在Simulink中使用Matlab函数块检测视频内对象的边界金宝app
这个例子向您展示了如何在树莓派硬件上使用MATLAB®功能块和Simulink®支持包来识别实时视频流中的对象边界。金宝app金宝app识别物体边界的过程称为边缘检测。此示例实现Sobel边缘检测算法以识别对象的边界。
在这个例子中，你将学习如何:
从网络摄像头或连接树莓派硬件的摄像头模块获取实时视频流。
使用MATLAB功能块在所获取的视频上实现Sobel边缘检测算法。
在Raspberry PI硬件上显示边缘强调的对象。
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虚拟网络计算（VNC）查看器（可选）
需要硬件
第1步：连接覆盆子PI硬件
提示：在开始这个例子之前，我们建议您完成入门Simulink支持包的树莓派硬件金宝app金宝app的例子。
1.将USB电缆的Micro-USB端连接到覆盆子PI和USB电缆的常规USB端到计算机。等到硬件上的PWR LED开始闪烁。
2.要将视频设备连接到硬件，请执行以下任一操作：
如果您有网络摄像头，将网络摄像头连接到硬件上的USB端口之一。请注意，一些网络摄像头绘制过多的电源，可能需要供电的USB集线器进行正常操作。
如果您有Raspberry PI相机模块，请使用CSI电缆将相机模块连接到硬件。有关如何将相机模块连接到硬件的信息，请按照制造商提供的手册中的说明进行操作。
3.使用硬件设置屏幕，配置覆盆子PI网络。
步骤2：打开和配置边缘检测Simulink模型金宝app
打开边缘检测模型。
该模型包括这三个块：
V4L2视频捕获：此块从连接到硬件的视频设备捕获实时图像。块将图像像素的红色，绿色和蓝色组件输出为8位值。
中双击该块并指定要捕获视频的设备名称设备名称范围。如果您不知道设备的名称：
1.打开硬件终端并使用ls命令。此命令列出连接到硬件的所有视频设备：
ls |过程/dev/video*
2.复制设备的名称并粘贴名称设备名称范围。
Matlab功能:该块实现了Sobel边缘检测算法。该算法通过近似图像的梯度大小来寻找图像中的边缘。双击该块时，可以看到该算法由两个二维过滤器组成，一个用于计算列方向上的梯度，另一个用于计算行方向上的梯度。两个过滤器都使用3 × 3内核。
SDL视频显示:此块显示硬件上边缘突出的对象。
第3步：更改模型配置参数设置
1.要打开模型配置参数对话框，单击Simulink模型工具栏上的齿轮图标。金宝app
2.在“配置参数”对话框中，选择硬件实现。
3.设置硬件板参数到覆盆子PI.。此选择会自动填充参数硬件板设置使用raspberry pi的默认值。
4.在硬件板设置窗格中,展开目标硬件资源并选择板参数。指定这些参数值：
设备地址:硬件的IP地址或主机名。
用户名:指定硬件上运行的Linux系统的root用户名。缺省用户名为“Raspbian”
π。
密码：指定在硬件上运行的Linux系统的root密码。Raspbian Linux发行版的默认密码是
覆盆子。
5.点击申请。点击好吧保存更改。
步骤4：在Raspberry PI硬件上部署边缘检测Simulink金宝app模型
1.在模型工具栏上，将仿真模式设置为普通的。
2.在模型工具栏中，单击Deploy to Hardware按钮。当支持包生成代码时，模型窗口的左下角显示状态。金宝app成功生成代码后，支持包将在硬件上加载并运行代码。金宝app可执行文件开始从视频设备获取实时视频，对获取的图像运行Sobel算法，然后在树莓派屏幕上显示边缘突出的对象。要查看树莓派屏幕，使用VNC查看器并在硬件上执行远程会话来获取显示。你也可以在显示器和硬件之间连接HDMI线。
您还可以运行此模型外部模式调整模型中的阈值，观察仿真过程中输出特性的变化。在外部模式下，模型在计算机上运行，边缘突出的图像显示在SDL视频显示堵塞。
其他可以尝试的事情
用任何其他算法替换边缘检测算法，这些算法根据您的要求具有更好的性能。
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