智能汽车竞赛摄像头处理——摄像头入门（2）

前言

在上一节中，我们学习了如何将总钻风摄像头的图像显示在1.8寸TFT显示屏上，其实我建议大家显示屏还是要选用ips200，像素点多一些，显示的图像更加清晰。

二值化处理

（1）对原始的灰度图像进行二值化，初学可以用固定阈值二值化来理解和学习，后面可以采用高级的动态阈值二值化（大津法），我们这篇文章介绍简单的固定阈值二值化。

（2）图像的像素值范围为0~255（黑色~白色），二值化的意思顾名思义是将整个图像的像素值转化为黑白两个值，即为0和255。

（3）下面的Set_image_towvalues(uint8 value)函数是固定阈值二值化的函数，value的范围是0~255，具体值要在赛道上经过调试后确定。

images.c

uint8  mt9v03x_image_BandW[MT9V03X_H][MT9V03X_W];

//图像二值化
//0 - 255
//黑 - 白
void Set_image_towvalues(uint8 value)
{
    uint8 temp_valude;//暂存灰度值
    for(uint8 i = 0;i < MT9V03X_H;i++)//高
    {
      for(uint8 j = 0;j < MT9V03X_W;j++)//宽
      {
          temp_valude = mt9v03x_image[i][j];
          if(temp_valude < value)
          {
              mt9v03x_image_BandW[i][j] = 0;//黑
          }
          else
          {
              mt9v03x_image_BandW[i][j] = 255;//白
          }
      }

    }
}

images.h

#ifndef CODE_IMAGES_H_
#define CODE_IMAGES_H_

extern uint8  mt9v03x_image_BandW[MT9V03X_H][MT9V03X_W];


void Set_image_towvalues(uint8 value);

#endif /* CODE_IMAGES_H_ */

cpu1_main.c

    while (TRUE)
    {
        if(mt9v03x_finish_flag)     //一幅图像完全采集完毕后，再进行图像的显示判断和显示
        {
            Set_image_towvalues(150); //固定阈值二值化
            tft180_displayimage03x(mt9v03x_image_BandW[0],MT9V03X_W,MT9V03X_H);
            mt9v03x_finish_flag = 0;//图像显示完成后才对标志位清零
        }
    }

经过固定二值化处理后的图像变成了黑白图像，为我们后面进一步的循迹功能做了铺垫，我们要对这个二值化后的数组进行扫线等处理。