前言 在我比赛的算法,通常在处理元素之前,需要具备良好的图像边界,拐点,边界起始行,边界截止行等主要条件。之前系列文章介绍过了边界,和拐点。有人留言提到过拐点的程序,其实最简单的方法,就是连续几行的边界做差,差值满足条件就判断为拐点。 圆环!!这个在我做车三年一直都是噩梦存在的元素,虽然16届增加了新元素三岔,我依然在圆环花费了最多的时间。因为今年选用
前言 前两篇文章介绍了扫线和图像预处理,而当图像的边界线出来之后,还需要通过边界线来找到一些特征。比如断行,拐点。这一章介绍一些元素处理的预备节根据拐点补线。 一、拐点 拐点就是边界线开始不按照正常斜率的那一点,比如十字,圆环等处发生边界断行,这时候断行的那一点我们称为拐点。识别拐点的方法有很多,这里介绍我用过的几种方法。 1.通过边界线连续
前言 前面写了图像的预处理,包括图像压缩,和大津法,这一章介绍图像边界提取。这里我的算法是基于逐飞开源的灰度图算法写的,但也在上面改进了许多,使得边界的搜取不会出现丢边。 一、灰度边界提取的原理 在我们获取摄像头的数据后,返回回来的是0-255的灰度值。就是时候每一副图都是有许多个值在0-255范围的像素点构成。而比赛时,赛道和赛道背景存
前言:算法开源已经开始第一章信号的预处理 这一章更新下麦轮的驱动方案,使用过CH32的同学都知道,这款单片机的定时器很少,所以推荐的方案中都是采用DRV8701方案来解决一个PWM口控制一路电机,实现电机的正反转。对于以往智能车常用的HIP4082驱动方案都避之不谈,实际上,对于HIP4082也是可以采用相同的控制方法,只是需要在程序上更改一下就行。通常使用DRV8701驱
系列文章目录 之前也把自己做的全向所有电路都开源了,内容也包含完整的原理图PDF,想了解的可以看看往期博客。 硬件开源第一章 硬件开源第二章 前言 算法开源系列估计会比较多,自己做车大概是电磁和摄像头两种方案都用过。但随着这几年的规则改变,智能车也不像前几年那样按照传感器分类了。随着大佬们不断的刷新智能车的车速极限,新手们想或许可以通过多传感器融合的方法,去尽快的实现车的完
十六届智能车全向组硬件开源 前言:算法开源已经开始 第一章信号的预处理第二章边界的提取 写在前面: 我是一个做了三年智能车比赛的本科学生,也是挺菜鸡的一个。国奖也只有一个一等一个二等,和一个划水的三等。说来也挺可惜的,本来今年全向组也是可以拿国一的,结果赛前被前面的强校打击到了。只敢比赛前几分钟把速度降了下来,只希望完赛,给自己三年的做车生涯画一个不完整的句号吧。说实在的,今年的形式可惜的肯定不是
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