Đồ án Mô hình xe thông minh

TÓM TẮT NỘI DUNG ĐỒ ÁN NỘI DUNG Ø Dùng Matlab nhận dạng trạng thái đèn giao thông là màu gì. Để nhận biết được màu sắc của đèn giao thông cần trải qua 2 bước: Bước 1: Tách biên dạng hình tròn của đèn giao thông. Bước 2: Nhận dạng màu sắc của đèn giao thông trong biên hình tròn đó. Ø Từ Matlab xuất tín hiệu ra Vi Xử Lý (thông qua cổng COM) để điều khiển xe. KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC ü Tìm hiểu về các bộ tách biên và sử dụng bộ tách biên Sobel để tách được biên của đèn giao thông. ü Nhận dạng được màu sắc của đèn giao thông (xanh, đỏ). ü Xuất được tín hiệu từ Matlab ra cổng COM để điều khiển Vi Xử Lý rồi từ Vi Xử Lý điều khiển xe (đèn xanh xe chạy, đèn đỏ xe dừng). HẠN CHẾ Xe chạy được khoảng cách không xa chỉ khoảng 4m. NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN Ngày……tháng……năm…….. Giáo viên hướng dẫn Ký tên NHẬN XÉT CỦA HỘI ĐỒNG GIÁM KHẢO Ngày……tháng……năm…….. Hội đồng Ký tên LỜI CẢM ƠN Chúng em xin chân thành cảm ơn tất cả các thầy cô trường Đại Học Công Nghiệp TP Hồ Chí Minh đã dạy dỗ, chỉ bảo chúng em trong suốt thời gian qua. Chúng em xin chân thành cảm ơn thầy Trần Văn Trinh đã tận tình hướng dẫn chúng em trong thời gian làm Đồ Án 2B. Chúng tôi xin cảm ơn tất cả bạn bè đã giúp đỡ và cùng chúng tôi nghiên cứu học tập. Nhóm sinh viên thực hiện: Lê Văn Hoan Nguyễn Thành Luân MỤC LỤC PHẦN A: LÝ THUYẾT TỔNG QUAN..................Trang 9 CHƯƠNG I: THUẬT TOÁN TÁCH BIÊN VÀ NHẬN DẠNG MÀU ..................……………………………………………...10 Giới thiệu về các bộ tách biên …………………………………….10 1.1. Cơ sở của việc tách biên………………………………………….10 1.2. Bộ tách biên Sobel………………………………………………..12 1.3. Bộ tách biên Canny……………………………………………….14 1.4. Bộ tách biên Prewitt………………………………………………16 1.5. Bộ tách biên Roberts……………………………………………...17 1.6. Bộ tách biên Laplace của hàm Gauss……………………………..17 Phương pháp nhận dạng màu…………………………………….18 2.1 Mô hình màu RGB………………………………….……………..18 2.2 Mô hình màu CMY…….………………………………………….19 2.3 Mô hình màu CYMK……………………………………………...19 2.4 Mô hình màu HSV………………………………………………...20 2.5 Các kỹ thuật tái hiện ảnh………………………………………......20 CHƯƠNG II: TÌM HIỂU CHUNG VỀ PHẦN MỀM MATLAB……………………………………………………................22 1. Tạo giao diện người dùng nhờ công cụ GUIDE của MATLAB………………………………………………………………..22 2. Toolbox bắt ảnh…………………………………………..................25 2.1. Nhiệm vụ của Toolbox…………………………………………...25 2.2. Các bước thu thập ảnh cơ bản của Toolbox………………….......25 3. Toolbox xử lý ảnh…………………………………………………...28 3.1. Các loại ảnh trong MATLAB…………………………………….28 3.1.1. Ảnh chỉ số………………………………………………….29 3.1.2. Ảnh biểu diễn theo độ sáng………………………………..29 3.1.3. Ảnh nhị phân………………………………………………30 3.1.4. Ảnh RGB…………………………………………………..30 3.2. Các hàm xử lý ảnh cơ bản trong MATLAB……………………...31 3.2.1. Đổi màu và loại ảnh……………………………………….31 3.2.2. Xử lý hình học……………………………………………..32 3.2.3. Lọc nhiễu…………………………………………………..32 3.2.4. Phân tích ảnh………………………………………………32 3.2.5. Biến đổi ảnh………………………………………………..32 CHƯƠNG III: SƠ LƯỢC CƠ CHẾ HOẠT ĐỘNG CỦA MÔ HÌNH XE THÔNG MINH………………............................33 1. Sơ đồ tổng quát……………………………………………………...33 2. Cơ chế hoạt động……………………………………………………33 CHƯƠNG IV: SƠ ĐỒ NGUYÊN LÝ VÀ NGUYÊN LÝ HOẠT ĐỘNG CỦA MẠCH……………………………………...34 1. Sơ đồ nguyên lý……………………………………………………...34 2. Nguyên lý hoạt động………………………………………………..34 PHẦN B: PHẦN MỀM ĐIỀU KHIỂN MÔ HÌNH XE THÔNG MINH…………………………………………..36 1. Lưu đồ giải thuật………………………………………………..37 2. Qúa trình xử lý ảnh…………………………………………………38 2.1. Xử lý video giao tiếp qua Webcam chụp lại ảnh trên mô hình…...38 2.2. Chuyển ảnh màu dạng RGB thành ảnh mức xám………………...39 2.3. Tách biên và loại bỏ các thành phần nhiễu……………………….40 2.4. Làm phẳng nhị phân và lấp đầy các lỗ trống……………………..41 2.5. Xác định trọng tâm, biên, tính khoảng cách………………………41 2.6. Xác định màu của đèn giao thông………………………………...42 2.7. Cửa sổ giao diện…………………………………………………..43 PHẦN C: KẾT LUẬN…………………………………….....44 PHẦN D: PHỤ LỤC…………………………………………46 Code của Callback………………………………………………….47 Chương trình giao tiếp với vi xử lý……………………………….55 Tài liệu tham khảo………………………………………………….56 LỜI MỞ ĐẦU Hiện nay đất nước ta đang chuyển mình theo sự phát triển chung của thế giới bằng việc Việt Nam đã gia nhập tổ chức kinh tế thế giới WTO. Đây là một bước ngoặt quan trọng nhằm thúc đẩy nền kinh tế nước ta phát triển sánh vai với các cường quốc năm châu.Với tốc độ phát triển như hiện nay chúng ta không chỉ cần một lượng lao động khổng lồ mà còn đòi hỏi có trình độ, chất lượng tay nghề, kỹ thuật lao động và thiết bị sản xuất. Mức độ phát triển của khoa học kỹ thuật ngày càng cao thì vấn đề tự động hoá ngày càng được chú trọng. Những năm gần đây MATLAB và các Toolbox kèm theo đã trở thành công cụ không thể thiếu của các cán bộ nghiên cứu giảng dạy, sinh viên đại học, cao học và nghiên cứu sinh thuộc các ngành khoa học kỹ thuật nước ta. Điều này có được là do MATLAB cung cấp một công cụ tính toán và lập trình bậc cao dễ sử dụng hiệu quả và thân thiện với người dùng. MATLAB cung cấp cho người sử dụng các phương thức để thực hiện các mô phỏng trên máy tính, ngoài ra MATLAB còn có thể giao tiếp với Vi Xử Lý, PLC,…cùng với các thiết bị phần cứng để thực hiện các ứng dụng vào thực tế. Vì vậy trong phạm vi hiểu biết của mình, chúng em đã tìm hiểu và thực hiện đề tài “Mô hình xe thông minh”. Đây là sự kết hợp giữa MATLAB và Vi Xử Lý để điều khiển xe không người lái (xe thông minh). Trong quá trình thực hiện Đồ Án 2B cùng với sự nỗ lực của bản thân và áp dụng những kiến thức được trang bị ở trường, chúng em đã có nhiều cố gắng để thực hiện tốt Đồ Án. Tuy nhiên do kiến thức và khả năng còn có hạn nên khó tránh khỏi những thiếu sót. Chúng em rất mong nhận được sự thông cảm và đóng góp ý kiến của các thầy cô trong hội đồng giám khảo để Đồ Án của chúng em được hoàn chỉnh hơn. Xin chân thành cảm ơn. TP. Hồ Chí Minh, ngày 03 tháng 11 năm 2010 Nhóm sinh viên thực hiện: Lê Văn Hoan Nguyễn Thành Luân CHƯƠNG I THUẬT TOÁN TÁCH BIÊN VÀ NHẬN DẠNG MÀU 1. GIỚI THIỆU VỀ CÁC BỘ TÁCH BIÊN 1.1. Cơ sở của việc tách biên Biên là tập hợp những pixel (nằm trên đường biên giới giữa 2 vùng) liên kết với nhau. Một biên lý tưởng có các thuộc tính của mô hình ở hình 1.1. Hình 1.1: Mô hình biên lý tưởng Tuy nhiên trong thực tế các yếu tố như là chất lượng của hệ thống thu nhận hình ảnh, tốc độ lấy mẫu, điều kiện chiếu sáng của mỗi bức ảnh,… ảnh hưởng đến chất lượng của hình ảnh. Vì vậy kết quả là biên giống với một đoạn dốc được thể hiện trong hình 1.2. Hình 1.2: Mô hình biên trong thực tế Vì vậy chúng ta không bao giờ có một đường biên mảnh (có độ dày một pixel). Thay vào đó, một điểm biên bây giờ là một điểm bất kì chứa trong đoạn dốc và biên là tập hợp những điểm liên thông. Độ dày của đường biên được xác định bởi chiều dài của đoạn dốc, khi biên biến đổi từ đầu đến cuối mức xám. độ dày của biên Hình 1.3: Mô hình miêu tả độ dày của biên Hình 1.4 cho thấy đạo hàm bậc 1 của biên Hình 1.4: Mô hình miêu tả đạo hàm bậc 1 của biên Từ hình vẽ ta thấy đạo hàm bậc 1 có giá trị 1 tại nơi biên được tách và giá trị 0 tại nơi biên không được tách. Vì vậy độ lớn của đạo hàm bậc 1 có thể được sử dụng để phát hiện ra dấu hiệu của một biên tại một điểm trong hình (nghĩa là xác định điểm đó có nằm trên dốc không). 1.2. Bộ tách biên Sobel Bộ tách biên Sobel sử dụng mặt lạ Sobel để tính các đạo hàm bậc nhất Gx và Gy , nói cách khác đạo hàm tại điểm tâm trong một lân cận được tính theo bộ tách Sobel Khi đó vị trí (x,y) là pixel biên nếu g ³ T, trong đó T là một ngưỡng được chỉ định. Ví dụ: bw = edge (f, ‘sobel’, 10); % T = 10 imshow(bw); Để tính Gx và Gy ta dựa vào mặt lạ Sobel Cú pháp của bộ tách biên Sobel [g, t] = edge (f, ‘sobel’, T, dir) Trong đó: f là ảnh đầu vào. g là ảnh logic chứa giá trị 1 tại những nơi biên được tách và chứa giá trị 0 tại những nơi biên không được tách. T =t là ngưỡng được chỉ định (T=10, 20,….). dir là hướng cần tách biên: ‘ngang’, ‘dọc’ hoặc ‘chéo’. Ví dụ: Ảnh chúng ta cần tách biên là một ma trận có dạng: 1 1 1 A = 0 1 1 1 1 0 Ta tính được: |Gx1| = |3 – 4| = 1; |Gy1| = |3 – 2| = 1 Mặt lạ Sobel: |Gx2| = 2; |Gy2| = 12 Khi đó Gx = Max (Gx1, Gx2) Gy = Max (Gy1, Gy2) => g = (22 + 122)1/2 = (148) 1/2 1.3. Bộ tách biên Canny Bộ tách biên Canny có các đặc tính cơ bản: tìm biên bằng cách tìm các cực đại địa phương của gradient f(x,y). Gradient được tính toán dùng đạo hàm của bộ lọc Gauss. Phương pháp dùng hai ngưỡng để tách biên mạnh và yếu, gộp các biên yếu ở ngõ ra chỉ khi chúng được kết nối với các biên mạnh. Do đó phương pháp này thích hợp để tách các biên yếu thực sự. Hình 1.5: Ảnh đã được tách biên Có thể tóm tắt phương pháp tách biên bằng bộ tách biên Canny như sau: ¨ Ảnh được làm trơn bằng cách sử dụng một bộ lọc Gauss với độ lệch chuẩn s để làm giảm nhiễu. Xét hàm Gauss: Trong đó s là độ lệch chuẩn Hàm làm trơn này khi chập với một ảnh sẽ làm mờ ảnh, độ mờ được xác định bởi s. ¨ Tách biên là phương pháp gián đoạn các giá trị cường độ. Sự gián đoạn được tính bằng cách sử dụng đạo hàm bậc nhất. Đạo hàm bậc nhất lựa chọn trong xử lý ảnh là gradient (độ dốc). Gradient của hàm 2-D f(x,y) được định nghĩa dưới dạng vector Biên độ của vector này: Đặc tính cơ bản của vector gradient là các điểm của nó là những hướng có tỷ lệ thay đổi hàm f tại toạ độ (x,y) lớn nhất. Góc xảy ra tỷ lệ thay đổi lớn nhất là: ¨ Điểm biên được xác định tăng lên đến các đỉnh trong gradient biên độ ảnh. Sau thuật toán tìm đỉnh của các đỉnh này và đặt giá trị 0 vào tất cả các pixel không nằm trên đỉnh. Các pixel đỉnh được đặt bằng hai ngưỡng T1 và T2. Các pixel đỉnh lớn hơn T2 được gọi là các pixel biên “mạnh”. Các pixel đỉnh nằm giữa T1 và T2 được gọi là các pixel biên “yếu”. ¨ Cuối cùng thuật toán thực hiện biên kết nối bằng cách kết hợp các pixel “yếu” với các pixel mạnh. Cú pháp của bộ tách biên Canny là: [g, t] = edge (f, ‘canny’, T, sigma) Trong đó: f là ảnh đưa vào để tách biên T là một vector, T = [T1 T2] sigma là độ lệch chuẩn có giá trị mặc định là 1 g là ảnh sau khi tách biên 1.4. Bộ tách biên Prewitt Bộ tách biên Prewitt sử dụng mặt nạ Prewitt như hình bên dưới xấp xỉ phương pháp số theo đạo hàm bậc nhất Gx, Gy. Cú pháp gọi hàm: [g, t] = edge (f, ‘prewitt’, T, dir) Tham số này đồng nhất với tham số Sobel. Bộ tách Prewitt đơn giản hơn so với bộ tách biên Sobel nhưng nó dễ sinh ra nhiễu hơn so với bộ tách biên Sobel. Việc tính toán các giá trị hoàn toàn giống với bộ tách biên Sobel. 1.5. Bộ tách biên Roberts Bộ tách biên Roberts sử dụng mặt nạ Roberts như hình bên dưới xấp xỉ phương pháp số theo đạo hàm bậc nhất Gx, Gy. Cú pháp gọi hàm: [g, t] = edge (f, ‘roberts’, T, dir) Tham số này đồng nhất với tham số Sobel. Bộ tách Roberts là một trong những bộ tách biên xưa nhất trong xử lý ảnh số và cũng là bộ tách biên đơn giản nhất. 1.6. Bộ tách biên Laplace của hàm Gauss (LoG) Xét hàm Gauss Trong đó: và σ là độ lệch chuẩn. Đây là một hàm trơn khi nó chập với một ảnh nó sẽ làm mờ ảnh. Độ mờ được xác định bởi giá trị của σ. Toán tử Laplace của hàm này (đạo hàm bậc hai theo r). Với những lý do rõ ràng, hàm này gọi là toán tử Laplace của hàm Gauss (LoG). Vì đạo hàm bậc hai là toán tử tuyến tính chập với một hàm ảnh giống như chập với hàm trơn và sau đó tính kết quả của toán tử Laplace. Đây là chìa khoá khái niệm cơ bản của bộ tách LoG. Chúng ta chập ảnh bằng biết nó có hai tác động: làm mịn (giảm nhiễu) và nó tính toán toán tử Laplace, làm cong một biên ảnh kép, định vị các biên sau đó tìm các điểm giao zero giữa các biên kép. Cú pháp tổng quát là: [g , t ] = edge(f, ‘log’, T, sigma) Trong đó: sigma là độ lệch chuẩn, giá trị mặc định của sigma là 2, các tham số còn lại giống phần trước. Những biên không lớn hơn T ta bỏ qua. Nếu T không được cho hoặc rỗng, edge chọn giá trị một cách tự động. 2. PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG MÀU Là phương pháp diễn giải các đặc tính và tác động của màu trong ngữ cảnh nhất định. Không có mô hình màu nào là đầy đủ cho mọi khía cạnh của màu, người ta sử dụng các mô hình màu khác nhau để mô tả các tính chất được nhận biết khác nhau của màu. Thí dụ: + Mô hình màu RGB: ánh sáng Red, Green và Blue ứng dụng cho màn hình, TV. + Mô hình HSV: Nhận thức của con người. + Mô hình CYK: Máy in. 2.1. Mô hình màu RGB - Mọi màu được biểu diễn bởi không gian màu RGB đều là sự pha trộn của 3 thành phần màu cơ bản (Red, Green, Blue). - Mô hình màu RGB được biểu diễn bởi khối lập phương với các trục R, G, B. Nhận xét • Mô hình này không thể biểu diễn mọi màu trong phổ nhìn thấy • Đủ cho các ứng dụng máy tính • Màn hình máy tính và TV sử dụng mô hình này • Được sử dụng rộng rãi nhất • Đơn giản Xám hóa ảnh màu RGB: Màu = aR + bG + cB Thông thường người ta sử dụng công thức màu = 0.299R + 0.587G + 0.114B 2.2. Mô hình màu CMY - Gồm 3 thành phần màu cơ bản cyan, magenta, yellow. Là bù màu của không gian GRB. Mối quan hệ giữa 2 không gian: màu ban đầu + màu bổ túc => trắng R + C => W Y + B => W M + B => W Phương pháp pha trộn màu trong cuộc sống 2.3. Mô hình màu CMYK Là sự mở rộng mô hình màu CMK bằng cách thêm vào thành phần màu Black (K). Bởi vì với thành phần màu Black tinh khiết sẽ cho ta độ tương phản cao hơn. Mối quan hệ CMY và CMYK K = min(C, M, Y) C = C - K M = M - K Y = Y - K 2.4. Mô hình màu HSV • Thay vì chọn các phần tử RGB để có màu mong muốn, người ta chọn các tham số màu: Hue, Saturation và Value (HSV). • Mô hình HSV suy diễn từ mô hình RGB: hãy quan sát hình hộp RGB theo đường chéo từ White đến Black (gốc) -> ta có hình lục giác, sử dụng làm đỉnh hình nón HSV. • Hue: Bước sóng gốc của ánh sáng. Trong mô hình Hue được biểu diễn bằng góc từ 00 đến 3600 • Value: Cường độ hay độ chói ánh sáng. Value có giá trị [0, 1], V=0 -> màu đen. Đỉnh lục giác có cường độ màu cực đại. • Saturation: Thước đo độ tinh khiết ánh sáng gốc. S trong khoảng [0, 1]. Biểu diễn tỷ lệ độ tinh khiết của màu sẽ chọn với độ tinh khiết cực đại. Nhận xét Mô hình HSV trực giác hơn mô hình RGB. Bắt đầu từ Hue (H cho trước và V=1, S=1). thay đổi S: Bổ sung hay bớt trắng, thay đổi V: Bổ sung hay bớt đen cho đến khi có màu mong muốn. 2.5. Các kỹ thuật tái hiện ảnh - Kỹ thuật tái hiện ảnh được dùng khi ta cần hiển thị lại ảnh trên một số thiết bị vật lý không có khả năng hiện lại hết các mức xám có thật của ảnh số: màn hình đơn sắc, máy in, máy vẽ. * Kỹ thuật phân ngưỡng (Thresholding) Kỹ thuật này đặt ngưỡng để hiển thị các tông màu liên tục. Giá trị của ngưỡng sẽ quyết định điểm có được hiển thị hay không, và hiển thị như thế nào.
Tái hiện 2 màu: dùng cho ảnh 256 mức xám, bản chất của phương pháp này là ngưỡng dựa vào lược đồ xám. Ngưỡng chọn ở đây là 127. Cho ảnh số S(M,N), khi đó
Tái hiện 4 màu: Với qui định cách hiện 4 màu như sau: * Kỹ thuật Dithering Kỹ thuật này sử dụng một ma trận mẫu gọi là ma trận Dither. - Mỗi phần tử của ảnh gốc sẽ được so sánh với phần tử tương ứng của ma trận Dither. Nếu lớn hơn, phần tử ở đầu ra sẽ sáng và ngược lại. - Ma trận Dither cấp 2n sẽ được tính như sau: CHƯƠNG II TÌM HIỂU VỀ PHẦN MỀM MATLAB TẠO GIAO DIỆN NGƯỜI DÙNG NHỜ CÔNG CỤ GUIDE CỦA MATLAB Giao diện người dùng (graphical user interface GUI) cho phép thực hiện các lệnh MATLAB thông qua các menu, nút nhấn,… tương tự như các ngôn ngữ Visual Basic, Delphi. Lập trình GUI được thực hiện nhờ công cụ GUIDE (GUI Development Environnment) hoặc bằng cách soạn thảo một file m. Từ >> gõ guide, cửa sổ GUIDE Quick Start xuất hiện: Có thể chọn các mẫu giao diện thiết kế sẵn hay nhấn OK để chọn GUI trống. Sau đây là cửa sổ biên soạn GUI: Vùng bên trái chứa danh sách thành phần của đối tượng, vùng có ô lưới là vùng hiển thị - nơi đặt các component, bấm chuột trái vào component muốn tạo, sau đó đưa chuột ra vùng layout nơi muốn đặt component, bấm chuột trái dùng kỹ thuật kéo chuột để chọn kích thước component. Các component mà GUI cho phép là: * Axes: vẽ hệ trục. * Check box: là hộp kiểm tra cho phép đưa vào các chọn lựa khi bấm chuột vào đó. * Edit Text: là hộp văn bản đưa chuỗi ký tự vào đó. * Frame: khung bao một vùng cửa sổ hình. * List box: gồm một văn bản các mục để chọn lựa. * Pop-up menu: menu sổ xuống trình bày một bảng các chọn lựa khi nhấp chuột vào đó. * Push button (nút nhấn): phát sinh một hành động nào đó khi nhấp chuột. * Radio button: tương tự như Check box nhưng chỉ chọn một. * Slider (con trượt): dùng để đưa giá trị vào trong một tầm giới hạn. * Static Text: dòng văn bản dùng để đặt nhãn, tiêu đề, hướng dẫn. * Toggle button (nút bật): giống push button nhưng có hiển thị trạng thái thay đổi mỗi khi nhấn. * Popup Menu: tạo menu. Bấm kép chuột vào component trong vùng layout để soạn tính chất của component, ví dụ bấm kép chuột vào Push button sẽ hiện ra cửa sổ Property Inspector như sau: Cửa sổ Property Inspector có rất nhiều thuộc tính, sau đây là các thuộc tính cơ bản nhất: · Tag: Tên mà ta gắn cho component, ví dụ pushbutton-start. · BackgroundColor: Màu nền của component. · ForegroundColor: Màu chữ trên component. · FontName, FontAngle, FontSize, FontWeight: Các đặc tính của font chữ trên component. · String: Văn bản hiển thị trên component. Trong trường hợp muốn sử dụng font tiếng Việt ví dụ như VNI-Times ta có thể chọn FontName phù hợp, nhưng thường không thể đánh trực tiếp ký tự có dấu, ta có thể soạn văn bản tiếng Việt trong Word sau đó copy và paste vào string trong Property Inspector, lúc đó các ký tự tiếng Việt sẽ hiện ra không đúng trên layout editor nhưng khi chạy chương trình thì sẽ hiển thị đúng. · Enable: Cho phép component hoạt động hay không. · Visible: Hiển thị component hay không. Quan trọng nhất đối với các component là callback tức là các hàm con mà file m sẽ gọi khi tác động vào component, ví dụ khi bấm chuột vào pushbutton, togglebutton, di chuyển con trượt của slider hay khi viết văn bản vào EditText rồi bấm Enter. Soạn thảo các callback: ở cửa sổ soạn thảo layout editor nhấp chuột phải vào component muốn soạn thảo sau đó chọn View Callbacks -> callback ta sẽ vào màn hình soạn thảo callback cho component đó (Lưu ý rằng các dòng lệnh sẽ được viết sau dòng “function tên component_Callback (hobject, eventdata, handles)”) Sau khi soạn thảo hoàn tất và lưu, MATLAB sẽ lưu hai file có cùng tên nhưng khác nhau về phần mở rộng: File có phần mở rộng .fig chứa nội dung của giao diện. File có phần mở rộng .m chứa những đoạn mã liên quan đến giao diện. TOOLBOX BẮT ẢNH (Image Acquisition Toolbox) 2.1. Nhiệm vụ của Toolbox Image Acquisition Toolbox là tập hợp các hàm của MATLAB có nhiệm vụ thu thập hình ảnh số từ các thiết bị thu hình. Cụ thể là: v Thu thập hình ảnh từ các thiết bị thu hình khác nhau, từ loại chuyên dụng đến loại rẻ tiền như Webcam (giao tiếp USB). v Trình chiếu (preview) luồng dữ liệu video từ thiết bị thu hình. v Trích hình ảnh từ luồng dữ liệu video. v Thiết lập các callback cho các sự kiện khác nhau. v Chuyển dữ liệu hình ảnh vào không gian workspace của MATLAB để xử lý ảnh tiếp theo. 2.2. Các bước thu thập hình ảnh cơ bản với Toolbox Bước 1: Gắn thiết bị thu hình vào máy tính và cài đặt driver điều khiển Ø Gắn thiết bị thu hình vào máy tính. Ø Cài đặt driver (trình điều khiển) cho thiết bị (được cho bởi nhà sản xuất). Ø Xem thử hình ảnh video hiện trên máy tính thông qua phần mềm của nhà sản xuất. Ø Khởi động MATLAB Bước 2: Chỉ định thông tin phần cứng: Ø Ta cần chỉ định cho MATLAB biết phần cứng nào dùng để lấy dữ liệu (vì có thể có nhiều camera kết nối với PC). Gõ lệnh imaqhwinfo để biết tên các loại thiết bị có thể dùng. Tên Loại thiết bị ‘coreco’ Thiết bị của công ty coreco ‘DCAM’ Các thiết bị dùng chuẩn IEEE 1394 ‘dt’ Các thiết bị của Data Translation ‘Matrox’ Các thiết bị của hãng Matrox ‘winvideo’ Các thiết bị dùng chuẩn Windows Driver Model (WDM) hoặc Video for Windows (VFW). Bao gồm các loại USB WEBCAM và camera IEEE 1394 Chỉ định thiết bị: Tuỳ vào loại thiết bị (adaptor name), mỗi thiết bị cùng loại g