn định trên một ảnh số được hiển thị. Theo định nghĩa, khoảng cách giữa các điểm ảnh phải được chọn sao cho mắt người vẫn thấy được sự liên tục của ảnh. Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo nên một mật độ phân bổ, đó chính là độ phân giải và được phân bố theo trục x và y trong không gian hai chiều. Ví dụ: Độ phân giải của ảnh trên màn hình CGA (Color Graphic Adaptor) là một lưới điểm theo chiều ngang màn hình: 320 điểm chiều dọc * 200 điểm ảnh (320*200). Rõ ràng, cùng màn hình CGA 12” ta nhận thấy mịn hơn màn hình CGA 17” độ phân giải 320*200. Lý do: cùng một mật độ (độ phân giải) nhưng diện tích màn hình rộng hơn thì độ mịn (liên tục của các điểm) kém hơn. c. Mức xám của ảnh : Một điểm ảnh (pixel) có hai đặc trưng cơ bản là vị trí (x, y) của điểm ảnh và độ xám của nó. Dưới đây chúng ta xem xét một số khái niệm và thuật ngữ thường dùng trong xử lý ảnh. · Định nghĩa: Mức xám của điểm ảnh là cường độ sáng của nó được gán bằng giá trị số tại điểm đó. · Các thang giá trị mức xám thông thường: 16, 32, 64, 128, 256 (Mức 256 là mức phổ dụng. Lý do: từ kỹ thuật máy tính dùng 1 byte (8 bit) để biểu diễn mức xám: Mức xám dùng 1 byte biểu diễn: 2^8 =256 mức, tức là từ 0 đến 255). 14 Word to PDF - UnRegistered http://www.word-to-pdf.abdio.com/ ( Word to PDF - Unregistered ) http://www.word-to-pdf.abdio.com/ · Ảnh đen trắng: là ảnh có hai màu đen, trắng (không chứa màu khác) với mức xám ở các điểm ảnh có thể khác nhau. · Ảnh nhị phân: ảnh chỉ có 2 mức đen trắng phân biệt tức dùng 1 bit mô tả 2 1 mức khác nhau. Nói cách khác: mỗi điểm ảnh của ảnh nhị phân chỉ có thể là 0 hoặc 1. · Ảnh màu: trong khuôn khổ lý thuyết ba màu (Red, Blue, Green) để tạo nên thế giới màu, người ta thường dùng 3 byte để mô tả mức màu, khi đó các giá trị màu: 2^(8*3) =2^( 24) ≈ 16,7 triệu màu. d. Định nghĩa ảnh số : Ảnh số là tập hợp các điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng để mô tả ảnh gần với ảnh thật. e. Quan hệ giữa các điểm ảnh : Một ảnh số giả sử được biểu diễn bằng hàm f(x, y). Tập con các điểm ảnh là S; cặp điểm ảnh có quan hệ với nhau ký hiệu là p, q. Chúng ta nêu một số các khái niệm sau. · Các lân cận của điểm ảnh (Image Neighbors) : * Giả sử có điểm ảnh p tại toạ độ (x, y). p có 4 điểm lân cận gần nhất theo chiều đứng và ngang (có thể coi như lân cận 4 hướng chính: Đông, Tây, Nam, Bắc). {(x-1, y); (x, y-1); (x, y+1); (x+1, y)} = N 4 (p) trong đó: số 1 là giá trị logic; N 4 (p) tập 4 điểm lân cận của p. Đông Nam (x -1, y-1) y x Tây (x, y-1) (x+1, y-1) (x -1, y) (x, y) (x+1, y) (x-1, y+1) (x, y+1) (x+1, y+1) Bắc Hình 2.1. Lân cận các điểm ảnh của tọa độ (x,y) * Các lân cận chéo: Các điểm lân cận chéo N P (p) (Có thể coi lân cận chéo la 4 hướng: Đông-Nam, Đông-Bắc, Tây-Nam, Tây-Bắc) N p (p) = { (x+1, y+1); (x+1, y-1); (x-1, y+1); (x-1, y-1)} * Tập kết hợp: N 8 (p) = N 4 (p) + N P (p) là tập hợp 8 lân cận của điểm ảnh p. * Chú ý: Nếu (x, y) nằm ở biên (mép) ảnh; một số điểm sẽ nằm ngoài ảnh. 15 Word to PDF - UnRegistered http://www.word-to-pdf.abdio.com/ ( Word to PDF - Unregistered ) http://www.word-to-pdf.abdio.com/ · Các mối liên kết điểm ảnh : Các mối liên kết được sử dụng để xác định giới hạn (Boundaries) của đối tượng vật thể hoặc xác định vùng trong một ảnh. Một liên kết được đặc trưng bởi tính liền kề giữa các điểm và mức xám của chúng. Giả sử V là tập các giá trị mức xám. Một ảnh có các giá trị cường độ sáng từ thang mức xám từ 32 đến 64 được mô tả như sau : V={32, 33, … , 63, 64}. Có 3 loại liên kết. * Liên kết 4: Hai điểm ảnh p và q được nói là liên kết 4 với các giá trị cường độ sáng V nếu q nằm trong một các lân cận của p, tức q thuộc N 4 (p) * Liên kết 8: Hai điểm ảnh p và q nằm trong một các lân cận 8 của p, tức q thuộc N 8 (p). * Liên kết m (liên kết hỗn hợp): Hai điểm ảnh p và q với các giá trị cường độ sáng V được nói là liên kết m nếu. 1. q thuộc N 4 (p) hoặc 2. q thuộc N P (p) f. Biến đổi ảnh (Image Transform) : Trong xử lý ảnh do số điểm ảnh lớn các tính toán nhiều (độ phức tạp tính toán cao) đòi hỏi dung lượng bộ nhớ lớn, thời gian tính toán lâu. Các phương pháp khoa học kinh điển áp dụng cho xử lý ảnh hầu hết khó khả thi. Người ta sử dụng các phép toán tương đương hoặc biến đổi sang miền xử lý khác để dễ tính toán. Sau khi xử lý dễ dàng hơn được thực hiện, dùng biến đổi ngược để đưa về miền xác định ban đầu, các biến đổi thường gặp trong xử lý ảnh gồm: - Biến đổi Fourier, Cosin, Sin - Biến đổi (mô tả) ảnh bằng tích chập, tích Kronecker (theo xử lý số tín hiệu [3]) - Các biến đổi khác như KL (Karhumen Loeve), Hadamard Một số các công cụ sác xuất thông kê cũng được sử dụng trong xử lý ảnh. Do khuôn khổ tài liệu hướng dẫn có hạn, sinh viên đọc thêm các tài liệu [1, 2, 3, 4, 5] để nắm được các phương pháp biến đổi và một số phương pháp khác được nêu ở đây. g. Nén ảnh : Ảnh dù ở dạng nào vẫn chiếm không gian nhớ rất lớn. Khi mô tả ảnh người ta đã đưa kỹ thuật nén ảnh vào. Các giai đoạn nén ảnh có thể chia ra thế hệ 1, thế hệ 2. Hiện nay, các chuẩn MPEG được dùng với ảnh đang phát huy hiệu quả. h. Không gian màu HSV : Không gian màu HSV ( Hue , Saturation , Value ) thường được sử dụng bởi những người cần phải lựa chọn màu sắc ( chẳng hạn để in hoặc vẽ ) từ một đĩa màu vì vậy nó tương ứng tốt hơn ( kinh nghiệm màu sắc ) không gian màu RGB đem lại . Hàm rgb2hsv và hsv2rgb chuyển đổi ảnh giữa các không gian màu RGB và HSV . 16 Word to PDF - UnRegistered http://www.word-to-pdf.abdio.com/ ( Word to PDF - Unregistered ) http://www.word-to-pdf.abdio.com/ Khi giá trị Hue nằm trong khoảng 0 và 1 thì màu tương ứng sẽ biến đổi từ red, yellow , green , cyan , blue , magenta và black sang red . Vì vậy , giá trị thực của red là từ 0 đến 1 . Cũng vậy , khi saturation biến thiên từ 0 đến 1 , màu tương ứng ( hues ) biến đổi từ chưa bão hoà đến hoàn toàn bão hoà ( unsaturated to fully saturated ) . Cuối cùng , nếu value ( hay độ sáng ) biến đổi từ 0 đến 1 , màu tương ứng sẽ càng sáng hơn . Hình 2.2. Minh họa không gian màu HSV. - Hàm rgb2hsv chuyển đổi bản đồ màu hoặc ảnh RGB sang không gian màu HSV . Hàm hsv2rgb thi hành thao tác ngược lại 17 Word to PDF - UnRegistered http://www.word-to-pdf.abdio.com/ ( Word to PDF - Unregistered ) http://www.word-to-pdf.abdio.com/ Hình 2.3. Thể hiện sự chuyển đổi 2.2. Thế nào là thị giác máy Thị giác máy là một lĩnh vực đa dạng và đang rất phát triển. Khái niệm thị giác máy (Computer vision) có liên quan tới nhiều ngành học và hướng nghiên cứu khác nhau. Từ những năm 1970 khi mà năng lực tính toán của máy tính ngày càng trở nên mạnh mẽ hơn, các máy tính lúc này có thể xử lý được những tập dữ liệu lớn như các hình ảnh, các đoạn phim thì khái niệm và kỹ thuật về thị giác máy ngày càng được nhắc đến và nghiên cứu nhiều hơn cho tới ngày nay. Hiện tại, lĩnh vực này được các chuyên gia đánh giá là vẫn còn mới mẻ và sẽ có rất nhiều thay đổi trong thời gian tới. Lĩnh vực nghiên cứu của thị giác máy rất rộng, và đặc điểm chung là các bài toán về thị giác máy tính đều không có một đề bài chung và cách giải duy nhất. Mỗi giải pháp giải quyết vấn đều được một kết quả nhất định cho những trường hợp cụ thể. Ta có thể thấy sự tương quan giữa thị giác máy với các lĩnh khác. 18 Word to PDF - UnRegistered http://www.word-to-pdf.abdio.com/ ( Word to PDF - Unregistered ) http://www.word-to-pdf.abdio.com/ 2.3. Thư viện OpenCV 2.3.1. OpenCV là gì ? OpenCV viết tắt của Open Source Computer Vision Library. Nó chứa hơn 500 hàm sử dụng trong thị giác máy. OpenCV là một thư viện mã nguồn mở (open source) http://sourceforge.net/. Thư viện được viết bằng ngôn ngữ C và C++ có thể chạy trên các hệ điều hành Linux, Window và Mac OS X. OpenCV được thiết kế để nâng cao hiệu suất tính toán và nhấn mạnh đến hệ thống thời gian thực. Một điều tuyệt vời của OpenCV là nó đưa ra một hệ thống đơn giản, dễ sử dụng giúp mọi người nhanh chóng xây dựng các ứng dụng trong thị giác máy, kể cả các hệ thống kiểm tra trong nhà máy, bức ảnh trong lĩnh vực y học, bảo mật, rô bốt học v..v. Nó chứa các lập trình xử lý ảnh rất đơn giản, kể cả thực thi các hàm bậc cao như dò tìm khuôn mặt, theo dõi khuôn mặt, nhận dạng khuôn mặt, lọc Kalman. Kể từ khi được giới thiệu vào tháng 1 năm 1999, OpenCV đã được sử dụng trong rất nhiều ứng dụng, các sản phẩm và các nghiên cứu. Ví dụ trong lĩnh vực hàng không vũ trụ, bản đồ web, sử dụng giảm nhiễu trong y học, phân tích đối tượng, an ninh, hệ thống dò tìm, theo dõi tự động và hệ thống bảo mật, quản lý hệ thống sản xuất, xử lý camera, ứng dụng trong quân sự, hệ thống hàng không không người lái, trên mặt đất, các tàu ngầm. Ngoài ra, nó còn được sử dụng trong nhận dạng âm thanh. OpenCV còn là một chìa khóa quan trọng trong các rô bốt sử dụng thị giác máy như Stanford, Asimo. 19 Word to PDF - UnRegistered http://www.word-to-pdf.abdio.com/ ( Word to PDF - Unregistered ) http://www.word-to-pdf.abdio.com/ Hình 2.4: Quá trình phát triển của OpenCV 2.3.2. Vì sao lựa chọn OpenCV ? - Thị trường thị giác máy đang ngày càng mở rộng và liên tục phát triển. - Thư viện tiêu chuẩn sẽ tạo ra các ứng dụng mới và các giải pháp xử lý dễ dàng hơn. - Đặc biết tối ưu khi sử dụng cấu trúc của Intel. - Tạo ra các mẫu ứng dụng bằng các thư viện được cập nhật thường xuyên và thực hiện được các thuật toán rất nặng như dò tìm khuôn mặt. - Có rất nhiều công nghệ hiện đại và các công ty lớn sử dụng thư viện OpenCV trong ứng dụng của mình (điển hình như Intel, Microsoft, IBM, Siemens, Google v..v.) và các trung tâm nghiên cứu như (Stanford, MIT, CMU, Cambridge, INRIA…). - Hơn 14000 thành viên trên forum OpenCVyahoogroups.com với trung bình 10 đến 20 bức thông điệp được trao đổi hàng ngày. - Điều đó có thể khẳng định OpenCV thực sự đã góp phần vô cùng lớn trong lĩnh vực thị giác máy. 20