在iPad上使用OpenCV避免碰撞

我正在开发一个项目，我需要使用OpenCV实现避免碰撞。 这是要在iOS上完成（iOS 5和以上将做）。

项目目标：这个想法是在汽车的仪表板上安装一个iPad并启动应用程序。 应用程序应该抓取相机的帧，并处理这些帧，以检测车是否将与任何障碍物碰撞。

我是任何forms的image processing新手，因此我在这个项目中陷入概念层面。

到目前为止我所做的是：

  • 看看OpenCV，并在网上阅读。 避免碰撞使用Lukas-Kanade金字塔法进行实施。 这是正确的吗？

  • 使用这个项目作为一个起点： http : //aptogo.co.uk/2011/09/opencv-framework-for-ios/它成功地运行在我的iPad和捕捉function的作品，以及意味着相机捕捉是很好的，集成。 我改变了processFrame实现来尝试光stream而不是Canny边缘检测。 这是function（还不完整）。 

    -(void)processFrame { int currSliderVal = self.lowSlider.value; if(_prevSliderVal == currSliderVal) return; cv::Mat grayFramePrev, grayFrameLast, prevCorners, lastCorners, status, err; // Convert captured frame to grayscale for _prevFrame cv::cvtColor(_prevFrame, grayFramePrev, cv::COLOR_RGB2GRAY); cv::goodFeaturesToTrack(grayFramePrev, prevCorners, 500, 0.01, 10); // Convert captured frame to grayscale for _lastFrame cv::cvtColor(_lastFrame, grayFrameLast, cv::COLOR_RGB2GRAY); cv::goodFeaturesToTrack(grayFrameLast, lastCorners, 500, 0.01, 10); cv::calcOpticalFlowPyrLK(_prevFrame, _lastFrame, prevCorners, lastCorners, status, err); self.imageView.image = [UIImage imageWithCVMat:lastCorners]; _prevSliderVal = self.lowSlider.value; }
  • 阅读有关光学stream程以及如何使用（概念上）来检测即将发生的碰撞。 总结：如果一个物体的尺寸越来越大，但是朝着框架的任何边缘移动，那么它就不是碰撞path。 如果一个物体的尺寸在增大，但是没有朝着任何边缘移动，那么它就处于碰撞path上。 这是正确的吗？
  • 这个项目（http://se.cs.ait.ac.th/cvwiki/opencv:tutorial:optical_flow）似乎正在做我想实现的。 但是，我不明白这是如何通过阅读代码。 我不能运行它，因为我没有一个Linux的盒子。 我看了这个网页上的解释，似乎达到了一个同形单词matrix。 这个结果如何用于避免碰撞？

除了上面提到的四点之外，我已经读了很多关于这个话题的内容，但是还是不能把所有的东西放在一起。

这是我的问题（请记住我是这个新手）

  1. 如何使用光stream来检测即将发生的碰撞？ 通过这个我的意思是，假设我能够从函数cv :: calcOpticalFlowPyrLK（）得到正确的结果，我怎么从那里把它转发，以检测即将发生的与框架上的任何对象的碰撞？ 是否可以测量距离我们最有可能碰撞的物体的距离？

  2. 是否有一个示例工作项目，实现这个或任何类似的function，我可以看看。 我看了一下eosgarden.com上的这个项目，但是没有看到其中的function。

  3. 在上面的示例代码中，我将lastCorners转换为UIImage，并在屏幕上显示该图像。 这显示了一个图像，只有在屏幕上有彩色水平线，没有什么类似于我原来的testing图像。 这是这个函数的正确输出吗？

  4. 我在理解这个项目中使用的数据types时有点困难。 InputArray，OutputArray等是OpenCV API接受的types。 然而在processFrame函数中，cv :: Mat被传递给Canny边缘检测方法。 我为prevImage和nextImage传递cv :: Mat到calcOpticalFlowPyrLK（）吗？

提前致谢 ：）

更新：find这个示例项目（http://www.hatzlaha.co.il/150842/Lucas-Kanade-Detection-for-the-iPhone）。 它不能在我的Mac上编译，但我想从这里我将有一个光stream量的工作代码。 但是我仍然无法弄清楚，我怎么能够通过跟踪这些点来检测阻碍碰撞。 如果你们任何一个人甚至可以回答QTS。 第一，这将是很大的帮助。

更新它看起来像光stream量是用来计算FoE（膨胀的焦点）。 可以有多个FoE候选人。 使用FoE，TTC（碰撞时间）到达。 后半部分我不太清楚。 但是，我到目前为止是正确的？ OpenCV是否实施FoE和/或TTC？

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如何使用光stream来检测即将发生的碰撞？

我从来没有使用光stream，但第一个谷歌要求给了我这篇文章：

使用光stream的障碍物检测

我不知道你是否已经读过。 它显示了如何估计在每个angular度接触的时间。

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这显示了一个图像，只有在屏幕上有彩色水平线，没有什么类似于我原来的testing图像。

我想，goodFeaturesToTrack的输出不是一个图像，而是一个点的表格。 例如，请参阅如何在Python示例中使用它们 （在旧版本的OpenCV中）。 同样可能适用于calcOpticalFlowPyrLK的输出。 先看看debugging中有什么。 我通常使用Python + OpenCV来理解不熟悉的OpenCV函数的输出。

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我在理解这个项目中使用的数据types时有点困难。 InputArray，OutputArray等是OpenCV API接受的types。 然而在processFrame函数中，cv :: Mat被传递给Canny边缘检测方法。 我为prevImage和nextImage传递cv :: Mat到calcOpticalFlowPyrLK（）吗？

从文档 ：

这是将只读input数组传递给OpenCV函数的代理类。 …. _InputArray是一个可以从Mat ， Mat_<T> ， Matx<T, m, n> ， std::vector<T> ， std::vector<std::vector<T> >构造的类或者std::vector<Mat> 。 它也可以用matrixexpression式来构造。

所以你可以通过Mat 。 一些较旧的function仍然只能期待Mat 。

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