Tải bản đầy đủ - 0 (trang)
Chương 5 KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ

Chương 5 KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ

Tải bản đầy đủ - 0trang

Đề tài sử dụng Raspberry Pi B+ với bộ nhớ Ram512 Mb nên tốc độ xử lý còn chậm.



46



5.2 Hướng phát triển của đồ án.

-Thiết kế thêm van xả cá tự động sau mỗi lần đếm đủ số lượng cho hệ thống hoạt

động một cách liền lạc không bị gián đoạn.

-Ta có thể cài đặt các phiên bản OpenCV từ 2.4.8 trở về sau để có thể sử dụng

thuật tốn trừ nền ‘Background Subtraction Mog2’ để phát hiện đối tượng một cách đầy

đủ và tự động để thay thế cho việc phát hiện đối tượng thông qua ngưỡng để chuyển sang

ảnh nhị phân.

-Thay thế màn hình hiển thị LCD 16x2 bằng màn hình cảm ứng TFT và tạo các nút

nhấn trên màn hình TFT.

-Nâng cấp phiên bản Raspberry Pi lên phiên bản cao hơn để đạt tốc độ tối ưu.



47



TÀI LIỆU THAM KHẢO



1. Giáo trình “Nhập mơn xử lý ảnh” Đại học Bách khoa Hà Nội, PGS.TS Nguyễn



Quang Hoan, Năm 2006.

2. Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects, Daniel Lélis



Baggio, 2012.

3. OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook, Robert



Laganière, 2011

4. Website linh kiện điện tử http://www.htpro.vn

5. Luận văn tốt nghiệp “Nghiên cứu, thiết kế, chế tạo mơ hình đếm cá giống tự



động” Bùi Đắc Phương và Lê Trọng Tấn Phát, 2010



48



PHỤ LỤC

Code xử lý ảnh

importnumpy as np

import cv

import cv2

import time

import os

import RPi.GPIO as GPIO

import time

import sys

sys.path.append('/home/pi/Adafruit-Raspberry-Pi-Python-Code/Adafruit_CharLCD')

from Adafruit_CharLCD import Adafruit_CharLCD

lcd=Adafruit_CharLCD(pin_rs=9,pin_e=11,pins_db=[25,8,7,12])

Display

GPIO.setmode(GPIO.BCM)

lcd.begin(16,2)

lcd.clear()

soca = 0

i =0

timel = 0

setup_soca = 0

socacandem = 0

start = time.time()

avg = 0

49



# instantiate LCD



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

Chương 5 KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ

Tải bản đầy đủ ngay(0 tr)

×