要想利用“人工神經網絡”處理圖像識別問題，需要事先收集到大量的數據。

可是倉促之間，上哪去弄數據？

倒是可以給“戰神一號”拍一些“寫真”，來充當訓練集，反正所有的參賽機器人，外形都差不多。

這樣做倒也不是不行，但時間太倉促了，數據的量級達不到要求，訓練效果應該不會太好。 wWW¸ттkan¸C 〇

而且，就算拼着一夜不睡，東拼西湊出一點訓練數據，也很可能來不及訓練了。

訓練“人工神經網絡”，畢竟是一件比較消耗時間的事情。

而現在最大的問題，就是缺少時間，明天就要正式上場了的說……

何況，“人工神經網絡”的優勢在於通用性和準確率，在特定問題上的識別速度，還真不見得能比得上精心優化過的“笨辦法”。

所以江寒仔細思考了一番之後，還是決定採用“幾何形狀匹配”的思路來做圖像識別。

這種辦法的優點是識別速度比較快，更容易獲得高幀率。

編程的複雜度可能稍微高了一點，但這對江寒來說，並不是什麼太大的問題。

他先新建一個.CPP文件，以及對應的.h頭文件，然後創建一個新的類，用於容納自己的圖像識別算法。

接下來就可以正式編碼了。

江寒一邊思考，一邊編寫代碼，靳雪雯在一邊安靜地看着。

兩人偶爾也交流一兩句，討論一下編程思路、函數的功能之類的問題。

“江寒哥哥，這幾個語句是做什麼用的啊？”

“這個是圖像預處理，按照自定義的閾值，將每個像素二值化……”

“那江寒哥哥，這個函數呢？我有點看不懂……”

“哦，這個叫膨脹處理，可以讓圖像的輪廓更加明顯……”

……

二十多分鐘後，江寒搞定了圖像預處理的相關代碼。

這部分要做的事情很簡單，就是將攝像頭拍到的圖像，先處理成灰度圖，然後二值化，只留下LED燈部分。

接下來，要在圖像中遍歷像素、尋找LED燈的輪廓。

這是整個算法中計算量最大的部分。

好在江寒對圖片的預處理，做得相當到位，將這一步所消耗的時間，基本上壓縮到了極限。

找到LED燈後，下面的事情就簡單了，遍歷輪廓、提取LED燈，再匹配篩選、找到機體輪廓，然後就可以鎖定目標攻擊了。

在做機體輪廓分析時，江寒考慮了一下，使用了模板匹配技術。

這樣一來，就進一步減少了運算量，節省了時間。

到了這裏，目標識別就基本完成了。

接下來，就可以測算目標的方位和距離了。

這一步涉及到圖片座標系與大地座標系之間的換算，算法複雜度相當高。

但江寒豈是欺軟怕硬的人呢？

只要捨得腦力全開，肯定是搞得定的。

然而，這樣又有一個新問題，可別不等完成編碼，大腦的能量就消耗殆盡了。

那種空虛乏味的感覺，可是相當難受的……

所以江寒想了想，就笑眯眯地說：“小蚊子，可以拜託你一件事嗎？”

靳雪雯精神一振，摩拳擦掌地說：“江寒哥哥，快說、快說，是什麼事？”

自己閒了這麼久，總算可以派上點兒用場了……

江寒微微一笑，說：“幫我打個電話給前臺，要點宵夜。”

“沒問題！”靳雪雯脆生生地答應了一聲。

然後拿出手機，喜滋滋地問：“江寒哥哥，你想吃什麼呀？”

“冰島紅極參，問問哪裏有，然後讓前臺幫忙訂做兩盤，送到大廳來。”

“好的。”靳雪雯立即撥號。

江寒想了想，又補充說：“口味隨便，紅燒、清蒸無所謂……哦，對了，讓他們把點餐的錢加到我賬單裏。”

靳雪雯一擺手：“不用，你教我改程序，我還不知道怎麼感謝呢！

再說咱們戰隊剛剛成立，本隊長請吃個宵夜，也是應該的吧？”

江寒呵呵一笑：“小蚊子啊，你可能不太清楚，這種地方，一條紅極參只怕得7、8百塊。”

靳雪雯嘻嘻一笑：“沒事，讓爸爸買單就行了，他賺錢就是給我和媽媽花的嘛。”

江寒：“……”

有點無言以對的感覺。

眼前這一隻，莫非就是傳說中的富蘿莉？

畢竟有句話說得好，十個蘿莉九個富，還有一個……

靳雪雯很快安排完宵夜，然後繼續看江寒編程。

江寒接下來就開始編寫目標測算模塊。

靳雪雯原本使用的辦法，是直接用像素座標來計算旋轉角度。

這樣做倒也不是一定不行，但比較麻煩，而且效果也不會太好。

這是因爲像素座標差與角度之間，並不是線性關係，必須根據像素的座標，隨時矯正換算比例，才能得到一個不很精確的近似值。

江寒思考了一下，根據“小孔成像”的原理，設計了一個簡單而又巧妙的算法，通過像素座標算出了正確的轉角。

想要從圖像數據中得到物理世界的座標，需要先標定攝像頭，從而得到攝像頭的內參。

這一步可以使用OpenCV中的標定工具來做。

標定完攝像頭後，就能得到攝像頭的內參矩陣和畸變參數。

根據這兩組參數，對像素值的座標進行矯正，然後就可以通過反三角函數，來計算出需要的角度了。

寫完算法之後，江寒又設計了一個小實驗，對其進行了驗證。

實驗結果表明，這個算法完全OK，準確率和速度都優於靳雪雯原來的算法。

但這種算法也有一個相當明顯的缺陷，由於缺失了深度信息，因此無法對座標系進行變換操作。

這樣一來，就只能得到相對於攝像頭中心的轉角……

那麼如何解決深度的問題，得到三維座標呢？

江寒又設計了一種算法，通過求解PNP問題，來得到敵我雙方在真實空間中的座標偏移。

PNP問題，就是 Perspective N-Point Problem 。

江寒對這個算法不是十分熟悉，只知道可以用來處理空間定位問題。

所以，他先去網上找了幾篇文獻，仔細瀏覽，理解了原理之後，纔開始編寫自己的代碼。

首先標定攝像頭，得到相機的內參矩陣和畸變參數，然後測量物體的尺寸，得到物體在世界座標系中的座標。

接下來，從圖像中得到機體的像素座標，然後通過SolvePnP函數計算出平移向量，對座標進行平移操作。

最後再修正一下y軸和z軸的座標，就可以通過反三角函數，計算出所需要的角度值了。

這種算法可以得到物體在三維空間中的座標，缺點是需要計算四個點，而第一種算法，利用小孔成像的原理，只需要計算一個點就夠了。

兩種辦法各有優缺點，可以分情況，靈活運用。

當目標距離十分遙遠時，就用“小孔成像法”計算角度；距離合適的時候，則不妨切換成PNP法……

這樣一來，就能兼顧效率與精準了。

破費！

最後還有一件事，那就是目標動作預測。