Как использовать OpenMV для измерения расстояния

Видеоурок 10 - Измерение расстояния и размера объекта: https://singtown.com/learn/50001/

Видеоурок 33 - Оптическое измерение расстояния ToF: https://singtown.com/learn/50539/

• Первый способ:\ Используя apriltag. Apriltag позволяет выполнять 3D-позиционирование. Подробности реализации см. в нашем руководстве:\ http://book.openmv.cc/image/apriltag.html

• Второй способ:\ OpenMV использует монокулярную камеру. Чтобы измерить расстояние, необходимо выбрать эталонный объект и использовать соотношение размеров эталонного объекта для вычисления расстояния.

В этом разделе рассматривается второй способ - как вычислить расстояние между камерой и шариком для пинг-понга по размеру шарика в кадре камеры.

Как известно, чем дальше шарик для пинг-понга от камеры, тем меньше размер шарика в кадре камеры, поэтому возникает вопрос:\ Какова эта зависимость?\ (Примечание: математическая геометрическая задача здесь затрагивает только тригонометрию из курса старшей школы. Если вы не хотите её разбирать, можно сразу перейти к выводу)

Чтобы упростить задачу, посмотрим на картинку:\

Из геометрического соотношения в камере слева мы можем узнать:

Таким образом, получаем (формула 1)

Из геометрического соотношения в реальной среде справа мы можем узнать:

Подставив (формулу 1), получаем (итоговую формулу):

Вот та зависимость, которую мы в итоге хотели узнать!\ Что это означает?\ Lm слева от знака равенства - это длина, а Bpix - количество пикселей, занимаемых шариком в кадре камеры (пикселей на диаметр). Справа от знака равенства Rm - это реальный радиус шарика, Apix - фиксированное значение в пикселях, а a - половина угла обзора.\ Итак! Итак! Итак! Итак! Итак! Итак! Итак!\ Эта формула говорит нам:

实际长度和摄像头里的像素成反比

Упрощённо:

距离 = 一个常数/直径的像素

Хорошо, теперь мы знаем эту зависимость, и она такая изящная и простая!\ Конкретные шаги следующие: сначала нужно измерить значение этой константы. Само собой разумеется, сначала поместите шарик на расстояние 10 см от камеры, выведите значение диаметра в пикселях на камере, а затем перемножьте эти значения, чтобы получить значение k!

Тогда расстояние = эта константа / количество пикселей в кадре камеры, вот так просто.

Вот код для OpenMV:

# Measure the distance
#
# This example shows off how to measure the distance through the size in imgage
# This example in particular looks for yellow pingpong ball.

import csi, image, time
csi0 = csi.CSI()

# For color tracking to work really well you should ideally be in a very, very,
# very, controlled enviroment where the lighting is constant...
yellow_threshold   = ( 56,   83,    5,   57,   63,   80)
# You may need to tweak the above settings for tracking green things...
# Select an area in the Framebuffer to copy the color settings.

csi0.reset() # Initialize the camera sensor.
csi0.pixformat(csi.RGB565) # use RGB565.
csi0.framesize(csi.QQVGA) # use QQVGA for speed.
csi0.snapshot(frames=10) # Let new settings take affect.
csi0.auto_whitebal(False) # turn this off.
clock = time.clock() # Tracks FPS.

K=5000#the value should be measured

while(True):
    clock.tick() # Track elapsed milliseconds between snapshots().
    img = csi0.snapshot() # Take a picture and return the image.

    blobs = img.find_blobs([yellow_threshold])
    if len(blobs) == 1:
        # Draw a rect around the blob.
        b = blobs[0]
        img.draw_rectangle(b[0:4]) # rect
        img.draw_cross((b[5], b[6])) # cx, cy
        Lm = (b[2]+b[3])/2
        length = K/Lm
        print(length)

    #print(clock.fps()) # Note: Your OpenMV Cam runs about half as fast while
    # connected to your computer. The FPS should increase once disconnected.

Вот результат: расстояние выводится через последовательный порт.