3D激光扫描三维重建——5.(matlab)系统框架

• 初始化视频输入

  • 创建视频输入（videoinput()）
  • 设置视频录制的帧数
    
    • （1）需要一度一帧的频率，180度需要180帧
    • （2）系统刚开始初始化时，扫描平台由静止开始运动会有抖动，并且视频录制开始时间与舵机旋转时间会存在一定偏差，因此丢弃视频的前几帧，所以在有效的180帧之前多录5帧，大概167ms(1s/30度30帧）
  • 设置手动曝光调整视频输入的帧率
    
    • 首先曝光度是相机感光元件被照射的程度，对于自动曝光模式，相机的感光组件要收集到一定阈值程度的光线才可拍出一帧图像。由于本系统的实验环境光线较弱，导致帧率降低和不稳定，所以要通过手动调整曝光补偿量（设置为-6），以达到系统每秒30帧的要求
  • 初始化并打开与arduino通信的串口
  • 录制视频
    
    • （1）matlab向串口发送一个“1”，arduino收到该数据后，开始控制舵机旋转
    • （2）设置视频录制时间 = 总帧数 * 帧率
    • （3）录制结束后，根据首尾帧的时间戳，计算实际录制帧率，即拍摄一帧需要的时间，然后计算帧率误差百分比（帧率误差值/相机帧率）

• 初始化三角测距参数

  • 基线长度：22.54cm
  • 激光器与旋转中心的距离：10.5cm
  • 激光器与基线的夹角弧度制：1.461度
  • 激光器与基线的夹角：82度
  • 单位像素大小：2.2um（该值根据相机coms器件决定的，固定值）
  • 计算实际焦距：标定得到的相机焦距 * 单位像素大小
    
    • 补充：（1）标定得到的焦距是以pixel size为单位
    • （2）焦距：成像平面到镜片中心的实际距离
  • 计算像素平面任意一个y位置所对应的焦距（任意y位置与基线所成的面的夹角 = arctan(任意y位置与y的中心位置的距离 / y的中心位置的焦距)，像素平面任意一个y位置所对应的焦距 = y的中心位置的焦距 / cos(任意y位置与基线所成的面的夹角)）

• 三角测距：处理视频的每一帧，对应每转一度，获得每一帧的图像

  • 提取光条像素中心：图像转换为灰度图——使用最大类间方差法找到图片的一个合适的阈值（graythresh()）——利用这个阈值把一张灰度图像转换为二值图像（im2bw()）——在二值图像中获取每一行中像素值为1的点，并求每一行的光条中心位置（mean()平均值），对于整个平面，我们只需要保存（320，640）之间的光条中心位置，因为相机与激光器存在夹角，决定了激光光条在相机成像平面的位置只可能是在（320，640）之间。
  • 提取光条次像素中心：取代以上两个过程：图像转换为灰度图——在灰度图中的每一行中，每一个像素位置的坐标 * 该位置的灰度值 / 该行每一个像素位置的灰度值总和。
  • 距离计算
    
    • x = 光条中心位置到成像平面中心的位置 + 实际焦距 / tan(激光与基线的夹角)；
    • 物体距离基线的垂直距离q = 该位置对应的焦距 * 基线长度 / x
  • 距离坐标转换
    
    • 以旋转中心为原点，y轴是物体点与基线的垂线方向，z轴是垂直方向，x轴是基线方向。计算物体的三维坐标。
      
      • y = q * cos(成像平面与基准面的夹角)
      • z = q * sin(成像平面与基准面的夹角)
      • x = 激光器到 x 坐标点的距离 - 激光器到旋转中心的距离 = y / tan(激光器与基线的夹角) - 激光器到旋转中心的距离
    • 当旋转后，坐标中心原点不变，但x、y轴发生了相对旋转，因此要将所有的坐标系下的3D坐标转换到同一个坐标系下：以旋转中心为原点，以旋转到90度时的坐标系为固定坐标系。以下是坐标变换过程及公式：
      
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