Connaissances de base sur le traitement d'image

Qu'est-ce qu'une caméra ?

Nous avons tous vu diverses caméras, comme

Qu'est-ce qu'une caméra ? En dernière analyse, c'est un dispositif qui convertit des signaux optiques en signaux électriques. En vision par ordinateur, le modèle de caméra le plus simple est le modèle du sténopé (pinhole) :

Le modèle sténopé est un modèle de caméra idéal qui ne tient pas compte de la courbure de champ, de la distorsion et d'autres problèmes présents dans les caméras réelles. Cependant, en usage réel, ces problèmes peuvent être résolus en introduisant des paramètres de distorsion lors du processus de calibration, si bien que le modèle sténopé reste le modèle de caméra le plus largement utilisé.

L'image traverse l'objectif et vient frapper une puce photosensible. La puce photosensible peut convertir des informations telles que la longueur d'onde et l'intensité de la lumière en un signal numérique reconnaissable par l'ordinateur (circuit numérique). L'élément photosensible ressemble à ceci :

(L'élément carré au centre est l'élément photosensible)

Que sont les pixels et la résolution ?

L'élément photosensible est composé de nombreux points photosensibles, par exemple 640480 points ; chaque point est un pixel, et les pixels de chaque point sont collectés et organisés pour former une image. La résolution de cette image est donc de 640480 :

Qu'est-ce que la fréquence d'images

La fréquence d'images (FPS) est le nombre d'images traitées par seconde. Au-delà de 20 images par seconde, l'œil humain distingue difficilement les saccades. Bien entendu, sur une machine, plus la fréquence d'images est élevée, mieux c'est. Comparaison de la fréquence d'images maximale de l'OpenMV :\ Remarque : l'absence de marque signifie que l'image n'est pas transmise à l'IDE, car ce processus est très coûteux en temps.

Qu'est-ce que la couleur

Physiquement, la couleur est constituée d'ondes électromagnétiques de différentes longueurs d'onde.\ \

Cependant, selon l'effet visuel perçu par l'œil humain, la couleur de la lumière visible peut être décrite par les espaces colorimétriques RGB, CMJN, HSB et LAB.

Couleurs primaires RGB

Le principe des trois couleurs primaires n'est pas dû à des raisons physiques, mais à des raisons physiologiques propres à l'être humain. Il existe dans l'œil humain plusieurs photorécepteurs coniques qui distinguent les couleurs, les plus sensibles étant ceux réagissant à la lumière jaune-vert, verte et bleu-violet (ou violette) (longueurs d'onde respectives de 564, 534 et 420 nanomètres).

C'est pourquoi le RGB est souvent utilisé sur les moniteurs pour afficher les images.

LAB luminosité-contraste

Dans l'espace colorimétrique Lab, L représente la luminosité ; une valeur positive de a représente le rouge, une valeur négative représente le vert ; une valeur positive de b représente le jaune, une valeur négative représente le bleu. Contrairement aux espaces colorimétriques RGB et CMJN, la couleur Lab est conçue pour être proche de la vision humaine.

Par conséquent, la composante L permet d'ajuster la paire de luminosité et de modifier les niveaux de sortie des composantes a et b afin d'obtenir un équilibre des couleurs précis.

Remarque : dans l'algorithme de recherche de blocs de couleur d'OpenMV, ce mode LAB est utilisé !

Choix de la source lumineuse

Si votre machine est utilisée dans l'industrie, ou s'il s'agit d'un dispositif fonctionnant 24 heures sur 24, il est essentiel de maintenir une source lumineuse stable, en particulier dans les algorithmes de couleur. Dès que la luminosité change, la valeur de l'ensemble de la couleur change considérablement !

À compléter

Distance focale de l'objectif

Comme l'image est réfractée par l'objectif puis vient frapper l'élément photosensible, l'objectif détermine la taille et la distance de l'image entière. L'un des paramètres les plus importants est la distance focale.

Distance focale de l'objectif : désigne la distance entre le point principal de l'objectif et le foyer après passage dans l'optique ; c'est un indicateur de performance important de l'objectif. La longueur de la distance focale de l'objectif détermine la taille de l'image, la taille du champ de vision, la taille de la profondeur de champ et la perspective de l'image. Lors de la prise de vue d'un même sujet à la même distance, l'image formée par un objectif à longue focale est grande, et l'image formée par un objectif à courte focale est petite. Notez que plus la distance focale est longue, plus l'angle de vue est petit.\

Un autre point est la distorsion de l'objectif. En raison des principes de l'optique, les différentes positions sur la puce photosensible ont des distances différentes par rapport à l'objectif. En termes simples, plus l'image est proche du bord, plus elle est petite. Par conséquent, un effet fisheye (distorsion en barillet) apparaît sur les bords. Pour résoudre ce problème, vous pouvez utiliser un algorithme pour corriger la distorsion dans le code. Remarque : OpenMV utilise image.lens_corr(1.8) pour corriger l'objectif ayant une distance focale de 2,8 mm. Vous pouvez également utiliser directement un objectif sans distorsion. L'objectif sans distorsion comporte une lentille de correction supplémentaire, donc le prix sera naturellement beaucoup plus élevé.

Voici une comparaison d'objectifs de différentes distances focales lorsque l'OpenMV est à environ 20 cm du bureau\

Filtre d'objectif

Il y a généralement un filtre sur l'objectif.

À quoi sert ce filtre ?

Nous savons que les différentes couleurs de lumière ont des longueurs d'onde différentes. Dans un environnement normal, en plus de la lumière visible, il y a également beaucoup de lumière infrarouge. En vision nocturne, la lumière infrarouge est utilisée.

Cependant, dans les applications de couleur normales, la lumière infrarouge n'est pas nécessaire, car elle réagit également avec l'élément photosensible, ce qui rend l'image entière blanche. Nous plaçons donc un filtre sur l'objectif qui ne laisse passer que les longueurs d'onde jusqu'à 650 nm, afin de couper la lumière infrarouge.