6. Thời gian và địa điểm thực hiện
2.7.2 Lưu đồ thuật toán
Lưu đồ thuật toán giải thích phần xử lý ảnh thân nhiệt của thỏ sau khi thu được qua quá trình chụp lấy ảnh mẫu. Ảnh RGB được chuyển sang không gian màu HSV để chọn ngưỡng và lấy đặc tính nhiệt độ cao sau đó được xám hóa và nhị phân để trích xuất các đường biên bao quanh vùng nhiệt độ cao. Dựa trên những đường biên
này, ta hoàn toàn có thể xác định được vùng nhiệt độ cao và thực hiện tính toán. Cuối cùng là gửi kết quả nhiệt độ sang ứng dụng blynk.
Trong đó:
I_RGB: Ảnh thân nhiệt đầu vào của thỏ ở không gian màu RGB I_HSV: Ảnh thân nhiệt khi chuyển sang không gian màu HSV I_Mask: Ảnh mặt nạ sau khi được xám hóa và nhị phân
Bước 1: Đưa vào ảnh đầu vào định dạng RGB
Bước 2: Kiểm tra ảnh đầu vào có khác rỗng không, nếu không thoát chương trình, nếu có chuyển sang bước 3
Bước 3: Chuyển ảnh đầu vào RGB sang ảnh không gian màu HSV
Bước 4: Tiến hành phân đoạn ảnh, chọn ngưỡng để lấy được đặc tính nhiệt độ cao Bước 5: Xám hóa và nhị phân ảnh
Bước 6: Trích xuất đường biên bao quanh vùng nhiệt độ cao
Bước 7: Dựa vào đường biên để xác định vùng nhiệt độ cao và tính toán Bước 8: So sánh nhiệt độ với ngưỡng rồi báo kết kết quả sang ứng dụng blynk
45
Ảnh đầu vào I_RGB, nhietdo=0, t_thresh Bắt đầu
sai I_RGB==NULL
đúng Chuyển I_RGB sang không gian màu HSV về
I_HSV
Phân đoạn ảnh I_HSV, chọn ngưỡng để lấy được đặc tính nhiệt độ cao
Xám hóa và nhị phân ảnh để thu về ảnh mặt nạ I_Mask
Trích xuất các đường biên Egde [] bao quanh các vùng nhiệt độ cao từ ảnh mặt nạ
sai Egde [] ==NULL
đúng
Dựa vào cùng đường biên để xác định vùng nhiệt độ cao trên ảnh I_RGB ban đầu
Tính toán nhiệt độ trên ảnh I_RGB: nhietdo=i*0.1+38
sai Nhietdo>t_thresh
đúng
(1) Gửi nhiệt độ sang app BLYNK
Hình 2. 22 Lưu đồ thuật toán của hệ thống
2.8 Kết luận chương 2
Qua việc nghiên cứu, lựa chọn phương pháp và thiết bị cho hệ thống trong chương 2, ta đã giải quyết được bài toán nhận diện, phân loại các loại bệnh thông thường trên thỏ thông qua ảnh camera thân nhiệt của chúng.
Hệ thống sử dụng camera thân nhiệt kết hợp với điều khiển arduino và công nghệ xử lý hình ảnh đã đưa ra một loạt phân tích ảnh cụ thể từ chuyển sang không gian màu phù hợp, phân đoạn, xám hóa và nhị phân, trích xuất đường biên nhiệt độ cao và tính toán thông số nhiệt độ để có thể nhận định chính xác loại bệnh mà thỏ đang mắc phải.
Phần tiếp theo ta sẽ xem kết quả của hệ thống và độ chính xác cũng như ổn định khi hệ thống hoạt động.
CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN