从系列:树莓派支持MATLAB金宝app
Meeshawn Marathe, MathWorks
学习如何在MATLAB中开发和原型边缘检测算法®,然后使用MATLAB部署到树莓派硬件®金宝app支持包树莓派™和MATLAB编码器™。
在这个视频中,我们将看看在树莓派硬件上部署边缘检测算法。我们将对摄像头捕捉到的光图像进行边缘检测,摄像头是通过USB连接到树莓派硬件的外围设备。由于MATLAB函数在MATLAB中运行,因此在连接I/O工作流期间,图像馈送连同突出显示的边缘将在MATLAB中显示。
接下来是硬件部署,其中边缘检测算法将在独立于MATLAB的硬件上执行。突出显示边缘的视频将显示在树莓派上。我们将使用VNC Viewer远程连接到树莓派硬件,以查看实时视频输出。通过搜索文档文档边缘检测树莓派来获取本视频中讨论的边缘检测示例。
本文档解释了算法的逐步实现。我建议浏览链接,因为我们不会完全详细地讨论算法。简单地说,MATLAB函数在一段时间内捕获图像,应用基于3 × 3 Sobel算子的滤波器,然后执行阈值设置以突出图像中的边缘。
首先,让我们清理工作区。现在让我们运行这个MATLAB函数。您可以看到实时图像馈送与边缘检测器图像显示在MATLAB中。这是连接I/O工作流,其中边缘检测算法在MATLAB中执行。Imshow函数用于显示图像提要。
接下来,让我们打开VNC Viewer。如果你没有安装,它可以很容易地从网上下载。设备地址之前已经输入。我们可以从目标硬件对象或工作空间中创建的Raspberry Pi对象中找到它。默认用户名为“Pi”,默认密码为“Raspberry”。
接下来,我们将部署MATLAB函数,以便在独立于MATLAB的硬件上独立执行。目标对象=目标硬件,树莓派,部署,目标对象,边缘检测。
我们有麻烦了。正如我们在这里看到的,这个函数imshow不支持代码生成。金宝app编码员报告很恰当地发现了这一点。因此,我们需要替换它与其对应的代码生成,如前所述。displayImage是树莓派函数,相当于imshow,用于在树莓派上部署图像。现在让我们重新尝试部署。部署目标对象,边缘检测。
现在你可以看到来自网络摄像头的实时视频,以及边缘检测到的图像,这些图像都显示在树莓派的桌面上。这是硬件部署工作流,其中MATLAB函数是在独立于MATLAB的硬件上执行的。可执行文件在硬件配置对象的Build文件夹中生成。
这个可执行文件也可以作为Linux应用程序启动。可执行文件的确切位置可以在这里的Build Directory, MATLAB工作区,R2019b, PWD文件夹结构下找到。真正特定的文件夹下的位置(在本例中是R2019b)模拟了实际的Working Directory文件夹结构。让我们从终端启动这个可执行文件。正如你在这里看到的,边缘检测算法作为Linux应用程序运行在树莓派硬件上,独立于MATLAB。
哇,真有趣。有了这个,我们就结束了这个视频。我希望现在您能够更加自信地从MATLAB开始设计和部署应用程序到Raspberry Pi硬件。想了解更多有趣的视频,请访问www.MathWorks.com/videos。谢谢你!
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