Cạnh A nằm trên giá trị maxVal, do đó đƣợc coi là đƣờng biên. Mặc dù cạnh C là dƣới maxVal, nó đƣợc kết nối với cạnh A, do đó cũng đƣợc coi đƣờng biên hợp lệ và chúng ta có đƣợc đƣờng cong đầy đủ đó. Nhƣng cạnh B, mặc dù nó ở trên minVal và nằm trong cùng một vùng với cạnh của C, nó khơng đƣợc kết nối với bất kỳ đƣờng biên nào trên giá trị maxval nên khơng phải cạnh do đó nó bị loại bỏ.
Lấp đầy biên
Là quá trình lấp đầy các đƣờng biên kín, khơng bị gián đoạn hay đứt khúc, để tạo ra đƣợc ảnh nhị phân có giá trị 0 và 1. Mức 1 là giá trị của hình dạng lấp đầy biên, và bên ngoài biên đƣợc coi là giá trị 0. Nhƣ hình bên trên, đầu tiên phải sơn lại các vùng ở ngoài biên từ ảnh ban đầu ảnh a tức là đổi giá trị 0 bên ngoài thành giá trị 1 thành ảnh b. Sau đó đảo giá trị ảnh ngƣợc lại của ảnh b ta đƣợc ảnh c.
Cuối cùng ta dùng phép tốn OR để giữa ảnh a và ảnh c thì ta có kết quả.
Nhận dạng và phân loại sản phẩm
Ta nhận dạng sản phẩm dựa vào các đặc điểm riêng biệt của từng hình, thì sau đó ta đã có đƣợc các đặc điểm về đỉnh, đặc điểm về cạnh. Đó là nhận dạng sản phẩm.
Sau khi có đƣợc các đặc điểm riêng biệt của từng hình nhƣ trên. Ta có phân loại từng hình dạng sản phẩm một nhờ vào việc so sánh các đặc điểm riêng biệt của chúng. Ta lần lƣợt đi so sánh từng hình một, từ hình vng, đến hình chữ nhật, đến hình tam giác. Nếu các
BỘ MƠN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 18 đặc điểm trùng khớp với đặc điểm đƣợc đề ra trƣớc ở hình dạng nào thì ta kết luận ngay đó là sản phẩm có hình dạng đó. Ngƣợc lại nếu khơng có đặc điểm nào khớp ta kết luận đó là một sản phẩm nào đó khác mà khơng phải sản phẩm đã định sẵn.
2.3 ÁP DỤNG KỸ THUẬT HIỆU CHỈNH STEREO CAMERA ĐỂ TÍNH KÍCH THƢỚC SẢN PHẨM
Khi sử dụng một camera thì rất khó xác định đƣợc khoảng cách từ camera đến vật. Do vậy muốn xác định đƣợc khoảng cách thì cần ít nhất từ hai camera trở lên. Với hai hay nhiều máy ảnh, chúng ta hồn tồn có thể xác định đƣợc độ sâu nếu chúng ta xác định đƣợc các điểm tƣơng đồng của hai ảnh mục tiêu và tham chiếu.
Một xu hƣớng phát triển mới là sử dụng camera thị giác để quan sát nhƣ mắt ngƣời. Mặc dù việc chiết xuất dữ liệu từ ảnh thị giác là khó khăn hơn là dùng cảm biến nhƣng bù lại thì cách thức này cung cấp cho con ngƣời những dữ liệu trực quan sinh động và đầy đủ.
Khi xử lý tín hiệu ảnh stereo thị giác thƣờng có hai khâu:
* Khâu đầu tiên là khâu tiền xử lý có nhiệm vụ lấy ra các dữ liệu có chứa thơng tin hữu ích cho việc phát triển các ứng dụng thị giác stereo thời gian thực.
* Khâu thứ hai các ứng dụng thị giác nhƣ ứng dụng tái tạo môi trƣờng 3D, phát hiện đối tƣợng…
Trong khâu tiền xử lý, có một đặc điểm chính là khối lƣợng dữ liệu thu thập bằng camera rất lớn (lớn hơn nhiều lần so với dữ liệu thu thập bằng cảm biến) cần đƣợc xử lý. Mọi cách giải quyết mới đều phải đƣợc phát triển trên một nền tảng sẵn có. Ở phần tiếp, các kỹ thuật cơ bản của xử lý ảnh 3D sẽ đƣợc đƣa ra để làm cơ sở phát triển cho các thuật toán về sau.
2.3.1 GIỚI THIỆU KỸ THUẬT HIỆU CHỈNH STEREO CAMERA
Hiệu chỉnh stereo camera là phƣơng pháp tính tốn và thực nghiệm nhằm tìm ra các tham số của camera để tái tạo không gian 3D của một cảnh, một vật thể nào đó trong thực tế bằng những ảnh mà camera đó ghi lại đƣợc.
BỘ MƠN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 19
2.3.2 STEREO CAMERA
Stereo vision là kỹ thuật sử dụng hai camera để đo khoảng cách giữa hai đối tƣợng. Thông thƣờng sử dụng hai camera cùng loại và thông số đƣợc đặt trên đƣờng thẳng hoặc ngang.