OV7670摄像头彻底解读

智能车模拟摄像头图像采集方法详解

本帖最后由 superyongzhe 于 2009-11-16 23:24 编辑 我想大家肯定还遇到一个问题，那就是如何知道自己采集的图像是否正确呢？可以使用串 口，大家把我那个程序里面的printp.c 复制到你的工程里，再把includes.h里面的声明添加到你的程序里，在串口初始化程序里 设置好波特率（如何设置可参考《单片 机嵌入式在线开发方法》一书中的相关内容，也可以看芯片资料）。上位机可以使用“串口 助手就可以了”，很简单的。如果大 家还有什么问题就赶快提出来把，我尽量给大家解决，因为这里面前车的东西比较繁杂，我 一下说不清楚。最好有个电视机，能 够看到摄像头摄在那里，这样会更容易校对 近几天看到论坛里有很多网友遇到CCD图像采集的麻烦，我在最开始的时候也为这个烦恼过，由于本人比较菜，在度过大概半个月的绝望日夜后，在刚准备放弃时突然发现我已经采集到正确的图像了。特再次分享，希望能解决大家当前遇到的麻烦。 在采集图像之前，我们首先要知道摄像头输出信号的特性。目前的模拟摄像头一般都是PAL制式的，输出的信号由复合同步信号，复合消隐信号和视频信号。其中的视频信号才是真正的图像信号，对于黑白摄像头，图像越黑，电压越低，图像越白，电压越高。而复合同步信号是控制电视机的电子枪对电子的偏转的，复合消隐信号是在图像换行和换场时电子枪回扫时不发射电子。由于人眼看到的图像大于等于24Hz时人才不会觉得图像闪烁，所以PAL 制式输出的图像是25Hz，即每秒钟有25幅画面，说的专业点就是每秒25帧，其中每一帧有625行。但由于在早期电子技术还不发达时，电源不稳定，容易对电视信号进行干扰，而交流电源是50Hz所以，为了和电网兼容，同时由于25Hz时图像不稳定，所以后来工程师们把一副图像分成两场显示，对于一幅画面，一共有625行，但是电子枪先扫描奇数场1，3，5.....，然后再扫描2,4,6.....，所以这样的话，一副图像就变成了隔行扫描，每秒钟就有50场了。其中具体的细节请参考这个网站 电视原理与系统 /zjx/zjx09/zjx090000.htm 只用看前面的黑白全电视信号和PAL制式就可以了（当然如果感兴趣可以全部看完）。 通过上面的内容如果你对PAL制式信号了然于心，那么就可以开始图像的采集了，PAL 输出的信号有复合同步信号，复合消隐信号和视频信号。那么我们首先就是要从这三种信号中分理出复合同步信号，复合消隐信号和视频信号，以便我们对AD采样到的值进行存储，

STM32单片机ov760摄像头进行图像采集处理

#include #include #include #include #include #include #include #include #include "Image.h" #include "include.h" float kp,kd,ki; s16 steererr = 0; u8 Get_a_Y() { u8 t1,t2; //获得一个Y分量的过程 FIFO_RCK=0; FIFO_RCK=1; t1=(0x00ff&GPIOB->IDR); FIFO_RCK=0; FIFO_RCK=1; t2=(0x00ff&GPIOB->IDR); //跳过一个像素 FIFO_RCK=0; FIFO_RCK=1; t2=(0x00ff&GPIOB->IDR); FIFO_RCK=0; FIFO_RCK=1; t2=(0x00ff&GPIOB->IDR); return t1; }

void skip_a_row() { u16 i; u8 temp; for (i=0;i<320;i++) { //跳过一个像素 FIFO_RCK=0; FIFO_RCK=1; temp=(0x00ff&GPIOB->IDR); FIFO_RCK=0; FIFO_RCK=1; temp=(0x00ff&GPIOB->IDR); } } void Get_a_Image() { u16 i,j; for (i=0;i

基于Labview的图像采集与处理

目前工作成果： 一、USB图像获取 USB设备在正常工作以前，第一件要做的事就是枚举，所以在USB摄像头进行初始化之前，需要先枚举系统中的USB设备。 （1）基于USB的Snap采集图像 程序运行结果： 此程序只能采集一帧图像，不能连续采集。将采集图像函数放入循环中就可连续采集。

循环中的可以计算循环一次所用的时间，运行发现用Snap采集图像时它的采集速率比较低。运行程序时移动摄像头可以清楚的看到所采集的图像有时比较模糊。 （2）基于USB的Grab采集图像 运行程序之后发现摄像头采集图像的速率明显提高。

二、图像处理 1、图像灰度处理 （1）基本原理 将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255中值可取，这样一个像素点可以有1600多万（255*255*255）的颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，其一个像素点的变化范围为255种，所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些。灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。图像的灰度化处理可用两种方法来实现。 第一种方法使求出每个像素点的R、G、B三个分量的平均值，然后将这个平均值赋予给这个像素的三个分量。 第二种方法是根据YUV的颜色空间中，Y的分量的物理意义是点的亮度，由该值反映亮度等级，根据RGB和YUV颜色空间的变化关系可建立亮度Y与R、G、B三个颜色分量的对应：Y=0.3R+0.59G+0.11B，以这个亮度值表达图像的灰度值。 （2）labview中图像灰度处理程序框图 处理结果：

对摄像头采集图像的处理(1)

1. 图像处理 4.2.1目标指引线的提取 智能车通过图像采样模块获得车前方的赛道图像信息，往下介绍如何 分析此二维数组来提取黑线，我们采用边缘检测的方法。 二维数组的行数和列数即为像素的图像坐标，我们若求出了黑线边缘 的图像坐标，就知道了黑线的位置。黑线边缘的特点是其左、右两像素为 一黑一白，两像素值的差的绝对值大于某阀值，大于可根据试验确定；而 其余处的相邻两像素或全白，或全黑，像素值差的绝对值小于该阀值。这 样，只要我们对两数组每行中任何相邻两点做差，就可以根据差值的大小 是否大于该阀值来判断此两点处是否为黑线边缘，还可以进行根据差值的 正负来判定边缘处是左白右黑，还是右黑左白。 从最左端的第一个有效数据点开始依次向右进行阀值判断：由于实际 中黑白赛道边缘可能会出现模糊偏差，导致阀值并不是个很简单介于两相 邻之间，很可能要相隔两个点。因此：第line为原点，判断和line+3的差 是否大于该阀值，如果是则将line+3记为i，从i开始继续在接下的从i+3到该行最末一个点之间的差值是否大于阀值，如果大于则将line+i/2+1的坐 标赋给中心给黑线中心位置值，如5-4

图4-4单行黑线提取法 利用该算法所得到的黑线提取效果不仅可靠，而且实时性好；在失去 黑线目标以后能够记住是从左侧还是从右侧超出视野，从而控制舵机转向让赛车回到正常赛道。 试验表明：只要阀值取得合适，该算法不仅可靠，而且实时性较好。 如果更进一步可以设置阀值根据现场情况的变化而变化。在黑线引导线已经能够可靠提取的基础上，我们可以利用它来进行相应的弯、直道判定，以及速度和转向舵机控制算法的研究。 2.

基于摄像头的图像采集与处理应用

基于摄像头的图像采集与处理应用 1、摄像头工作原理 图像传感器，是组成数字摄像头的重要组成部分。根据元件的材料不同，可分为CCD （Charge Coupled Device，电荷耦合元件）和CMOS（Complementary Metal-Oxide Semiconductor，金属氧化物半导体元件）两大类。 电荷藕合器件图像传感器CCD（Charge Coupled Device），它使用一种高感光度的半导体材料制成，能把光线转变成电荷，通过模数转换器芯片转换成数字信号，数字信号经过压缩以后由相机内部的闪速存储器或内置硬盘卡保存，因而可以轻而易举地把数据传输给计算机，并借助于计算机的处理手段，根据需要和想像来修改图像。CCD由许多感光单位组成，通常以百万像素为单位。当CCD表面受到光线照射时，每个感光单位会将电荷反映在组件上，所有的感光单位所产生的信号加在一起，就构成了一幅完整的画面。 互补性氧化金属半导体CMOS（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）和CCD一样同为在图像传感器中可记录光线变化的半导体。CMOS主要是利用硅和锗这两种元素所做成的半导体，使其在CMOS上共存着带N（带–电）和P（带+电）级的半导体，这两个互补效应所产生的电流即可被处理芯片纪录和解读成影像。然而，CMOS的缺点就是太容易出现杂点, 这主要是因为早期的设计使CMOS在处理快速变化的影像时，由于电流变化过于频繁而会产生过热的现象。 CCD和CMOS在制造上的主要区别是CCD是集成在半导体单晶材料上，而CMOS是集成在被称做金属氧化物的半导体材料上，工作原理没有本质的区别。CCD制造工艺较复杂，采用CCD的摄像头价格都会相对比较贵。事实上经过技术改造，目前CCD和CMOS的实际效果的差距已经减小了不少。而且CMOS的制造成本和功耗都要低于CCD不少，所以很多摄像头生产厂商采用的CMOS感光元件。成像方面：在相同像素下CCD的成像通透性、明锐度都很好，色彩还原、曝光可以保证基本准确。而CMOS的产品往往通透性一般，对实物的色彩还原能力偏弱，曝光也都不太好，由于自身物理特性的原因，CMOS的成像质量和CCD还是有一定距离的。但由于低廉的价格以及高度的整合性，因此在摄像头领域还是得到了广泛的应用 工作原理：为了方便大家理解，我们拿人的眼睛来打个比方。当光线照射景物，景物上的光线反射通过人的晶状体聚焦，在视网膜上就可以形成图像，然后视网膜的神经感知到图像将信息传到大脑，我们就能看见东西了。摄像头成像的原理和这个过程非常相似，光线照射景物，景物上的光线反射通过镜头聚焦，图像传感器就会感知到图像。 具体部分是这样的，摄像头按一定的分辨率，以隔行扫描的方式采集图像上的点，当扫描到某点时，就通过图像传感芯片将该点处图像的灰度转换成与灰度一一对应的电压值，然后将此电压值通过视频信号端输出。如图1所示，摄像头连续地扫描图像上的一行，则输出

摄像头图像采集及处理范文

摄像头采集赛道黑线信息是本系统赛道信息获取的主要途径，本章将从摄像头工作原理、图像采样电路设计、和采样程序流程图三个方面进行介绍。 8.1 摄像头工作原理摄像头常分为彩色和黑白两种摄像头，主要工作原理是：按一定的分辨率，以隔行扫描的方式采样图像上的点，当扫描到某点时，就通过图像传感芯片将该点处图像的灰度转换成与灰度成一一对应关系的电压值，然后将此电压值通过视频信号端输出。 在示波器上观察可知摄像头信号如图8.1所示。摄像头连续地扫描图像上的一行，就输出一段连续的电压视频信号，该电压信号的高低起伏正反映了该行图像的灰度变化情况。当扫描完一行，视频信号端就输出一低于最低视频信号电压的电平（如0.3V），并保持一段时间。这样相当于，紧接着每行图像对应的电压信号之后会有一个电压“凹槽”，此“凹槽”叫做行同步脉冲，它是扫描换行的标志。然后，跳过一行后（因为摄像头是隔行扫描的方式），开始扫描新的一行，如此下去，直到扫描完该场的视频信号，接着就会出现一段场消隐区。此区中有若干个复合消隐脉冲（简称消隐脉冲），在这些消隐脉冲中，有个脉冲，它远宽于（即持续时间长于）其他的消隐脉冲，该消隐脉冲又称为场同步脉冲，它是扫描换场的标志。场同步脉冲标志着新的一场的到来，不过，场消隐区恰好跨在上一场的结尾部分和下一场的开始部分，得等场消隐区过去，下一场的视频信号才真正到来。摄像头每秒扫描25 幅图像，每幅又分奇、偶两场，先奇场后偶场，故每秒扫描50 场图像。奇场时只扫描图像中的奇数行，偶场时则只扫描偶数行。 8.2 图像采样电路设计在本次比赛中赛道仅由黑白两色组成，为了获得赛道特征，只需提取探测画面的灰度信息，而不必提取其色彩信息，所以本设计中采用黑白摄像头。型号为： XB-2001B，分辨率为320*240。为了有效地获取摄像头的视频信号，我们采用LM1881提取行同步脉冲，消隐脉冲和场同步脉冲，电路原理图8.2所示。将视频信号通过一个电容接至LM1881的2脚，即可得到控制单片机进行A/D采样的控制信号行同步HS与奇偶场同步号 ODD/EVEN。

单片机摄像头数据采集与处理

单片机摄像头数据采集与处理 题目单片机摄像头数据采集与处理 _自动化学院_院(系) 自动化_专业学 号 08009123 姓名孙博指导教师符影杰顾问教师起止日期 2012.12.20 –2013.06.10 设计地点中心楼 224东南大学毕业设计(论文)报告摘要单片机摄像 头数据采集与处理摘要随着计算机的发展，随着图像采集处理技术的进步和社会 的发展，其被广泛的运用于社会社交，远程医疗及实时监控等各个方面。图像测量 是一种非接触式的检测方法，可应用于工业、民用等许多领域。图像采集与处理是 图像测量的基础，关系到测量的精度与速度。基于单片机摄像头图像采集与处理技 术拥有广泛的应用市场和广阔的发展前景。本文中基于低功耗单片机的摄像式实时 图像测量系统，通过图像测量的方法，可直接安装在常规电表前，采用摄像技术和 图像识别技术实现数据采集，将读表数据直接在单片机中处理并显示出结果，采用 串口传输技术将数据存储于上位机上并显示，无需人工干预，具有成本低、安装简

单、智能化程度高的特点。针对本设计的特点，采用一种基于图像处理技术 的数码 管检测系统，设计了静态图像采集和静态图像处理的控制方案。首先，通过分析与 实验，完成各功能模块核心元件的选型与外围电路设计。经过硬件调试，完成了最 小系统、图像采集、数据存储、结果显示和数据传输等功能模块的硬件设计。其次， 在硬件平台的基础上，实现各个功能模块的软件功能。基于本装置的 控制 要求，分别选用了 MSP430F149 单片机和STC12LE5A60S2 单片机和OV7670 图像传感器作为核心部件，设计并完成了两套图像测量系统。实验结 果表 明，该装置满足测量要求，达到了研究的预期目的。关键词:图像测量、图像 处理、 摄像头、单片机 .I.东南大学毕业设计(论文)报告 Abstract Singlechip camera data acquisition and processing Abstract With the development of computer technology along with the development of image acquisition andprocessing technology and the progress of society image technology is widely used in socialnetworkingtelemedicine and real-time monitoring. Image measurement is a sort of non-contactmeasurement which can be applied to many fields such as industrial civil. Image acquisition andprocessing is the basis of image measurement which is related to the precision and

摄像头视频采集压缩及传输原理

摄像头视频采集压缩及传输原理 摄像头基本的功能还是视频传输，那么它是依靠怎样的原理来实现的呢？所谓视频传输:就是将图片一张张传到屏幕，由于传输速度很快，所以可以让大家看到连续动态的画面，就像放电影一样。一般当画面的传输数量达到每秒24帧时，画面就有了连续性。 下边我们将介绍摄像头视频采集压缩及传输的整个过程。 一．摄像头的工作原理（获取视频数据） 摄像头的工作原理大致为：景物通过镜头（LENS）生成的光学图像投射到图像传感器表面上，然后转为电信号，经过A/D（模数转换）转换后变为数字图像信号，再送到数字信号处理芯片（DSP）中加工处理，再通过USB接口传输到电脑中处理，通过显示器就可以看到图像了。下图是摄像头工作的流程图： 注1：图像传感器（SENSOR）是一种半导体芯片，其表面包含有几十万到几百万的光电二极管。光电二极管受到光照射时，就会产生电荷。 注2：数字信号处理芯片DSP（DIGITAL SIGNAL PROCESSING）功能：主要是通过一系列复杂的数学算法运算，对数字图像信号参数进行优化处理，并把处理后的信号通过USB等接口传到PC等设备。 DSP结构框架: 1. ISP（image signal processor）（镜像信号处理器） 2. JPEG encoder（JPEG图像解码器） 3. USB device controller（USB设备控制器） 而视频要求将获取的视频图像通过互联网传送到异地的电脑上显示出来这其中就涉及到对于获得的视频图像的传输。 在进行这种图片的传输时，必须将图片进行压缩，一般压缩方式有如H.261、JPEG、MPEG 等，否则传输所需的带宽会变得很大。大家用RealPlayer不知是否留意，当播放电影的时候，在播放器的下方会有一个传输速度250kbps、400kbps、1000kbps…画面的质量越高，这个速度也就越大。而摄像头进行视频传输也是这个原理，如果将摄像头的分辨率调到640×480，捕捉到的图片每张大小约为50kb左右，每秒30帧，那么摄像头传输视频所需的速度为50×30/s＝1500kbps＝1.5Mbps。而在实际生活中，人们一般用于网络视频聊天时的分辨率为320×240甚至更低，传输的帧数为每秒24帧。换言之，此时视频传输速率将不到300kbps，人们就可以进行较为流畅的视频传输聊天。如果采用更高的压缩视频方式，如MPEG-1等等，可以将传输速率降低到200kbps不到。这个就是一般视频聊天时，摄像头所需的网络传输速度。 二．视频压缩部分 视频的压缩是视频处理的核心，按照是否实时性可以分为非实时压缩和实时压缩。而视频传输（如QQ视频即时聊天）属于要求视频压缩为实时压缩。 下面对于视频为什么能压缩进行说明。 视频压缩是有损压缩，一般说来，视频压缩的压缩率都很高，能够做到这么 高的压缩率是因为视频图像有着非常大的时间和空间的冗余度。所谓的时间冗余度指的是两帧相邻的图像他们相同位置的像素值比较类似，具有很大的相关性，尤其是静止图像，甚至两帧图像完全相同，对运动图像，通过某种运算（运动估计），应该说他们也具有很高的相关性；而空间相关性指的是同一帧图像，相邻的两个像素也具备一定的相关性。这些相关性

摄像头图像采集程序与分析

打开摄像头： case IDM_OPENCAMERA: if(capDriverConnect(hwndCap, 0)==TRUE) { capDriverGetCaps(hwndCap , &CapDriver ,sizeof (CAPDRIVERCAPS) ); if (CapDriver.fHasOverlay) capOverlay(hwndCap ,TRUE); else { capPreviewRate(hwndCap ,66) ; capPreview(hwndCap, TRUE) ; } } else { MessageBox(hwndCap,"打开摄像头错误！\n 确定摄像头是否已连接","错误 ",MB_OK); }break; //采集，捕捉摄像头单帧图像 case IDM_CAPTUREIMG: capGrabFrame( hwndCap); break; //保存摄像头采集的图片 case IDM_CAPIMGSA VE: MenuOpenDlg(hwnd,"视频采集保存对话框","save"); capFileSaveDIB(hwndCap,TempName); break;

//VideoCapture.cpp #include #include #include #include #include "VideoCapture.h" #include "resource.h" char TempName[256]; HWND hwndCap; HWND hwndSetCapStutas; CAPDRIVERCAPS CapDriver; CAPSTATUS CapStat; 2 / 17 int WINAPI WinMain(HINSTANCE hInstance,HINSTANCE hPrevInstance,LPSTR lpCmdLine,int nShowCmd) { if(DialogBox(hInstance,(LPCSTR)IDD_DIALOG1,NULL,DlgProc)==-1) MessageBox(NULL,"对话框建立错误！","错误",MB_OK); return 0; } BOOL CALLBACK DlgProc(HWND hdlg,UINT message,WPARAM wParam,LPARAM lParam) { RECT rect; switch(message)

智能车模拟摄像头图像采集方法详解

智能车模拟摄像头 图像采集方法详解 --By LastRitter superyongzhe@https://www.sodocs.net/doc/6318718134.html, https://www.sodocs.net/doc/6318718134.html, 2009年11月16日

目录 目录 (2) 一、智能车程序的组成部分 (3) 二、采集方案选择 (4) 三、PAL信号格式 (5) 四、采集流程详解 (7) 五、部分源代码讲解 (11)

一、智能车程序的组成部分 基于CCD或者CMOS模拟摄像头的智能车程序主要包含以下部分： --图像，速度，加速度等数据采集； --数字图象处理，从图像中获取赛道信息； --以赛道信息，速度，加速度等传感器数据为输入参数进行自动控制，有PID，棒棒，模糊控制等算法。 --调试模块，要能将车的行驶状态等数据显示出来，主要有串口，液晶。最好还要有设置参数的按键，设计良好的调试模块能大大的加速我们的调试过程，不要觉得是浪费时间。

二、采集方案选择 对于摄像头图像采集，也可以用OV6620数字摄像头模块，或者使用高速外部AD进行采集。而在这篇文章中我主要要讲的是使用PAL制式黑白摄像头和单片机片内部AD来进行图像采集。另外根据摄像头的安装方式不同，也有旋转90度进行采集的。对于整个程序的流程也有很多不同，有采完一幅图像后进行处理的，也有采集一行就进行处理的。 这都是大同小异的地方，我在这里只讲旋转了90度，同时是采集完整一副图像后再处理的方案。之所以旋转90度是因为单片机速度的限制，纵向采集的点数比较多，横向的点数少的原因。旋转后可以解决这个问题，但是付出的代价是只能一整幅图像采集完后才能进行图像处理，增加了时间延迟。这是我当初选用的方案，但我现在并不建议使用这种方案，当车的速度很快时，这个时间延迟会很难以忍受的。

摄像头编程并且对图像的处理以及直方图的算法

题目：图像的基本处理 班级：2011级软件2班 姓名：刘磊磊 时间：20130907 摘要：随着数字化与多媒体时代的来临，数字图像处理已经成为必备的基础知识。全国各大专院校的计算机、电子、通信、医学、光学及许多相关专业都开设了与数字图像预处 理相关的课程。数字图像二值化是图像预处理中的一项重要技术，其在模式识别、光学字符识别、医学成像等方面都有着重要应用。本论文主要为大家介绍24位真彩图像的灰度、二值处理以及图像的一些简单的打开和保存和如何画直方图，还有一些通过这次小学期学到的一些知识。 关键字：灰度处理，二值化 图像的打开 void CText1Dlg::ShowPic() { if(m_path =="") //判断图片路径是否存在 { return; } hwnd = GetDlgItem(IDC_pic); hDesDC = hwnd->GetDC()->m_hDC; hSrcDC = CreateCompatibleDC(hDesDC); hBitmap=(HBITMAP)LoadImage(AfxGetInstanceHandle(),m_path,IMAGE_BITMAP,0,0, LR_LOADFROMFILE|LR_CREATEDIBSECTION); GetObject(hBitmap, sizeof(BITMAP), &bm); SelectObject(hSrcDC, hBitmap); hwnd->GetClientRect(&rect); ::SetStretchBltMode(hDesDC,COLORONCOLOR); ::StretchBlt(hDesDC, rect.left, rect.top, rect.right, rect.bottom, hSrcDC, 0, 0, bm.bmWidth, bm.bmHeight,+SRCCOPY); UpdateData(false); } void CText1Dlg::Onopenpicture() //打开图像 { // TODO: Add your control notification handler code here inum = 1; CFileDialog dlg(TRUE,"bmp",".bmp",OFN_HIDEREADONLY,"BMP Files(*.jpg)|*.bmp||");//设置所能打开图像的格式 // CFileDialog dlg(TRUE,"jpg",".jpg",OFN_HIDEREADONLY,"JPG Files(*.bmp)|*.jpg||");这是jpg 图像的打开方式 if(dlg.DoModal() != IDOK) // dlg_jpg.DoModal() {

基于摄像头的影像采集技术

基于摄像头的影像采集技术 摘要：文章针对基于摄像头的影像采集技术进行研究，分析了影像采集技术的关键实现环节（影像提取、影像处理、影像存储、影像检索、影像信息加密）以及影像采集技术的应用现状和发展。 关键词：摄像头；影像采集；影像检索 摄像头已经成为人们非常熟知的设备之一，在生活领域，人们广泛使用摄像头在网络进行有影像、有声音的交谈和沟通；在工作领域，摄像头被广泛的运用于视频会议，远程医疗，军事管理，交通管理，实时监控，档案管理等方面。影像采集技术是指通过图像处理技术或者人工的方式利用影像设备获取图像信息，并存储成为可供使用的数字化信息，通过网络或电话等多种途径进行影像传输，浏览，检索等，从而真正实现对各类档案资料、各种票据的长期保存、智能查询和科学管理。基于摄像头的影像采集技术即通过控制摄像头来采集图像数据，并将图像进行一些处理，按照预定的像素值和图片格式来存储图像并进行相应的图像处理。 1影像采集技术实现的主要步骤 影像采集技术的实现主要有五个环节：影像提取，影像压缩，影像存储，影像检索和影像信息加密。 1.1影像提取 首先要连接并打开摄像头，将摄像头与电脑连接好后，安装相应的摄像头驱动程序，打开摄像头，从摄像头的影像当中提取一张静态影像。具体做法可以使用avicap32.dll中的capCreateCaptureWindowA函数创建一个视频窗口并得到句柄，再用SendMessage函数向其发送消息来控制视频窗口完成影像提取功能。 1.2影像处理 为保证影像清晰可辨，需要对采集到的影像材料进行图像矫正处理：去黑边、倾斜校正、去除线条黑斑，压缩等。 ①去除黑边、线条、黑斑。由于扫描纸张纸质和扫描设备灯光的原因，从影像设备提取出来的影像多数容易采集到黑边，有时还会采集到许多干扰线条或黑色斑点，这些可以通过对影像设置相应阀值，提取影像边缘后进行像素置换的方式来实现。 ②倾斜校正。倾斜校正是一个讨论影像围绕着什么旋转的问题，通常我们是以影像的中心为圆心来旋转。如在常规坐标系中将一个点（假设该点到原点的距

图像采集及处理方法简

图像采集传感器可分为CCD型和CMOS型，其中CMOS型摄像头工艺简单，价格便宜，对于识别智能车赛道这样的黑白二值图像能力足够； 假设每场采样40行图像数据，为了方便软件程序的编写，可以均匀地采样288行视频信号中的40行，即每隔7个有效行采集一行。例如采样其中的第7行、第14行、第21行、…、第273行、第280行，即采样该场信号的第29行、第36行、第43行、…、第295行、第302行（每场开始的前22行视频为场消隐信号）。法1、二值化算法的思路是：设定一个阈值valve，对于视频信号矩阵中的每一行，从左至右比较各像素值和阈值的大小，若像素值大于或等于阈值，则判定该像素对应的是白色赛道；反之，则判定对应的是黑色的目标引导线。记下第一次和最后一次出现像素值小于阈值时的像素点的列号，算出两者的平均值，以此作为该行上目标引导线的位置。 该算法的思想简单，但是这种提取算法的鲁棒性较差，当拍摄图像中只有目标引导线一条黑线时，尚能准确提取出该目标引导线，但当光强有大幅度变化或图像中出现其他黑色图像的干扰时，该算法提取的位置就有可能与目标引导线的实际位置偏离较大。 法2、采用逐行搜索的算法，首先找到从白色像素到黑色像素的下降沿和从黑色像素到白色像素的上升沿，然后计算上升沿和下降沿的位置差，如果大于一定的标准值，即认为找到了黑线，并可求平均值算出黑线的中心点。 至于上升沿、下降沿的检测，可以通过上上次采样数与这次采样数的差值的绝对值是否大于一个阈值来判断，如果“是”且差值为负，则为上升沿；如果“是”且差值为正，则为下降沿。 这里，阀值可以根据经验设定，基本上介于30～46之间（当A/D模块的参考电压为2.5 V时），也可以采用全局自适应法设定，每次采样后首先都遍历一次图像，得到图像灰度值的平均值，然后用这个平均值乘以一个调试系数即可得到所要的阈值。 法3、第一次发帖说得不对的地方请谅解！ 此贴发表的目的是希望大家能够互相讨论下赛道的数据识别与处理和控制，本人没啥能力，就会写写程序而已，第一次玩智能车，好多地方都做得不是很好，我加了几个群，发了半天，没一个人闹句话，可能大家都忙，希望在这里大家能够积极探讨。 我先发表一下我前几天对图像处理，赛道分析和舵机控制的心得，效果一般所以想和大家好好探讨有没有一种更有效的处理方法。我用的方法比较笨，就是大家通常所说的两点求斜率的办法，处理赛道数据的基本方法是，一行从左往右扫描通过连

图像采集与处理在智能车系统中的应用

图像采集与处理在智能车系统中的应用 摘要：在智能车系统的设计中，路径识别的准确性直接影响到智能车能否正确地行驶。以摄像头作为路径识别的传感器能够有效地提高智能车的前瞻性，但原始图像的数据量相对单片机来说是比较庞大的。本文采用了硬件分频的方法对图像数据进行了有效的压缩，并对图像对进行二值化和去除噪声的预处理。大量的实验结果表明，该方案能够实现路径识别的正确性与快速性。 关键词：智能车；图像采集；图像二值化；SAA7111系统概述 智能小车系统主要由路径识别、速度采集、转向控制及车速控制等功能模块组成。路径识别功能采用CMOS摄像头，将其模拟量的视频信号进行视频解码后，经过二值化处理并转化为18×90pix的图像数据后送入MCU进行处理：转向控制采用基于模糊控制算法进行调节；而车速控制采用的是经典PID算法，通过对赛道不同形状的判断结果，设定不同的给定速度。该系统以50Hz的频率通过不断地采集实时路况信息和速度，实现对整个系统的闭环控制，如图1所示。

智能小车的图像采集与存储 图像采集模块设计 CMOS摄像头正常供电后，便可输出原始图像的信号波形，它是PAL制式的模拟信号，包含行同步、行消隐、场同步、场消隐等信号如图2所示。但该形式的信号并不能被CPU 直接使用，需要加入视频解码芯片如SAA7111，它的功能是将摄像头输出的模拟信号转化为数字信号，同时产生各种同步信号，CPU利用此同步信号将图像的数字信号存储在一个外部FIFO芯片AL422中，这便构成了基本的路径检测模块，如图3所示。 图像数据存储 SAA7111是飞利浦公司一款增强型视频输入处理器芯片，常应用在嵌入式视频应用的高度集成的电路中。工作时，模拟视频图像从SAA7111的4个输入端口中的一个端口输入，经模拟处理后，一路通过缓冲器从模拟输出端输出用于监视，另一路经A／D后产生数字色度信号、亮度信号，分别进行亮度信号处理、色度信号处理。亮度信号处理的结果，一路送到色度信号处理器进行综合处理，产生Y、U、V信号，经格式化后从VPO输出，输出的信号格式有422YUV

Halcon学习之二：摄像头获取图像和相关参数

Halcon学习之二：摄像头获取图像和相关参数 1、close_all_framegrabbers ( : : : ) 关闭所有图像采集设备。 2、close_framegrabber ( : : AcqHandle : ) 关闭Handle为AcqHandle的图像采集设备。 3、open_framegrabber ( : : Name, HorizontalResolution, VerticalResolution, ImageWidth, ImageHeight, StartRow, StartColumn, Field, BitsPerChannel, ColorSpace, Generic, ExternalTrigger, CameraType, Device, Port, LineIn : AcqHandle ) 打开图像采集设备 参数信息： Name：图像采集设备的名称 HorizontalResolution和VerticalResolution：分别指预期的图像采集接口的水平分辨率和垂直分辨率 ImageWidth和ImageHeight：指预期图像的宽度部分和高度部分。 StartRow和StartColumn：指显示预期图像的开始坐标 Field：预期图像是一半的图像或者是完整图像 BitsPerChannel：每像素比特数和图像通道 ColorSpace：输出的色彩格式的抓住图像{gray、raw、rgb、yuv、default} Generic：通用参数与设备细节部分的具体意义。 ExternalTrigger：是否有外部触发 CameraType：使用相机的类型 Device：图像获取设别连接到的设备 Port：图像获取设别连接到的端口 LineIn :相机输入的多路转接器 AcqHandle:图像获取设备的Handle 4、grab_image ( : Image : AcqHandle : ) 获取AcqHandle的图像采集设备的Image。 5、get_framegrabber_param ( : : AcqHandle, Param : Value ) 查询AcqHandle的图像采集设备的特殊参数 Param{name ∈、port、revision、bits_per_channel, camera_type、color_space、device、 ?eld、generic、external_trigger、grab_timeout、horizontal_resolution、image_available、image _height、image_width、line_in、start_column、start_row、volatile、vertical_resolution、contin uous_grabbing、} 6、info_framegrabber ( : : Name, Query : Information, ValueList ) 查询指定的图像采集接口的信息。 Name为图像采集设备的名称 Query为需要查询的参数名称 Information是指输出的文本信息

(整理)摄像头图像采集模块讲解

一、智能车制作路线图

二、 摄像头组小车构成框图 输出调试 模块 输入调试 模块 测速 模块 摄 像头 I/O ECT I/O 或 AD I/O

三、智能车摄像头类型 图像传感器根据感光原理可以分为CCD图像传感器和CMOS图像传感器。根据信号输出形式又可以分为模拟信号输出与数字信号输出。下面分别就图像传感器的这几种类型进行简单的讨论。 其摄像头的分类和大概的优缺点如上图所示，CCD摄像头的优点是图像质量高，动态性能好。缺点是素元颗粒大，体积大，能耗高（往往需要12VDC升压电路），需要外围电路控制，且无法和外围信号处理电路集成。但是因其成像质量较CMOS好的原因，高端照相机，摄像机等对图像质量要求较高的设备往往使用CCD 图像传感器。 CMOS的缺点是图像质量较CCD差，动态性能不如CCD。但CMOS的优点是像素元颗粒小，体积也小，像素阵列可以和信号处理器集成在一起，由于集成了内部信号处理器，所以可以设置参数，故CMOS芯片一般可以直接同步输出数字信号和时序信号。 CMOS图像传感器的图像质量虽然较CCD的差，但是并没有影响到智能车的控制或者说没有严重到不可克服的程度。而通过上文介绍，我们知道CMOS传感器相较于CCD有着以下的优点： CMOS图像传感器功耗小，一般只需5V电压即可工作，甚至有3.3V型号，相较与CCD 的12V电压需求相比，CMOS传感器的电源与系统大多数芯片和控制电路相兼容，无需额外升压电路，采用CMOS简化了电路，提高了可靠性。

四、摄像头信号转化有很多种方案 方案一： 采用单片机的AD口，读取图像数据。这个方案的优点是外接电路简单。缺点是受到单片机AD转换速率的影响，读取的数据慢，而且数据错误率较高，同时严重的占用单片机的资源，导致程序运行慢等的缺点。一般单片机超频到64M 下，一行采集大概是80个点。其精度对于图像的分析是不够的，特别是前瞻50cm 以后的信号。所以一般刚刚接触摄像头的选手会选择此方案。但是稍微要提高车子的速度，该方案有很大的局限。所以我们手创科技不推荐选手选择此方案。 方案二： 采用片外AD芯片，例如是高速AD转换芯片：TLC5511。其优点是转化速率快，能够实现比较准确的数据转换。但其缺点是外围电路比较复杂，同时占用8个单片机IO口，成本比较高等。从对图像的黑线提取的角度考虑，比较难实现动态阀值（动态阀值提取黑线的具体原理，下面会介绍）。TLC5511电路图如下图说明： 方案三： 采用高速比较器，例如是高速比较器AD8032，（我们试验LM393也可以达到此效果）。通过选择合适的电压作为比较器的参考电压，把图像信号转化为高低电平信号，其输出信号直接接到单片机的IO口，可以读取到图像信号，一般可得到黑线为1，白板为0的图像信号，（或者是黑线为0，白板为1的图像信息）。 此方案优点是数据转化速率快，若输出信号接单片机低位的IO口，同时单片机超频到64M和使用指针程序，一行可以采集到250个点。同时能够实现准确的数据转换（几乎不会出错）。其精度对于图像的分析是够的，一般在光线均匀和

摄像头论文：基于摄像头的影像采集技术

摄像头论文：基于摄像头的影像采集技术摘要：文章针对基于摄像头的影像采集技术进行研究，分析了影像采集技术的关键实现环节（影像提取、影像处理、影像存储、影像检索、影像信息加密）以及影像采集技术的应用现状和发展。 关键词：摄像头；影像采集；影像检索 摄像头已经成为人们非常熟知的设备之一，在生活领域，人们广泛使用摄像头在网络进行有影像、有声音的交谈和沟通；在工作领域，摄像头被广泛的运用于视频会议，远程医疗，军事管理，交通管理，实时监控，档案管理等方面。影像采集技术是指通过图像处理技术或者人工的方式利用 影像设备获取图像信息，并存储成为可供使用的数字化信息，通过网络或电话等多种途径进行影像传输，浏览，检索等，从而真正实现对各类档案资料、各种票据的长期保存、智能查询和科学管理。基于摄像头的影像采集技术即通过控制摄像头来采集图像数据，并将图像进行一些处理，按照预定的像素值和图片格式来存储图像并进行相应的图像处理。 1影像采集技术实现的主要步骤 影像采集技术的实现主要有五个环节：影像提取，影像压缩，影像存储，影像检索和影像信息加密。 1.1影像提取

首先要连接并打开摄像头，将摄像头与电脑连接好后，安装相应的摄像头驱动程序，打开摄像头，从摄像头的影像当中提取一张静态影像。具体做法可以使用avicap32.dll 中的capcreatecapturewindowa函数创建一个视频窗口并得到句柄，再用sendmessage函数向其发送消息来控制视频窗口完成影像提取功能。 1.2影像处理 为保证影像清晰可辨，需要对采集到的影像材料进行图像矫正处理：去黑边、倾斜校正、去除线条黑斑，压缩等。 ①去除黑边、线条、黑斑。由于扫描纸张纸质和扫描设备灯光的原因，从影像设备提取出来的影像多数容易采集到黑边，有时还会采集到许多干扰线条或黑色斑点，这些可以通过对影像设置相应阀值，提取影像边缘后进行像素置换的方式来实现。 ②倾斜校正。倾斜校正是一个讨论影像围绕着什么旋转的问题，通常我们是以影像的中心为圆心来旋转。如在常规坐标系中将一个点（假设该点到原点的距离为r，r与x轴之间的夹角为θ，则该点可描述为x=rcosθ,y=rsinθ）沿顺时针方向旋转ω角度后，我们得到的点坐标为 x′=rcos(θ-ω)=xcosω+ysinω,y′=ycosω-xsinω。在c#语言中实现影像的倾斜或旋转操作可以使用graphics对

摄像头图像采集模块讲解共31页

一、 智能车制作路线图 二、 摄像头组小车构成框图 三、 智能车摄像头类型 图像传感器根据感光原理可以分为CCD 图像传感器和CMOS 图像传感器。 根据信号输出形式又可以分为模拟信号输出与数字信号输出。下面分别就图像传感器的这几种类型进行简单的讨论。 其摄像头的分类和大概的优缺点如上图所示，CCD 摄像头的优点是图像质量高，动态性能好。缺点是素元颗粒大，体积大，能耗高（往往需要12VDC 升压电路），需要外围电路控制，且无法和外围信号处理电路集成。但是因其成像质量较CMOS 好的原因，高端照相机，摄像机等对图像质量要求较高的设备往往使用CCD 图像传感器。 CMOS 的缺点是图像质量较CCD 差，动态性能不如CCD 。但CMOS 的优点是像素元颗粒小，体积也小，像素阵列可以和信号处理器集成在一起，由于集成了内部信号处理器，所以可以设置参数，故CMOS 芯片一般可以直接同步输出数字信号和时序信号。 CMOS 图像传感器的图像质量虽然较CCD 的差，但是并没有影响到智能车 的控制或者说没有严重到不可克服的程度。而通过上文介绍，我们知道CMOS 传感器相较于CCD 有着以下的优点： CMOS 图像传感器功耗小，一般只需5V 电压即可工作，甚至有3.3V 型 号，相较与CCD 的12V 电压需求相比，CMOS 传感器的电源与系统大多数芯 选择比赛组别选择主控单片机 购买相应配件 机械+硬件设计 软件设计与调试 25%半路跳 摄像头 16位32位冷火32位同一学校同一组别单片机型号不同需要 视频分 离 模拟摄像头 最小系统 单片机 电源： DC 3.3V 舵机电电机驱 输出调试 输入调试 模块 I/O ECT I/O I/O PWM &I/O PWM &I/O