智能車圖像部分——攝像頭尋跡（學習筆記）
（1）攝像頭基本原理
·中斷處理
pclk 每輸出一個像素值產生一次
href 每輸出完一行產生一次
vsync 每輸出一場產生一次
·DMA傳輸
攝像頭初始化函數LQMT9V034-Init(void)中初始化DMA采集
（2）攝像頭圖像處理
·圖像二值化（灰度圖像變成黑白的圖像，便于處理）
*二值化的方法：1.設定固定閾值，大于閾值設定255白色，小于閾值設定0黑色。2.通過OLED打印（串口比較費時間），通過按鍵對閾值進行調整（設置按鍵的外部引腳中斷）。3.利用大津法（遍歷每個閾值，通過方差使黑白的差異達到最大化）。
·透視變換（變成俯視圖，將矩形圖片拉伸成梯形）
*圖像矯正步驟：1.獲取攝像頭視野角度，水平傾角，高度。2.計算實際圖像與獲取圖像的X、Y坐標對應關系。3.對于缺失值進行補充
·誤差分析（最小二擬合、斜率、曲率）
·賽道邊緣提取（魯棒性【檢測到一個是白色，往右三個都是黑的，再往右三個也都是黑的】、準確度、記憶性）
*1.捕捉賽道左側右側邊緣坐標。2.對于部分情況進行特殊處理。3.計算賽道中心。
*Canny邊緣檢測：梯度（顏色差異方向）方向，找邊緣方向。1.計算梯度幅度和方向。2.保留局部梯度最大的點，以得到細化的邊緣。3.用雙閾值法檢驗。
*路徑規劃及特殊處理：十字交叉路口，環島識別檢測（進環上三角，出環平路，再次遇到上三角），斑馬線停車斷路識別，入庫停車。
（3）攝像頭代碼框架

*main.c：
{
關閉總中斷，防止初始化過程中中斷打斷初始化（當然之后還要打開）
初始化引腳（OLED，電感，點擊，舵機等）
標志位清空
圖像處理
}

*Image Process(void)（圖像處理函數）：
{
開啟攝像頭的時刻設置閾值 （用大津法）
大的while循環（一直要進行圖像處理）while（1）
采集完一張圖像之后將標志置成1，if成立，進行下面操作，進行完這些操作之后再將標志位置成0，這樣保證每次來一幀圖像只對圖像做了一次處理，對車做了一次控制，使攝像頭采集頻率和圖像處理頻率一致。
行中斷場中斷關閉
攝像頭尋跡（清零處理參數，尋找邊線，獲取標志位，oled刷新，之后進行特殊情況判斷，如果是短斷路則把標志位置成0，跳出if語句進入else用電磁進行尋跡。）
}
*void PITO-ISR()（isr.c）PIT中斷
用pit控制pid，pid需要時間間隔相同，所以放進中斷里

*void PORTD-ISR(void)（攝像頭采集中斷處理函數）

*void findEdge()（中線提取函數）
【1.調整有效行數量，查看圖像中線提取結果變化。2.調整不同行權重，查看輸出值影響。3.取消記錄圖像每行中心點，每一幀中心點，運行查看中線提取效果。】
{
從最下面一行開始向上遍歷
while檢測行數小于設置行數
if是最下面一行
開始尋找中心點設置為
提取左邊緣
提取右邊緣
判斷左側or右側是否缺少邊緣
計算中線，并記錄中心點位置
}

總結

以上是生活随笔為你收集整理的智能车图像部分——摄像头寻迹的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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