Дмитрий Азаров

Съществуващите системи за провеждане на тестове на "Отворено поле" са малки (около 1m 2), което не ни позволява да посочим надеждно резултатите от теста поради факта, че реалната площ на местообитанието на плъховете е повече от 1m 2 . Разработваната система ще даде възможност за провеждане на тестове на площи от порядъка на 20-30 m 2 .

За да се реши този проблем, беше избрана библиотека с отворен код - OpenCV (Open Source Computer Vision Library). Библиотеката е написана на C и C ++, работи под Linux, Windows и Mac OS X. Има активно развитие на интерфейси за Python, Ruby, MATLAB и други езици.

Сега трябва да накарате програмата да разпознава движението на обекти. Разпознаването на движение се осъществява на няколко етапа. Първо, нека се отървем от шума с гаусов филтър. Обикновено се използва цифрово за обработка на двуизмерни сигнали (изображения) за намаляване на шума. Преобразувайте изображението в сива скала. С осем-битова дълбочина на цвета стойностите на пикселите ще се променят от 0 до 255. Извадете предишния кадър от кадъра, изгладен от Гаусовия филтър. Това създава пикселна маска за движение. В сравнение с праговата стойност получаваме двоично изображение, където 0 означава, че пикселът не се движи, а всичко останало се движи.

На фиг. 4 показва резултата от програмата, когато движите ръката си пред камерата. В центъра на ръката се виждат черни петна, което означава, че в тези области не е регистрирано движение.

Библиографски списък

1. Антон Конушин. Геометрични свойства на множество изображения. Компютърна графика и мултимедия. Брой No 4 (3)/2006. http://cgm.computergraphics.ru/content/view/141

2. Гари Брадски, Адриан Келър Обучение на OpenCV: Компютърна визия с библиотеката OpenCV, ISBN 0596516134; 2008 година.

3. Антон Конушин Геометрични свойства на няколко изображения // Компютърна графика и мултимедия (мрежово списание). - 2006. - No 4 (3).