图像识别(12)——LED灯光点捕获+基于QT平台绘制轨迹(2)

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平台：Win7 64bits + Qt 5.3.0 MinGW 32bit + OpenCV 2.4.10

1. 虽然在Windows64系统上运行，图像分析的帧率可以达到25FPM，但是如果做平均值滤波，手写笔运动速度较快时，首先会导致时间延迟， 滞后现象，另外滤波后导致采样点数量减少，最终绘制的轨迹不圆滑，呈线段型。

2. 鉴于人类视觉延迟要求大概就是25FPM，而且25FPM可能就是该摄像头的输出帧率，所以在捕捉到LED灯光点坐标后，进行滤波消除抖动的做法，并不可行！暂时思考后的解决办法是：

a. 改进硬件。当前实验使用是手机的闪光灯，有散光和手机外壳反射光的干扰，排除这些干扰，让LED灯的捕捉检测更加准确。另外还要求红外LED灯的各个方向一致性，因为在手写笔书写过程中，LED灯可能是倾斜的，对于图像识别会有影响，可以包裹漫反射材料解决。

b. 软件算法进行类滤波处理。使用OpenCV中的图像模糊算法，对光点坐标集进行平滑处理，再给QT绘制！
但是这样的处理会导致整个绘制过程相比于手写笔的操作，整体滞后很多，估计印象的投影仪效果就是这样导致的。

下面是增加了平均值滤波的代码

mainwindow.cpp

#include 
#include 
#include 

#include "cfg.h"
#include "mainwindow.h"
#include "ui_mainwindow.h"

MainWindow::MainWindow(QWidget *parent) :
    QMainWindow(parent),
    ui(new Ui::MainWindow)
{
    ui->setupUi(this);

    mIsFirstPoint = true;
    mCenterPoint = mPrevCenterPoint = QPointF(0.0, 0.0);
    mPointsBuffer.clear();
    mLines.clear();

    //把LED灯追踪放入一个子线程里面运行
    mTracker = new Track();
    mTrackThread = new QThread(this);
    mTracker->moveToThread(mTrackThread);

    connect(this, SIGNAL(startTrack()), mTracker, SLOT(startTrack()));
    connect(mTracker, SIGNAL(TrackPoint(QPointF)), this, SLOT(setPoints(QPointF)));
    connect(mTracker, SIGNAL(errnum(int)), this, SLOT(errProc(int)));

    mTrackThread->start();

}

MainWindow::~MainWindow()
{
    //停止图像识别
    mTracker->StopTrack();

    //结束线程
    mTrackThread->quit();
    mTrackThread->wait();

    delete mTrackThread;
    delete mTracker;

    mPointsBuffer.empty();
    mLines.empty();

    delete ui;
}

void MainWindow::paintEvent(QPaintEvent *event)
{
    Q_UNUSED(event);

    QPainter painter(this);

    // 反走样 反锯齿
    painter.setRenderHint(QPainter::Antialiasing, true);

    QPen pen(QColor(0, 160, 230));
    pen.setWidth(4);

    // 设置画笔
    painter.setPen(pen);


    // 绘制所有直线
    foreach (QLineF line, mLines)
    {
        painter.drawLine(line);
    }


}



void MainWindow::setPoints(QPointF Point)
{

    // 先将捕捉到的点坐标，存入缓冲区，待处理
    mPointsBuffer.append(Point);

    // ##滤波后轨迹不平滑
    // 在缓冲区中进行--平均值滤波
    // 滤波区间宽度取决于帧率（Windows64上帧率大概为25）。
    const int WIDE = 2;
    if(mPointsBuffer.size() >= WIDE)
    {
        qreal xpos = 0.0, ypos = 0.0;
        foreach (QPointF point, mPointsBuffer)
        {
            xpos += point.x();
            ypos += point.y();
        }

        qDebug() <<"mPointsBuffer.size() = " << mPointsBuffer.size();
        qDebug() <<"xpos = " << xpos << " ypos = " << ypos;

        // 求x/y的平均值
        mCenterPoint = QPointF(xpos / mPointsBuffer.size(), ypos / mPointsBuffer.size());


        qDebug() << "===========mCenterPoint: x = " << mCenterPoint.x() << " y = " << mCenterPoint.y();

        if(true == mIsFirstPoint)
        {
            mPrevCenterPoint = mCenterPoint;
            mIsFirstPoint = false;
        }

        // 将线段（两点构成一条线段）压入队列，待绘制
        mLines.append(QLineF(mPrevCenterPoint, mCenterPoint));

        // 保存当前点坐标，待下次使用
        mPrevCenterPoint = mCenterPoint;

        mPointsBuffer.clear();      //清空缓冲区

        // 开始重绘
        update();
    }


}

void MainWindow::errProc(int err)
{
    if(CFG::CAMERA_OPEN_FAILED == err)
    {
        QMessageBox::warning(this, "警告", "摄像头打开失败");
    }
}

void MainWindow::on_btnStartTrack_clicked()
{
    emit startTrack();
}

void MainWindow::on_btnClear_clicked()
{
    mLines.clear();
    mIsFirstPoint = true;

    update();
}

完整源码打包下载：

LED_track-20170210.rar

特别补充：

==========20170217==========
1. 实验用的Camera参数：FPS=30; width=640; height=480;
2. 按照[20170210]2.b想法，对捕捉到的LED灯光点坐标，进行OpenCV中的图像平滑算法blur。经过实验，平滑区间设置为16或者8，对于正常的书写速度都不合适，会导致轨迹绘制呈现一阵一阵的阶段性绘制；设置为4，勉强接受；设置为1，也差不多！
3. 总结来说：由于摄像头帧率和图像处理速度的限制，每秒只有25个采样点坐标，这时再进行滤波平滑处理，就会导致轨迹绘制滞后。相比绘制轨迹不平滑有毛刺来说，轨迹绘制滞后的用户体验更差！
4. 所以唯一的办法就是改进硬件，提高LED灯光点的识别准确率！