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回忆录到了五之后，开始讲述省创项目中的各种开发经验。紧接刚做好百步梯项目的太阳跟踪平台的设计，我们放弃了回家过暑假，留在学校开始省创立项中的计划----人眼角膜定位算法的设计。一开始，我们毫无头绪，感觉用单片机驱动摄像头来实现这个功能根本就是天方夜谈。不过幸运的是，有个牛人师兄跟我们说，你们可以PC机作为处理平台，在VC6下调用OPENCV的图像处理函数对USB摄像头拍摄回来的视频流进行处理，就可以实现需要的功能。我们得到了指引，便开始着手摸索。 一开始是要在C++编译平台下配置OPENCV的库，我记得我们当时用VS2008来配置OPENCV2.0的，跟着网友写的教程弄，发现总是不成功，于是我们无耐地只能使用比较落后的VC6来配置，还算顺利，一下就搞定了，但是OPENCV库的版本比较旧，为了不拖慢项目研究的进度，我们只能先将就着。有了足够的项目经费，我们3个负责图像处理的每人都买了一本于仕琪翻译的《学习OPENCV》开始学习OPENCV的有关图像编程的原理及应用。 刚着手的时候，为了快速入门和掌握，我们跟着例程走，其实郭天祥教的某些学习方法在一定程度上还是有用的。我们跟着书中的例程，将一些对图片基本操作的函数的使用方法都掌握了，比如：打开图片、打开并显示视频流、二值化、动态二值化、高斯模糊、边缘检测、轮廓提取、霍夫变换、膨胀、腐蚀、漫水填充等等各种对图片的处理。另外，我们为了让写出的软件能够辨别特定的物体，例如人的眼睛，于是我们也学习了如何建立分类器和使用分类器，分类器在计算机上的表现形式为以.XML为扩展名的数据库文件，OPENCV为我们这些菜鸟提供了方便的分类器合成引擎。我们刚学习这方面知识的时候，使用的是于仕琪老师在网上公布的人脸分类器，因为书中有例程，我们很快地就掌握了使用方法。按照于老师所教的，我们想自己训练一个我们项目专用的人眼分类器，但是于老师说，一般的分类器都需要上千张正例图片和2倍数量的反例图片，而且数据库越庞大，越容易导致摄像头视频流的实时性下降。不管怎么说，我们还是尝试了用几百张的图片来生成这样的分类器，但是在生成的过程中，电脑频频死机，有点无语！最后尝试还是夭折了，摸索的道路上，打击和挫折总是少不了，我们早就习以为常，遇到坎直线走不过去，那我们绕个弯一样可以走！我们最后选用了一个外国学者他自己生成的一个人眼分类器，开始了对人眼部分的图像处理。 我们写好了程序，对摄像头拍回来的我们自己的实时图像视频流中的每一张图片进行循环处理，其实就是用分类器作为模板去跟每一张图片进行配对，很顺利地，我们成功地把人眼部分的图片区域截取出来，错误率接近于0。但是，新的难题出现了，我们发现通过模板配对出来的图像区域的起始坐标在每一张图片中都是不一样的，导致我们看到人眼总是在变动（实际上我们并没有动我们的眼睛），这样的问题是致命的，因为我们最后的目标是利用人眼去控制鼠标，这样的情况根本无法准确控制，我们又一次遇到了坎，在那一个星期里，我们想不出一个好用的解决方案，感觉大家的斗志有点消沉，而且注意力也从项目转到了玩游戏、看电影，其实这是人逃避现实的表现，很正常，我们也是人，也有不如意的时候。 日子一天一天地过着，快到开学了，怎么办？突然，一个词出现在我们的脑海，是“滤波”。真是众里寻他千百度，那方法却在，灯火阑珊处。我们很快地针对当时的现象想出了一套滤波方案：在每一张图片与人眼分类器比较之后，得到一个区域的起始坐标，我们通过对两张图片之间所得到的起始坐标利用勾股定理计算距离，然后对这个距离进行限幅滤波（具体的还是保密吧，毕竟涉及到我们的知识产权），我们发现可以有效地将之前的图片抖动消除。接下来，我们没有停止，立刻对捕捉和分离出来的稳定图像进行canny算子的边缘检测、腐蚀、膨胀、轮廓提取以及霍夫圆变换等等一系列的操作，最后，我们成功地将摄像头拍回来的视频流中的人眼角膜准确地实现捕捉和定位，实现了我们最初的计划内容。 开学后，我们为了保护我们这一个月以来努力的成果，按照有关的规定，写好了专利申请书向国家专利局提交，几个月后我们成功地获得了专利的受理权，于是人眼定位的研究便告一段落。谢谢大家的关注，回忆录六将会讲述我们团队整个技术路线的变革！
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