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第330章 小孔成像和PNP问题

小说:重生学神有系统 作者:一碗酸梅汤 更新时间:2020-02-25 20:42
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  要想利用“人工神经网络”处理图像识别问题,需要事先收集到大量的数据。
  可是仓促之间,上哪去弄数据?
  倒是可以给“战神一号”拍一些“写真”,来充当训练集,反正所有的参赛机器人,外形都差不多。
  这样做倒也不是不行,但时间太仓促了,数据的量级达不到要求,训练效果应该不会太好。
  而且,就算拼着一夜不睡,东拼西凑出一点训练数据,也很可能来不及训练了。
  训练“人工神经网络”,毕竟是一件比较消耗时间的事情。
  而现在最大的问题,就是缺少时间,明天就要正式上场了的说……
  何况,“人工神经网络”的优势在于通用性和准确率,在特定问题上的识别速度,还真不见得能比得上精心优化过的“笨办法”。
  所以江寒仔细思考了一番之后,还是决定采用“几何形状匹配”的思路来做图像识别。
  这种办法的优点是识别速度比较快,更容易获得高帧率。
  编程的复杂度可能稍微高了一点,但这对江寒来说,并不是什么太大的问题。
  他先新建一个.CPP文件,以及对应的.h头文件,然后创建一个新的类,用于容纳自己的图像识别算法。
  接下来就可以正式编码了。
  江寒一边思考,一边编写代码,靳雪雯在一边安静地看着。
  两人偶尔也交流一两句,讨论一下编程思路、函数的功能之类的问题。
  “江寒哥哥,这几个语句是做什么用的啊?”
  “这个是图像预处理,按照自定义的阈值,将每个像素二值化……”
  “那江寒哥哥,这个函数呢?我有点看不懂……”
  “哦,这个叫膨胀处理,可以让图像的轮廓更加明显……”
  ……
  二十多分钟后,江寒搞定了图像预处理的相关代码。
  这部分要做的事情很简单,就是将摄像头拍到的图像,先处理成灰度图,然后二值化,只留下LED灯部分。
  接下来,要在图像中遍历像素、寻找LED灯的轮廓。
  这是整个算法中计算量最大的部分。
  好在江寒对图片的预处理,做得相当到位,将这一步所消耗的时间,基本上压缩到了极限。
  找到LED灯后,下面的事情就简单了,遍历轮廓、提取LED灯,再匹配筛选、找到机体轮廓,然后就可以锁定目标攻击了。
  在做机体轮廓分析时,江寒考虑了一下,使用了模板匹配技术。
  这样一来,就进一步减少了运算量,节省了时间。
  到了这里,目标识别就基本完成了。
  接下来,就可以测算目标的方位和距离了。
  这一步涉及到图片坐标系与大地坐标系之间的换算,算法复杂度相当高。
  但江寒岂是欺软怕硬的人呢?
  只要舍得脑力全开,肯定是搞得定的。
  然而,这样又有一个新问题,可别不等完成编码,大脑的能量就消耗殆尽了。
  那种空虚乏味的感觉,可是相当难受的……
  所以江寒想了想,就笑眯眯地说:“小蚊子,可以拜托你一件事吗?”
  靳雪雯精神一振,摩拳擦掌地说:“江寒哥哥,快说、快说,是什么事?”
  自己闲了这么久,总算可以派上点儿用场了……
  江寒微微一笑,说:“帮我打个电话给前台,要点宵夜。”
  “没问题!”靳雪雯脆生生地答应了一声。
  然后拿出手机,喜滋滋地问:“江寒哥哥,你想吃什么呀?”
  “冰岛红极参,问问哪里有,然后让前台帮忙订做两盘,送到大厅来。”
  “好的。”靳雪雯立即拨号。
  江寒想了想,又补充说:“口味随便,红烧、清蒸无所谓……哦,对了,让他们把点餐的钱加到我账单里。”
  靳雪雯一摆手:“不用,你教我改程序,我还不知道怎么感谢呢!
  再说咱们战队刚刚成立,本队长请吃个宵夜,也是应该的吧?”
  江寒呵呵一笑:“小蚊子啊,你可能不太清楚,这种地方,一条红极参只怕得7、8百块。”
  靳雪雯嘻嘻一笑:“没事,让爸爸买单就行了,他赚钱就是给我和妈妈花的嘛。”
  江寒:“……”
  有点无言以对的感觉。
  眼前这一只,莫非就是传说中的富萝莉?
  毕竟有句话说得好,十个萝莉九个富,还有一个……
  靳雪雯很快安排完宵夜,然后继续看江寒编程。
  江寒接下来就开始编写目标测算模块。
  靳雪雯原本使用的办法,是直接用像素坐标来计算旋转角度。
  这样做倒也不是一定不行,但比较麻烦,而且效果也不会太好。
  这是因为像素坐标差与角度之间,并不是线性关系,必须根据像素的坐标,随时矫正换算比例,才能得到一个不很精确的近似值。
  江寒思考了一下,根据“小孔成像”的原理,设计了一个简单而又巧妙的算法,通过像素坐标算出了正确的转角。
  想要从图像数据中得到物理世界的坐标,需要先标定摄像头,从而得到摄像头的内参。
  这一步可以使用OpenCV中的标定工具来做。
  标定完摄像头后,就能得到摄像头的内参矩阵和畸变参数。
  根据这两组参数,对像素值的坐标进行矫正,然后就可以通过反三角函数,来计算出需要的角度了。
  写完算法之后,江寒又设计了一个小实验,对其进行了验证。
  实验结果表明,这个算法完全OK,准确率和速度都优于靳雪雯原来的算法。
  但这种算法也有一个相当明显的缺陷,由于缺失了深度信息,因此无法对坐标系进行变换操作。
  这样一来,就只能得到相对于摄像头中心的转角……
  那么如何解决深度的问题,得到三维坐标呢?
  江寒又设计了一种算法,通过求解PNP问题,来得到敌我双方在真实空间中的坐标偏移。
  PNP问题,就是PerspectiveN-PointProblem。
  江寒对这个算法不是十分熟悉,只知道可以用来处理空间定位问题。
  所以,他先去网上找了几篇文献,仔细浏览,理解了原理之后,才开始编写自己的代码。
  首先标定摄像头,得到相机的内参矩阵和畸变参数,然后测量物体的尺寸,得到物体在世界坐标系中的坐标。
  接下来,从图像中得到机体的像素坐标,然后通过SolvePnP函数计算出平移向量,对坐标进行平移操作。
  最后再修正一下y轴和z轴的坐标,就可以通过反三角函数,计算出所需要的角度值了。
  这种算法可以得到物体在三维空间中的坐标,缺点是需要计算四个点,而第一种算法,利用小孔成像的原理,只需要计算一个点就够了。
  两种办法各有优缺点,可以分情况,灵活运用。
  当目标距离十分遥远时,就用“小孔成像法”计算角度;距离合适的时候,则不妨切换成PNP法……
  这样一来,就能兼顾效率与精准了。
  破费!
  最后还有一件事,那就是目标动作预测。
  这是一个相当困难的问题,但也是一个非常重要的问题。
  预测做得好不好,直接决定了子弹的命中率。
  如果不做预测,当敌方车辆不断移动时,瞄准点将总是滞后于敌机的实际位置。
  这当然是不可接受的。
  所以必须做,而且还要尽可能地做到完美!
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