ỨNG DỤNG xử lý ẢNH vào VIỆC PHÁT HIỆN NGỦ gật DÙNG KIT RASPBERRY – Tài liệu text

ỨNG DỤNG xử lý ẢNH vào VIỆC PHÁT HIỆN NGỦ gật DÙNG KIT RASPBERRY

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (2.92 MB, 84 trang )

Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software
http://www.foxitsoftware.com For evaluation only.

BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH
———————————

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ TRUYỀN THÔNG

ĐỀ TÀI:

ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH VÀO VIỆC
PHÁT HIỆN NGỦ GẬT DÙNG KIT RASPBERRY

GVHD: Th.s Nguyễn Duy Thảo
SVTH1: Nông Văn Tân
MSSV: 13141299
SVTH2: Trần Thị Mỹ Khiêm
MSSV: 13141147

Tp. Hồ Chí Minh – 01/2018

Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software
http://www.foxitsoftware.com For evaluation only.

BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH

KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH
———————————

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ TRUYỀN THÔNG
ĐỀ TÀI:

ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH VÀO VIỆC
PHÁT HIỆN NGỦ GẬT DÙNG KIT RASPBERRY

GVHD: Th.s Nguyễn Duy Thảo
SVTH: Nông Văn Tân
MSSV: 13141299
SVTH: Trần Thị Mỹ Khiêm
MSSV: 13141147

Tp. Hồ Chí Minh – 01/2018

TRƯỜNG ĐH. SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM
KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

TP. Hồ Chí Minh, ngày 01 tháng 01 năm 2018

BẢNG MÔ TẢ CÔNG VIỆC
Họ tên sinh viên 1: Nông Văn Tân

MSSV: 13141299

Lớp: 13141DT2C
Họ tên sinh viên 2: Trần Thị Mỹ Khiêm

MSSV: 13141147

Lớp: 13141DT1D
Tên đề tài: Ứng dụng xử lý ảnh vào việc phát hiện ngủ gật dùng Kit Raspberry
1. MÔ TẢ MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI:
Đề tài sẽ đi tìm hiểu kit Raspberry, kiến thức xử lý ảnh, kỹ thuật nhận dạng và
xây dụng bài toán phát hiện ngủ gật.
2. MÔ TẢ CÔNG VIỆC THỰC HIỆN ĐỀ TÀI CỦA TỪNG SINH VIÊN:
Họ tên Sinh viên 1: Nông Văn Tân
Các công việc thực hiện trong đề tài:
STT

NỘI DUNG CÔNG VIỆC

1

Tìm kiếm tài liệu về lập trình Python, OpenCV.

2

Cài đặt hệ điều hành và thư viện liên quan.

3

Viết chương phát hiện ngủ gật.

4

Viết báo cáo.

Họ tên Sinh viên 2: Trần Thị Mỹ Khiêm
Các công việc thực hiện trong đề tài:
STT

NỘI DUNG CÔNG VIỆC

1

Tìm kiếm tài liệu về lập trình Python, OpenCV.

2

Tìm kiếm lý thuyết nhận dạng, phát hiện.

3

Viết và chỉnh sửa báo cáo.

SINH VIÊN 1

SINH VIÊN 2

(Ký ghi rõ họ tên)

(Ký ghi rõ họ tên)

Nông Văn Tân

Trần Thị Mỹ Khiêm

XÁC NHẬN CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN
(Ký ghi rõ họ tên)

Th.s Nguyễn Duy Thảo

TRƯỜNG ĐH. SƯ PHẠM KỸ THUẬT

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

TP. HỒ CHÍ MINH

ĐỘC LẬP – TỰ DO – HẠNH PHÚC

KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP- Y SINH
Tp. HCM, ngày 01 tháng 01 năm 2018

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Nông Văn Tân

MSSV: 13141299

Trần Thị Mỹ Khiêm

MSSV: 13141147

Chuyên ngành:

Điện tử công nghiệp – y sinh

Mã ngành:

01

Hệ đào tạo:

Đại học chính quy

Mã hệ:

1

Khóa:

2013

Lớp:

Họ tên sinh viên:

13141DT2C

I. TÊN ĐỀ TÀI: Ứng dụng xử lý ảnh vào việc phát hiện ngủ gật dùng Kit
Raspberry
II. NHIỆM VỤ
1. Các số liệu ban đầu:
 1 bộ kit Raspberry Pi 3.
 1 camera.
 1 loa
 Các hình ảnh cần xử lý.
2. Nội dung thực hiện:
 Tìm hiểu về xử lý ảnh.
 Tìm hiểu về kit Raspberry Pi.
 Các kỹ thuật nhận dạng.

 Phát hiện ngủ gật bằng Raspberry Pi.
 Viết báo cáo.
III. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ:

25/9/2017

IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ:

15/01/2018

V. HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN:

Th.s Nguyễn Duy Thảo

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN

Th.s Nguyễn Duy Thảo

BM. ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP-Y SINH

TRƯỜNG ĐH. SƯ PHẠM KỸ THUẬT
TP. HỒ CHÍ MINH

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
ĐỘC LẬP – TỰ DO – HẠNH PHÚC

KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP
Tp. HCM, ngày 01 tháng 01 năm 2018

LỊCH TRÌNH THỰC HIỆN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Họ tên sinh viên 1: Nông Văn Tân
Lớp: 13141DT2C

MSSV: 13141299

Họ tên sinh viên 2: Trần Thị Mỹ Khiêm
Lớp: 13141DT

MSSV: 13141147

Tên đề tài: Ứng dụng xử lý ảnh vào việc phát hiện ngủ gật dùng Kit Raspberry
Tuần/ngày

Nội dung

Tuần 1

Nhận đề tài

Tuần 2

Tìm hiểu nội dung liên quan đề tài:

Tuần 3 → 5

– Xử lý ảnh
– Raspberry
– Các ngôn ngữ lập trình
Tìm hiểu và cài đặt hệ điều hành cho Raspberry
Pi 3.
Chạy các chương trình đơn giản kiểm tra kit
Raspberry đã cài đặt thành công.

Tuần 6 → 10

Tìm hiểu tài liệu về ngôn ngữ Python, OpenCV
Tìm hiểu về các thuật toán nhận dạng

Tuần 10 → 13

Xây dựng chương trình phát hiện và nhận dạng
khuôn mặt.

Xác nhận
GVHD

Tuần 14+15

Xây dựng chương trình phát hiện ngủ gật.

Tuần 16 → 20

Viết báo cáo.

Tuần 21

Chỉnh sửa và hoàn thành báo cáo.

GV HƯỚNG DẪN
(Ký và ghi rõ họ và tên)

Th.s Nguyễn Duy Thảo

LỜI CAM ĐOAN
Đề tài này là do chúng tôi tự thực hiện dưới sự hướng dẫn của Th.s Nguyễn Duy
Thảo và dựa vào một số tài liệu, đề tài trước đó và không sao chép từ tài liệu hay công
trình đã có trước đó.

Người thực hiện đề tài 1

Người thực hiện đề tài 2

Nông Văn Tân

Trần Thị Mỹ Khiêm

i

LỜI CẢM ƠN
Trong thời gian thực hiện luận văn nhóm sinh viên thực hiện đề tài đã được
học hỏi nhiều kiến thức bổ ích trong giáo trình và thực tế từ thầy cô. Qua đây em
xin gửi lời cảm ơn chân thành đến:
Quý thầy cô trong khoa điện điện tử của trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật
Thành phố Hồ Chí Minh đã truyền đạt kiến thức, những kinh nghiệm quý báu trong
chuyên môn cũng như trong các lĩnh vực khác. Sự tận tụy say mê, lòng nhân ái,
nhiệt tình của thầy cô là động lực lớn giúp chúng em trau dồi thêm kiến thức giúp
chúng em vượt qua khó khăn trong học tập cũng như trong cuộc sống.
Chúng em xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất đến thầy Nguyễn Duy Thảo
đã giúp đỡ và hướng dẫn chúng em hoàn thành đồ án tốt nghiệp này.
Đồng thời cũng cảm ơn đến tất cả các bạn bè đã gắn bó và giúp đỡ nhau
trong học tập cũng như trong suốt quá trình thực hiện đồ án tốt nghiệp.
Xin chân thành cảm ơn!

Nhóm thực hiện đề tài
Nông Văn Tân
Trần Thị Mỹ Khiêm

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

ii

MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN ……………………………………………………………………………………………… i
LỜI CẢM ƠN ………………………………………………………………………………………………….. ii
MỤC LỤC ………………………………………………………………………………………………………. iii
DANH MỤC HÌNH …………………………………………………………………………………………. vi
DANH MỤC BẢNG ……………………………………………………………………………………… viii
TÓM TẮT ………………………………………………………………………………………………………. ix
Chương 1.

TỔNG QUAN …………………………………………………………………………….. 2

1.1.

ĐẶT VẤN ĐỀ ………………………………………………………………………………….. 2

1.2.

MỤC TIÊU ĐỀ TÀI ………………………………………………………………………….. 2

1.3.

NỘI DUNG NGHIÊN CỨU ………………………………………………………………. 3

1.4.

GIỚI HẠN ……………………………………………………………………………………….. 3

1.5.

BỐ CỤC ………………………………………………………………………………………….. 3

Chương 2.
2.1.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT …………………………………………………………………… 4
TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH ………………………………………………………… 4

2.1.1.

Giới thiệu về xử lý ảnh [1] ……………………………………………………………. 4

2.1.2.

Các thành phần cơ bản của hệ thống ảnh ………………………………………… 6

2.1.3.

Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh …………………………………………………. 7

2.1.3.1.

Ảnh và điểm ảnh ……………………………………………………………………. 7

2.1.3.2.

Độ phân giải của ảnh ……………………………………………………………… 7

2.1.3.3.

Mức xám của ảnh …………………………………………………………………… 8

2.1.3.4.

Biến đổi ảnh ………………………………………………………………………….. 8

2.2.

GIẢI THUẬT ADABOOST [5] ………………………………………………………….. 9

2.3.

ĐẶC TRƯNG HAAR-LIKE [5] ……………………………………………………….. 11

2.4.

GIẢI THUẬT FACIAL LANDMARKS ……………………………………………. 15

2.4.1.

Giới thiệu về Facial Landmarks [6] ……………………………………………… 15

2.4.2.

Tìm hiểu về bộ phát hiện dấu mốc trên khuôn mặt của dlib [6] ……….. 16

2.5.

KHOẢNG CÁCH EUCLIDE [7] ……………………………………………………… 17

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

iii

2.6.

PYTHON ……………………………………………………………………………………….. 18

2.6.1.

Giới thiệu sơ lược về Python ……………………………………………………….. 18

2.6.2

Các đặc điểm của ngôn ngữ python. …………………………………………….. 19

2.6.3.

Ứng dụng của Python …………………………………………………………………. 22

THƯ VIỆN DLIB ……………………………………………………………………………. 23

2.7.
Chương 3.
3.1.

TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ ……………………………………………………… 25

TỔNG QUAN VỀ KIT RASPBERRY PI 3 ……………………………………….. 26

3.1.1.

Giới thiệu tổng quan…………………………………………………………………… 26

3.1.2.

Cấu tạo phần cứng của kit Raspberry Pi 3 …………………………………….. 27

3.1.3.

Hệ điều hành của kit Raspberry Pi 3 …………………………………………….. 29

3.2.

CÀI ĐẶT HỆ ĐIỀU HÀNH CHO KIT RASPBERRY PI 3…………………… 30

3.2.1.

Thiết bị cần dùng để cài đặt ………………………………………………………… 30

3.2.2.

Cài đặt hệ điều hành Raspbian …………………………………………………….. 30

3.2.3.

Điều khiển Raspberry Pi 3 từ xa bằng cách remote máy tính …………… 33

3.3.

CÀI ĐẶT THƯ VIỆN CHO RASPBERRY PI 3 ………………………………….. 37

3.3.1.

Cài đặt OpenCV ………………………………………………………………………… 37

3.3.2.

Cài đặt thư viện dlib …………………………………………………………………… 44

Chương 4.

THI CÔNG HỆ THỐNG ……………………………………………………………. 47

4.1.

SƠ ĐỒ KHỐI HỆ THỐNG ………………………………………………………………. 47

4.1.1.

Ảnh từ camera …………………………………………………………………………… 48

4.1.2.

Tiền xử lý …………………………………………………………………………………. 48

4.1.3.

Phát hiện khuôn mặt dùng HOG ………………………………………………….. 48

4.1.4.

Đánh dấu cấu trúc khuôn mặt dùng Facial Landmarks……………………. 50

4.1.5.

Trích xuất vùng mắt …………………………………………………………………… 50

4.1.6.

Tính toán tỷ lệ mắt …………………………………………………………………….. 50

4.1.7.

Phát hiện ngủ gật ……………………………………………………………………….. 52

4.1.8.

Cảnh báo…………………………………………………………………………………… 53

Chương 5.

KẾT QUẢ_NHẬN XÉT_ĐÁNH GIÁ …………………………………………. 55

5.1.

Kết quả ………………………………………………………………………………………….. 55

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

iv

5.2.

Nhận xét …………………………………………………………………………………………. 57

Chương 6.
6.1.

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN …………………………………….. 61
KẾT LUẬN ……………………………………………………………………………………. 61

6.1.1.

Ưu điểm……………………………………………………………………………………. 61

6.1.2.

Nhược điểm ………………………………………………………………………………. 62

6.2.

HƯỚNG PHÁT TRIỂN …………………………………………………………………… 62

6.2.1.

Hướng khắc phục ………………………………………………………………………. 62

6.2.2.

Hướng phát triển ……………………………………………………………………….. 63

TÀI LIỆU THAM KHẢO………………………………………………………………………………… 64
PHỤ LỤC ………………………………………………………………………………………………………. 65

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

v

DANH MỤC HÌNH
Hình

Trang

Hình 2.1: Các bước cơ bản trong xử lý ảnh …………………………………………………………… 4
Hình 2.2: Các thành phần cơ bản của hệ thống xử lý ảnh ……………………………………….. 6
Hình 2.3: Độ phân giải của ảnh……………………………………………………………………………. 7
Hình 2.4: Sự khác nhau giữa ảnh màu và ảnh xám…………………………………………………. 8
Hình 2.5: Ảnh trước khi cân bằng Histogram ………………………………………………………… 9
Hình 2.11: Mô hình phân tầng các bộ phận loại yếu ………………………………………………. 10
Hình 2.12: Kết hợp các bộ phân loại yếu thành bộ phân loại mạnh. …………………………. 11
Hình 2.13: Đặc trưng theo cạnh …………………………………………………………………………… 11
Hình 2.14: Đặc trưng theo đường ………………………………………………………………………… 12
Hình 2.15: Đặc trưng theo xung quanh tâm …………………………………………………………… 12
Hình 2.16: Đặc trưng theo đường chéo …………………………………………………………………. 12
Hình 2.17: Cách tính Integral Image của ảnh ………………………………………………………… 13

Hình 2.18: Cách tính tổng giá trị pixel vùng cần tính ……………………………………………… 14
Hình 2.19: Hệ thống phát hiện khuôn mặt …………………………………………………………….. 17
Hình 2.20: 68 tọa độ đánh dấu cấu trúc khuôn mặt từ tập dữ liệu iBUG 300-W ………… 23
Hình 3.1: Sơ đồ khối hệ thống …………………………………………………………………………….. 25
Hình 3.2: Bo mạch Raspberry Pi 3 ………………………………………………………………………. 26
Hình 3.3: Các cổng giao tiếp ngoại vi …………………………………………………………………… 28
Hình 3.4: Sơ đồ chân của Raspberry Pi 3 ……………………………………………………………… 29
Hình 3.5: Hệ điều hành Raspbian Stretch ……………………………………………………………… 31
Hình 3.6: Phần mềm SD Card Formatter ………………………………………………………………. 32
Hình 3.7: Phần mềm Win32 Disk Imager. …………………………………………………………….. 33
Hình 3.8: Vào ổ đĩa Boot ……………………………………………………………………………………. 33

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

vi

Hình 3.9: Thêm địa chỉ IP của Raspberry vào file cmdline.text. ………………………………. 34
Hình 3.10: Nhập địa chỉ ip của Raspberry Pi …………………………………………………………. 34
Hình 3.11: Chuyển tiếp X11 ……………………………………………………………………………….. 35
Hình 3.12: Cài đặt xrdp bằng lệnh ……………………………………………………………………….. 36
Hình 3.13: Mở Remote Desktop và kết nối …………………………………………………………… 36
Hình 3.14: Nhập usename và password ………………………………………………………………… 37
Hình 3.15: Giao diện của hệ điều hành Raspbian Stretch ………………………………………… 37
Hình 3.16: Môi trường ảo cv ……………………………………………………………………………….. 41
Hình 3.17: Biên dịch OpenCV 3 trên Raspbian Stretch thành công ………………………….. 42
Hình 3.18: Xác nhận OpenCV 3 đã cài đặt thành công …………………………………………… 44
Hình 4.1: Sơ đồ khối hệ thống …………………………………………………………………………….. 47
Hình 4.2: Đánh dấu mắt 6 điểm …………………………………………………………………………… 51
Hình 4.3: Hình ảnh của mốc đánh dấu mắt khi mắt mở, mắt nhắm và tỉ lệ………………… 52

Hình 4.4: Phát hiện ngủ gật …………………………………………………………………………………. 54
Hình 5.1: Phát hiện khuôn mặt…………………………………………………………………………….. 55
Hình 5.2: Đánh dấu 68 điểm của khuôn mặt dùng giải thuật Facial Landmarks …………. 55
Hình 5.3: Hình 5.2: Phát hiện trạng thái mắt ở nhiều trường hợp. ……………………………. 56
Hình 5.4: Phát hiện ngủ gật vào ban ngày không đeo kính ……………………………………… 56
Hình 5.5: Phát hiện ngủ gật vào ban ngày có đeo kính ……………………………………………. 56
Hình 5.6: Phát hiện ngủ gật vào ban đêm không đeo kính ………………………………………. 57

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

vii

DANH MỤC BẢNG
Bảng 5.1 Kết quả nhận dạng trạng thái mắt với trường hợp góc thẳng……………….. 58
Bảng 5.1 Kết quả nhận dạng trạng thái mắt với trường hợp góc nghiêng……………. 59

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

viii

TÓM TẮT
Ngày nay, cùng với sự phát triển và tiến bộ không ngừng của khoa học kỹ thuật
thì xử lý ảnh là một trong những đề tài cần được quan tâm và phát triển. Từ những
nghiên cứu ban đầu về ảnh trắng đen, ảnh xám, ảnh màu, xử lý ảnh đã được nghiên
cứu chuyên sâu và ứng dụng rất nhiều trong cuộc sống. Bên cạnh đó, sự phổ biến của
kit Raspberry Pi với kích thước nhỏ gọn, được xem như máy tính thu nhỏ nên có nhiều
đề tài nghiên cứu và ứng dụng kit Raspberry Pi trong thực tiễn.
Ứng dụng kit Raspberry Pi vào xử lý ảnh nhằm đưa ra một số giải pháp xử lý ảnh

để áp dụng vào đời sống. Trong đồ án này, chúng tôi cố gắng tìm ra các thuật toán đáp
ứng trong thời gian thực, những giải pháp tối ưu, đơn giản nhưng mang lại độ chính
xác cao, đáp ứng được nhu cầu thực tế. Chúng tôi tiến hành mô phỏng những bài toán
xử lý ảnh đơn giản, nhận dạng ảnh tĩnh và nhận dạng trực tiếp qua camera trên chương
trình Python và phát triển nhận dạng theo dõi chính xác trạng thái mở hoặc đóng của
mắt trong thời gian thực trên kit Raspberry Pi 3. Khuôn mặt được phát hiện bằng
phương pháp: phương pháp sử dụng bộ phân loại mạnh AdaBoost dựa trên các đặc
trưng Haar-like; mắt được nhận dạng bằng cách đánh dấu các bộ phận trên khuôn mặt
bằng thuật toán Facial Landmarks, sau đó tính khoảng cách giữa hai mí mắt bằng
khoảng cách Euclide để nhận diện trạng thái mắt và phát hiện trạng thái ngủ gật.

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

ix

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN

Chương 1.
1.1.

TỔNG QUAN

ĐẶT VẤN ĐỀ
Cùng với sự phát triển ngày càng mạnh mẽ của khoa học kĩ thuật trong một vài

thập kỷ gần đây. Xử lý ảnh tuy là một ngành khoa học còn tương đối mới mẻ so với
nhiều ngành khoa học khác nhưng hiện nay nó đang là một trong những lĩnh vực phát
triển rất nhanh và thu hút sự quan tâm đặc biệt từ các nhà khoa học, thúc đẩy các trung
tâm nghiên cứu, ứng dụng về lĩnh vực hấp dẫn này. Xử lý ảnh đóng vai trò quan trọng

trong nhiều ứng dụng thực tế về khoa học kĩ thuật cũng như trong cuộc sống thường
ngày như: sản xuất và kiểm tra chất lượng, sự di chuyển của Robot, các phương tiện đi
lại tự trị, công cụ hướng dẫn cho người mù, an ninh và giám sát, nhận dạng đối tượng,
nhận dạng mặt, các ứng dụng trong y học, sản xuất, hiệu chỉnh video…
Thời gian gần đây, sự phổ biến và hiện quả sử dụng của kit Raspberry Pi vào
các ứng dụng trong khoa học kỹ thuật đã thôi thúc nhóm nghiên cứu ứng dụng kit
Raspberry Pi vào xử lý ảnh. Với đặc điểm như một máy tính thu nhỏ có kích thước xấp
xỉ chiếc điện thoại cầm tay, chạy hệ điều hành mở, được trang bị bộ vi xử lý mạnh mẽ,
mức tiêu thụ điện năng thấp, giá thành rẻ, cho phép ta có thể cấu hình cho kit
Raspberry Pi như một máy tính xử lý các bài toán.
Nhận thấy điều này, nhóm chúng em quyết định chọn đề tài “Ứng dụng kit
Raspberry vào xử lý ảnh” nhằm đưa ra một số giải pháp xử lý ảnh để có thể áp dụng
vào đời sống.

1.2.

MỤC TIÊU ĐỀ TÀI
Đề tài là bước đầu tìm hiểu những ứng dụng của xử lý ảnh trong thực tế, đồng

thời cũng là bước triển khai những kiến thức đã được học. Thông qua việc nghiên cứu
và làm việc nghiêm túc để rèn luyện tác phong, cũng như hoàn thiện phương pháp, tư
duy nghiên cứu, giải quyết một vấn đề. Với những mục tiêu của đề tài hướng đến là:
 Tìm hiểu những kiến thức về xử lý ảnh.

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

2

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN

 Tìm hiểu về kỹ thuật nhận dạng.
 Tìm hiểu kit Raspberry Pi 3.
 Xây dựng chương trình phát hiện ngủ gật trên kit Raspberry Pi 3.

1.3. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
 NỘI DUNG 1: Tìm hiểu những kiến thức cơ bản về xử lý ảnh, kit Raspberry Pi 3,
ngôn ngữ lập trình Python…
 NỘI DUNG 2: Tìm hiểu về các kỹ thuật, thuật toán nhận dạng.
 NỘI DUNG 3: Cài đặt hệ điều hành, thư viện cần thiết cho kit Raspberry Pi 3.
 NỘI DUNG 4: Viết chương trình phát hiện ngủ gật.
 NỘI DUNG 5: Đánh giá kết quả thực hiện.
 NỘI DUNG 6: Viết luận văn.

1.4.

GIỚI HẠN
Đặc tính của hệ thống xử lý ảnh thông thường bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố.

Trong điều kiện thực tế cho phép nhóm thực hiện đề tài trong một số điều kiện giới
hạn sau:
 Điều kiện thu nhận hình ảnh vào ban ngày và ban đêm khác nhau, cho nên nhóm
chỉ tìm hiểu trong điều kiện ánh sáng ổn định đạt kết quả tốt hơn.
 Đối với việc nhận dạng, thì khoảng cách từ camera đến đối tượng dưới 1.2 mét,
trên khoảng cách này thì việc nhận dạng có thể không được chính xác.
 Do hạn chế về thời gian do đó nhóm chỉ tập trung vào xử lý các bài toán xử lý ảnh
đơn giản và một vài ứng dụng phổ biến trên kit Raspberry Pi.

1.5.

BỐ CỤC

Như vậy, với các yêu cầu về nhiệm vụ và mục tiêu đề ra, luận văn được xây

dựng bao gồm các chương sau:
 Chương 1: Tổng quan
Chương này trình bày đặt vấn đề dẫn nhập lý do chọn đề tài, mục tiêu, nội dung
nghiên cứu, các giới hạn đề tài và bố cục đồ án.

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

3

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN
 Chương 2: Cơ sở lý thuyết.
Chương này trình bày giới thiệu tổng quan về tổng quan về xử lý ảnh, các thư
viện sử dụng; tìm hiểu lý thuyết các thuật toán nhận dạng: giải thuật Adaboost, đặc
trưng Haar-like, giải thuật Facial Landmarks, khoảng cách Euclide…

 Chương 3: Tính toán thiết kế.
Chương này trình bày tổng quan về kit Raspberry Pi 3, cách cài đặt hệ điều
hành và thư viện cho kit.
 Chương 4: Thi công hệ thống
Chương này trình bày về các chương trình và xây dụng bài toán phát hiện ngủ
gật trên kit Raspberry Pi 3.
 Chương 5: Kết quả, nhận xét và đánh giá
Trình bày kết quả đạt được sau khi thực hiện, đánh giá, nhận xét những gì đã
đạt và chưa đạt những gì so với mục tiêu đề ra.
 Chương 6: Kết luận và hướng phát triển
Đưa ra kết luận về việc thực hiện đồ án, đồng thời đưa ra hướng phát triển để có
được một đề tài hoàn thiện và đáp ứng được nhu cầu cho cuộc sống hiện đại như ngày

nay.

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

4

CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Chương 2.
2.1.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH

2.1.1. Giới thiệu về xử lý ảnh [1]
Trong những năm gần đây, xử lý ảnh là một nghành khoa học mới mẻ nhưng
tốc độ phát triển nhanh chóng và được nghiên cứu, phát triển bởi các trung tâm nghiên
cứu, các trường đại học.v.v. Và với rất nhiều ứng dụng khác nhau.
Các phương pháp xử lý ảnh bắt đầu từ những ứng dụng chính như: nâng cao
chất lượng độ sáng và độ phân giải của ảnh, phân tích ảnh. Ứng dụng đầu tiên được
biết đến đó chính là nâng cao chất lượng hình ảnh báo được truyền qua cáp từ Luân
Đôn đến New York từ những năm 1920. Càng về sau, nhờ sự xuất hiện và phát hiện
mạnh mẽ của máy tính đã tạo điều kiện cho các quá trình thực hiện các thuật toán xử
lý ảnh được nâng cao và phát triển hơn. Các ứng dụng của xử lý ảnh càng được ứng
dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau như: khôi phục hình ảnh, chỉnh sửa, điều
chỉnh độ phân giải; trong lĩnh vực y tế; trong do thám, thám hiểm; truyền và mã hóa;
thị giác máy tính, robot; xử lý màu; lĩnh vực nhận dạng.v.v.
Các bước cần thiết trong xử lý ảnh. Trước đây, hình ảnh được thu từ camera là

các ảnh tương tự. Gần đây, với sự phát triển không ngừng của công nghệ, ảnh màu
hoặc ảnh đen trắng được lấy từ camera, sau đó được chuyển trực tiếp qua ảnh số để dễ
dàng cho các bước xử lý tiếp theo. Dưới đây sẽ mô tả về các bước trong xử lý ảnh.

Hình 2.1: Các bước cơ bản trong xử lý ảnh.

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

4

CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Thu nhận ảnh: Ảnh được nhận qua camera màu hoặc trắng đen. Thông thường ảnh
được nhận qua camera, video, máy scan.v.v.
Tiền xử lý: Sau bộ thu nhận ảnh, hình ảnh có thể có độ tương phản thấp nên cần đưa
vào bộ tiền xử lý để nâng cao chất lượng hình ảnh. Bộ tiền xử lý có chức năng lọc
nhiễu, nâng độ tương phản để làm cho ảnh rõ hơn và sắc nét hơn.
Phân đoạn ảnh: Còn gọi là phân vùng ảnh. Là tách một ảnh đầu vào thành các vùng
thành phần nhỏ hơn để biểu diễn phân tích và nhận dạng ảnh.
Biểu diễn ảnh và mô tả ảnh: Ảnh đã được phân loại chứa nhiều điểm ảnh của vùng
ảnh. Việc biến đổi các số liệu này thành dạng thích hợp cho việc xử lý tiếp theo của
máy tính. Chúng ta phải tìm các vùng đặc trưng của ảnh, tách các đặc tính của ảnh dưới
dạng các thông tin định lượng hoặc để làm cơ sở cho sự phân biệt giữa lớp đối tượng
này với lớp đối tượng khác trong phạm vi của ảnh mà chúng ta nhận được.
Nhận dạng và nội suy ảnh: Nhận dạng ảnh là quá trình xác định ảnh. Bằng cách so
sánh mẫu với mẫu chuẩn đã được lưu trữ từ trước. Nội suy là phán đoán theo ý nghĩa
trên cơ sở nhận dạng. Các mô hình toán học về ảnh được phân loại với hai dạng cơ bản:
 Nhận dạng theo tham số.
 Nhận dạng theo cấu trúc.
Cơ sở tri thức: Như đã biết, ảnh là một đối tượng phức tạp về đường nét, độ sáng tối,

dung lượng điểm ảnh. Trong nhiều quá trình xử lý và phân tích ảnh. Ngoài việc đơn
giản hóa các phương pháp toán học để đảm bảo tiện lợi cho xử lý, người ta mong muốn
bắt chước quy trình tiếp nhận và xử lý ảnh theo phương pháp trí tuệ con người. Cho
nên, cơ sở tri thức được phát huy và được xử lý theo pháp trí tuệ con người ở nhiều
khâu khác nhau.

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

5

CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1.2. Các thành phần cơ bản của hệ thống ảnh

Hình 2.2: Các thành phần cơ bản của hệ thống xử lý ảnh.
Bộ phận thu nhận ảnh: Máy quay (Camera), máy quét (scaners) chuyên dụng, các bộ
cảm biến ảnh.
Phần cứng xử lý ảnh chuyên dụng: Bộ số hóa (chuyển đổi ảnh truyền thống từ bên
ngoài thành dạng dữ liệu số mà máy tính có thể hiểu được). Phần cứng thực hiện các
thao tác cơ bản để nâng cao tốc độ xử lý ảnh.
Máy tính: Thiết bị thông thường hoặc chuyên dụng.
Bộ phận lưu trữ: Bắt buộc phải có. Lưu trữ tạm thời để phục vụ và sử dụng cho quá
trình xử lý hiện tại. Lưu trữ vĩnh viễn là lưu trữ dữ diệu, truy cập không thường xuyên.
Bộ phận hiện thị: Màn hình máy tính…
In ấn: Ghi lại ảnh: máy in, máy chiếu…

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

6

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1.3. Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh [1]
2.1.3.1. Ảnh và điểm ảnh
Ảnh số là một tập hợp nhiều điểm ảnh, mỗi điểm ảnh được gọi là một pixel.
Điểm ảnh là một phần tử của ảnh số tại tọa độ (x, y) biểu diễn một màu sắc nhất định
(có thể là độ xám với ảnh đen trắng). Mỗi điểm ảnh được xem như là một chấm nhỏ li
ti trong một tấm ảnh. Bằng phương pháp đo lường và thống kê một lượng lớn các điểm
ảnh, chúng ta có thể tái cấu trúc các điểm ảnh này thành một ảnh mới gần giống với
ảnh ban đầu.
2.1.3.2. Độ phân giải của ảnh
Độ phân giải của ảnh là mật độ điểm ảnh được ấn định trên một ảnh số được
hiện thị. Khoảng cách giữa các điểm ảnh sao cho mắt người vẫn thấy được sự liên tục
của ảnh. Độ phân giải được phân bố theo trục x và y trong không gian hai chiều. Với
cùng một ảnh, độ phân giải càng cao thì ảnh càng chứa nhiều thông tin và sắc nét hơn.
Ví dụ như hình bên dưới.

Hình 2.3: Độ phân giải của ảnh.
Ở hình a có độ phân giải là 960×640 pixels, hình b có độ phân giải là 220×147
pixels. Cho thấy rằng, với độ phân giải càng cao thì độ sắc nét của ảnh càng cao và
hình ảnh càng rõ nét.

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

7

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1.3.3. Mức xám của ảnh
Một điểm ảnh có hai đặc trưng cơ bản đó chính là vị trí (x, y) của điểm ảnh và
độ xám của ảnh. Mức xám của điểm ảnh là cường độ sáng của nó được gán bằng giá
trị số tại thời điểm đó.

Hình 2.4: Sự khác nhau giữa ảnh màu và ảnh xám.
Với hình a là ảnh màu và hình b là ảnh xám.
2.1.3.4. Biến đổi ảnh
Trong xử lý ảnh do số điểm ảnh lớn hơn các tính toán nhiều (độ phức tạp tính
toán cao) đòi hỏi dung lượng bộ nhớ lớn, thời gian tính toán lâu. Các phương pháp
khoa học kinh điển áp dụng cho xử lý ảnh hầu như khó khả thi. Người ta sử dụng các
phép toán tương đương hoặc biến đổi sang miền xử lý khác để dể tính toán, sau khi đã
xử lý dể dàng, dùng biến đổi ngược để đưa về miền xác định ban đầu, các biến đổi
thường gặp trong xử lý ảnh bao gồm:

Biến đổi Fourier, Cosin, Sin.

Biến đổi (mô tả) ảnh bằng tích chập, tích Kronecker.

Các biển đổi khác như KL (Karhumen Loeve), Hadamard.

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

8

KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬBỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH———————————ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆPNGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ TRUYỀN THÔNGĐỀ TÀI : ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH VÀO VIỆCPHÁT HIỆN NGỦ GẬT DÙNG KIT RASPBERRYGVHD : Th.s Nguyễn Duy ThảoSVTH : Nông Văn TânMSSV : 13141299SVTH : Trần Thị Mỹ KhiêmMSSV : 13141147T p. Hồ Chí Minh – 01/2018 TRƯỜNG ĐH. SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCMKHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬCỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAMĐộc lập – Tự do – Hạnh phúcBỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINHTP. Hồ Chí Minh, ngày 01 tháng 01 năm 2018B ẢNG MÔ TẢ CÔNG VIỆCHọ tên sinh viên 1 : Nông Văn TânMSSV : 13141299L ớp : 13141DT2 CHọ tên sinh viên 2 : Trần Thị Mỹ KhiêmMSSV : 13141147L ớp : 13141DT1 DTên đề tài : Ứng dụng xử lý ảnh vào việc phát hiện ngủ gật dùng Kit Raspberry1. MÔ TẢ MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI : Đề tài sẽ đi khám phá kit Raspberry, kiến thức và kỹ năng xử lý ảnh, kỹ thuật nhận dạng vàxây dụng bài toán phát hiện ngủ gật. 2. MÔ TẢ CÔNG VIỆC THỰC HIỆN ĐỀ TÀI CỦA TỪNG SINH VIÊN : Họ tên Sinh viên 1 : Nông Văn TânCác việc làm triển khai trong đề tài : STTNỘI DUNG CÔNG VIỆCTìm kiếm tài liệu về lập trình Python, OpenCV. Cài đặt hệ quản lý và thư viện tương quan. Viết chương phát hiện ngủ gật. Viết báo cáo giải trình. Họ tên Sinh viên 2 : Trần Thị Mỹ KhiêmCác việc làm triển khai trong đề tài : STTNỘI DUNG CÔNG VIỆCTìm kiếm tài liệu về lập trình Python, OpenCV. Tìm kiếm kim chỉ nan nhận dạng, phát hiện. Viết và chỉnh sửa báo cáo giải trình. SINH VIÊN 1SINH VIÊN 2 ( Ký ghi rõ họ tên ) ( Ký ghi rõ họ tên ) Nông Văn TânTrần Thị Mỹ KhiêmXÁC NHẬN CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN ( Ký ghi rõ họ tên ) Th.s Nguyễn Duy ThảoTRƯỜNG ĐH. SƯ PHẠM KỸ THUẬTCỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAMTP. HỒ CHÍ MINHĐỘC LẬP – TỰ DO – HẠNH PHÚCKHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬBỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINHTp. Hồ Chí Minh, ngày 01 tháng 01 năm 2018NHI ỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆPNông Văn TânMSSV : 13141299T rần Thị Mỹ KhiêmMSSV : 13141147C huyên ngành : Điện tử công nghiệp – y sinhMã ngành : 01H ệ huấn luyện và đào tạo : Đại học chính quyMã hệ : Khóa : 2013L ớp : Họ tên sinh viên : 13141DT2 CI. TÊN ĐỀ TÀI : Ứng dụng xử lý ảnh vào việc phát hiện ngủ gật dùng KitRaspberryII. NHIỆM VỤ1. Các số liệu khởi đầu :  1 bộ kit Raspberry Pi 3.  1 camera.  1 loa  Các hình ảnh cần xử lý. 2. Nội dung triển khai :  Tìm hiểu về xử lý ảnh.  Tìm hiểu về kit Raspberry Pi.  Các kỹ thuật nhận dạng.  Phát hiện ngủ gật bằng Raspberry Pi.  Viết báo cáo giải trình. III. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 25/9/2017 IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ : 15/01/2018 V. HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN : Th.s Nguyễn Duy ThảoCÁN BỘ HƯỚNG DẪNTh. s Nguyễn Duy ThảoBM. ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP-Y SINHTRƯỜNG ĐH. SƯ PHẠM KỸ THUẬTTP. HỒ CHÍ MINHCỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAMĐỘC LẬP – TỰ DO – HẠNH PHÚCKHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬBỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆPTp. Hồ Chí Minh, ngày 01 tháng 01 năm 2018L ỊCH TRÌNH THỰC HIỆN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆPHọ tên sinh viên 1 : Nông Văn TânLớp : 13141DT2 CMSSV : 13141299H ọ tên sinh viên 2 : Trần Thị Mỹ KhiêmLớp : 13141DTMSSV : 13141147T ên đề tài : Ứng dụng xử lý ảnh vào việc phát hiện ngủ gật dùng Kit RaspberryTuần / ngàyNội dungTuần 1N hận đề tàiTuần 2T ìm hiểu nội dung tương quan đề tài : Tuần 3 → 5 – Xử lý ảnh – Raspberry – Các ngôn từ lập trìnhTìm hiểu và setup hệ điều hành quản lý cho RaspberryPi 3. Chạy những chương trình đơn thuần kiểm tra kitRaspberry đã setup thành công xuất sắc. Tuần 6 → 10T ìm hiểu tài liệu về ngôn từ Python, OpenCVTìm hiểu về những thuật toán nhận dạngTuần 10 → 13X ây dựng chương trình phát hiện và nhận dạngkhuôn mặt. Xác nhậnGVHDTuần 14 + 15X ây dựng chương trình phát hiện ngủ gật. Tuần 16 → 20V iết báo cáo giải trình. Tuần 21C hỉnh sửa và triển khai xong báo cáo giải trình. GV HƯỚNG DẪN ( Ký và ghi rõ họ và tên ) Th.s Nguyễn Duy ThảoLỜI CAM ĐOANĐề tài này là do chúng tôi tự thực thi dưới sự hướng dẫn của Th.s Nguyễn DuyThảo và dựa vào 1 số ít tài liệu, đề tài trước đó và không sao chép từ tài liệu hay côngtrình đã có trước đó. Người thực thi đề tài 1N gười thực thi đề tài 2N ông Văn TânTrần Thị Mỹ KhiêmLỜI CẢM ƠNTrong thời hạn thực thi luận văn nhóm sinh viên thực thi đề tài đã đượchọc hỏi nhiều kỹ năng và kiến thức hữu dụng trong giáo trình và thực tiễn từ thầy cô. Qua đây emxin gửi lời cảm ơn chân thành đến : Quý thầy cô trong khoa điện điện tử của trường Đại Học Sư Phạm Kỹ ThuậtThành phố Hồ Chí Minh đã truyền đạt kỹ năng và kiến thức, những kinh nghiệm tay nghề quý báu trongchuyên môn cũng như trong những nghành nghề dịch vụ khác. Sự tận tụy mê hồn, lòng nhân ái, nhiệt tình của thầy cô là động lực lớn giúp chúng em trau dồi thêm kỹ năng và kiến thức giúpchúng em vượt qua khó khăn vất vả trong học tập cũng như trong đời sống. Chúng em xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất đến thầy Nguyễn Duy Thảođã giúp sức và hướng dẫn chúng em hoàn thành xong đồ án tốt nghiệp này. Đồng thời cũng cảm ơn đến tổng thể những bè bạn đã gắn bó và giúp sức nhautrong học tập cũng như trong suốt quy trình triển khai đồ án tốt nghiệp. Xin chân thành cảm ơn ! Nhóm thực thi đề tàiNông Văn TânTrần Thị Mỹ KhiêmBỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINHiiMỤC LỤCLỜI CAM ĐOAN ……………………………………………………………………………………………… iLỜI CẢM ƠN ………………………………………………………………………………………………….. iiMỤC LỤC ………………………………………………………………………………………………………. iiiDANH MỤC HÌNH …………………………………………………………………………………………. viDANH MỤC BẢNG ……………………………………………………………………………………… viiiTÓM TẮT ………………………………………………………………………………………………………. ixChương 1. TỔNG QUAN …………………………………………………………………………….. 21.1. ĐẶT VẤN ĐỀ ………………………………………………………………………………….. 21.2. MỤC TIÊU ĐỀ TÀI ………………………………………………………………………….. 21.3. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU ………………………………………………………………. 31.4. GIỚI HẠN ……………………………………………………………………………………….. 31.5. BỐ CỤC ………………………………………………………………………………………….. 3C hương 2.2.1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT …………………………………………………………………… 4T ỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH ………………………………………………………… 42.1.1. Giới thiệu về xử lý ảnh [ 1 ] ……………………………………………………………. 42.1.2. Các thành phần cơ bản của mạng lưới hệ thống ảnh ………………………………………… 62.1.3. Các yếu tố cơ bản trong xử lý ảnh …………………………………………………. 72.1.3. 1. Ảnh và điểm ảnh ……………………………………………………………………. 72.1.3. 2. Độ phân giải của ảnh ……………………………………………………………… 72.1.3. 3. Mức xám của ảnh …………………………………………………………………… 82.1.3. 4. Biến đổi ảnh ………………………………………………………………………….. 82.2. GIẢI THUẬT ADABOOST [ 5 ] ………………………………………………………….. 92.3. ĐẶC TRƯNG HAAR-LIKE [ 5 ] ……………………………………………………….. 112.4. GIẢI THUẬT FACIAL LANDMARKS ……………………………………………. 152.4.1. Giới thiệu về Facial Landmarks [ 6 ] ……………………………………………… 152.4.2. Tìm hiểu về bộ phát hiện dấu mốc trên khuôn mặt của dlib [ 6 ] ……….. 162.5. KHOẢNG CÁCH EUCLIDE [ 7 ] ……………………………………………………… 17B Ộ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINHiii2. 6. PYTHON ……………………………………………………………………………………….. 182.6.1. Giới thiệu sơ lược về Python ……………………………………………………….. 182.6.2 Các đặc thù của ngôn từ python. …………………………………………….. 192.6.3. Ứng dụng của Python …………………………………………………………………. 22TH Ư VIỆN DLIB ……………………………………………………………………………. 232.7. Chương 3.3.1. TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ ……………………………………………………… 25T ỔNG QUAN VỀ KIT RASPBERRY PI 3 ……………………………………….. 263.1.1. Giới thiệu tổng quan …………………………………………………………………… 263.1.2. Cấu tạo phần cứng của kit Raspberry Pi 3 …………………………………….. 273.1.3. Hệ quản lý của kit Raspberry Pi 3 …………………………………………….. 293.2. CÀI ĐẶT HỆ ĐIỀU HÀNH CHO KIT RASPBERRY PI 3 …………………… 303.2.1. Thiết bị cần dùng để thiết lập ………………………………………………………… 303.2.2. Cài đặt hệ điều hành quản lý Raspbian …………………………………………………….. 303.2.3. Điều khiển Raspberry Pi 3 từ xa bằng cách remote máy tính …………… 333.3. CÀI ĐẶT THƯ VIỆN CHO RASPBERRY PI 3 ………………………………….. 373.3.1. Cài đặt OpenCV ………………………………………………………………………… 373.3.2. Cài đặt thư viện dlib …………………………………………………………………… 44C hương 4. THI CÔNG HỆ THỐNG ……………………………………………………………. 474.1. SƠ ĐỒ KHỐI HỆ THỐNG ………………………………………………………………. 474.1.1. Ảnh từ camera …………………………………………………………………………… 484.1.2. Tiền xử lý …………………………………………………………………………………. 484.1.3. Phát hiện khuôn mặt dùng HOG ………………………………………………….. 484.1.4. Đánh dấu cấu trúc khuôn mặt dùng Facial Landmarks ……………………. 504.1.5. Trích xuất vùng mắt …………………………………………………………………… 504.1.6. Tính toán tỷ suất mắt …………………………………………………………………….. 504.1.7. Phát hiện ngủ gật ……………………………………………………………………….. 524.1.8. Cảnh báo …………………………………………………………………………………… 53C hương 5. KẾT QUẢ_NHẬN XÉT_ĐÁNH GIÁ …………………………………………. 555.1. Kết quả ………………………………………………………………………………………….. 55B Ộ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINHiv5. 2. Nhận xét …………………………………………………………………………………………. 57C hương 6.6.1. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN …………………………………….. 61K ẾT LUẬN ……………………………………………………………………………………. 616.1.1. Ưu điểm ……………………………………………………………………………………. 616.1.2. Nhược điểm ………………………………………………………………………………. 626.2. HƯỚNG PHÁT TRIỂN …………………………………………………………………… 626.2.1. Hướng khắc phục ………………………………………………………………………. 626.2.2. Hướng tăng trưởng ……………………………………………………………………….. 63T ÀI LIỆU THAM KHẢO ………………………………………………………………………………… 64PH Ụ LỤC ………………………………………………………………………………………………………. 65B Ộ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINHDANH MỤC HÌNHHìnhTrangHình 2.1 : Các bước cơ bản trong xử lý ảnh …………………………………………………………… 4H ình 2.2 : Các thành phần cơ bản của mạng lưới hệ thống xử lý ảnh ……………………………………….. 6H ình 2.3 : Độ phân giải của ảnh ……………………………………………………………………………. 7H ình 2.4 : Sự khác nhau giữa ảnh màu và ảnh xám …………………………………………………. 8H ình 2.5 : Ảnh trước khi cân đối Histogram ………………………………………………………… 9H ình 2.11 : Mô hình phân tầng những bộ phận loại yếu ………………………………………………. 10H ình 2.12 : Kết hợp những bộ phân loại yếu thành bộ phân loại mạnh. …………………………. 11H ình 2.13 : Đặc trưng theo cạnh …………………………………………………………………………… 11H ình 2.14 : Đặc trưng theo đường ………………………………………………………………………… 12H ình 2.15 : Đặc trưng theo xung quanh tâm …………………………………………………………… 12H ình 2.16 : Đặc trưng theo đường chéo …………………………………………………………………. 12H ình 2.17 : Cách tính Integral Image của ảnh ………………………………………………………… 13H ình 2.18 : Cách tính tổng giá trị px vùng cần tính ……………………………………………… 14H ình 2.19 : Hệ thống phát hiện khuôn mặt …………………………………………………………….. 17H ình 2.20 : 68 tọa độ lưu lại cấu trúc khuôn mặt từ tập dữ liệu iBUG 300 – W ………… 23H ình 3.1 : Sơ đồ khối mạng lưới hệ thống …………………………………………………………………………….. 25H ình 3.2 : Bo mạch Raspberry Pi 3 ………………………………………………………………………. 26H ình 3.3 : Các cổng tiếp xúc ngoại vi …………………………………………………………………… 28H ình 3.4 : Sơ đồ chân của Raspberry Pi 3 ……………………………………………………………… 29H ình 3.5 : Hệ quản lý và điều hành Raspbian Stretch ……………………………………………………………… 31H ình 3.6 : Phần mềm SD Card Formatter ………………………………………………………………. 32H ình 3.7 : Phần mềm Win32 Disk Imager. …………………………………………………………….. 33H ình 3.8 : Vào ổ đĩa Boot ……………………………………………………………………………………. 33B Ộ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINHviHình 3.9 : Thêm địa chỉ IP của Raspberry vào file cmdline.text. ………………………………. 34H ình 3.10 : Nhập địa chỉ ip của Raspberry Pi …………………………………………………………. 34H ình 3.11 : Chuyển tiếp X11 ……………………………………………………………………………….. 35H ình 3.12 : Cài đặt xrdp bằng lệnh ……………………………………………………………………….. 36H ình 3.13 : Mở Remote Desktop và liên kết …………………………………………………………… 36H ình 3.14 : Nhập usename và password ………………………………………………………………… 37H ình 3.15 : Giao diện của hệ điều hành quản lý Raspbian Stretch ………………………………………… 37H ình 3.16 : Môi trường ảo cv ……………………………………………………………………………….. 41H ình 3.17 : Biên dịch OpenCV 3 trên Raspbian Stretch thành công xuất sắc ………………………….. 42H ình 3.18 : Xác nhận OpenCV 3 đã thiết lập thành công xuất sắc …………………………………………… 44H ình 4.1 : Sơ đồ khối mạng lưới hệ thống …………………………………………………………………………….. 47H ình 4.2 : Đánh dấu mắt 6 điểm …………………………………………………………………………… 51H ình 4.3 : Hình ảnh của mốc lưu lại mắt khi mắt mở, mắt nhắm và tỉ lệ ………………… 52H ình 4.4 : Phát hiện ngủ gật …………………………………………………………………………………. 54H ình 5.1 : Phát hiện khuôn mặt …………………………………………………………………………….. 55H ình 5.2 : Đánh dấu 68 điểm của khuôn mặt dùng giải thuật Facial Landmarks …………. 55H ình 5.3 : Hình 5.2 : Phát hiện trạng thái mắt ở nhiều trường hợp. ……………………………. 56H ình 5.4 : Phát hiện ngủ gật vào ban ngày không đeo kính ……………………………………… 56H ình 5.5 : Phát hiện ngủ gật vào ban ngày có đeo kính ……………………………………………. 56H ình 5.6 : Phát hiện ngủ gật vào đêm hôm không đeo kính ………………………………………. 57B Ộ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINHviiDANH MỤC BẢNGBảng 5.1 Kết quả nhận dạng trạng thái mắt với trường hợp góc thẳng ……………….. 58B ảng 5.1 Kết quả nhận dạng trạng thái mắt với trường hợp góc nghiêng ……………. 59B Ộ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINHviiiTÓM TẮTNgày nay, cùng với sự tăng trưởng và văn minh không ngừng của khoa học kỹ thuậtthì xử lý ảnh là một trong những đề tài cần được chăm sóc và tăng trưởng. Từ nhữngnghiên cứu khởi đầu về ảnh trắng đen, ảnh xám, ảnh màu, xử lý ảnh đã được nghiêncứu sâu xa và ứng dụng rất nhiều trong đời sống. Bên cạnh đó, sự phổ cập củakit Raspberry Pi với size nhỏ gọn, được xem như máy tính thu nhỏ nên có nhiềuđề tài điều tra và nghiên cứu và ứng dụng kit Raspberry Pi trong thực tiễn. Ứng dụng kit Raspberry Pi vào xử lý ảnh nhằm mục đích đưa ra 1 số ít giải pháp xử lý ảnhđể vận dụng vào đời sống. Trong đồ án này, chúng tôi cố gắng nỗ lực tìm ra những thuật toán đápứng trong thời hạn thực, những giải pháp tối ưu, đơn thuần nhưng mang lại độ chínhxác cao, cung ứng được nhu yếu thực tiễn. Chúng tôi thực thi mô phỏng những bài toánxử lý ảnh đơn thuần, nhận dạng ảnh tĩnh và nhận dạng trực tiếp qua camera trên chươngtrình Python và tăng trưởng nhận dạng theo dõi đúng mực trạng thái mở hoặc đóng củamắt trong thời hạn thực trên kit Raspberry Pi 3. Khuôn mặt được phát hiện bằngphương pháp : chiêu thức sử dụng bộ phân loại mạnh AdaBoost dựa trên những đặctrưng Haar-like ; mắt được nhận dạng bằng cách lưu lại những bộ phận trên khuôn mặtbằng thuật toán Facial Landmarks, sau đó tính khoảng cách giữa hai mí mắt bằngkhoảng cách Euclide để nhận diện trạng thái mắt và phát hiện trạng thái ngủ gật. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINHixCHƯƠNG 1 TỔNG QUANChương 1.1.1. TỔNG QUANĐẶT VẤN ĐỀCùng với sự tăng trưởng ngày càng can đảm và mạnh mẽ của khoa học kĩ thuật trong một vàithập kỷ gần đây. Xử lý ảnh tuy là một ngành khoa học còn tương đối mới mẻ và lạ mắt so vớinhiều ngành khoa học khác nhưng lúc bấy giờ nó đang là một trong những nghành nghề dịch vụ pháttriển rất nhanh và lôi cuốn sự chăm sóc đặc biệt quan trọng từ những nhà khoa học, thôi thúc những trungtâm nghiên cứu và điều tra, ứng dụng về nghành nghề dịch vụ mê hoặc này. Xử lý ảnh đóng vai trò quan trọngtrong nhiều ứng dụng thực tiễn về khoa học kĩ thuật cũng như trong đời sống thườngngày như : sản xuất và kiểm tra chất lượng, sự chuyển dời của Robot, những phương tiện đi lại đilại tự trị, công cụ hướng dẫn cho người mù, bảo mật an ninh và giám sát, nhận dạng đối tượng người tiêu dùng, nhận dạng mặt, những ứng dụng trong y học, sản xuất, hiệu chỉnh video … Thời gian gần đây, sự thông dụng và hiện quả sử dụng của kit Raspberry Pi vàocác ứng dụng trong khoa học kỹ thuật đã thôi thúc nhóm nghiên cứu ứng dụng kitRaspberry Pi vào xử lý ảnh. Với đặc thù như một máy tính thu nhỏ có size xấpxỉ chiếc điện thoại thông minh cầm tay, chạy hệ điều hành quản lý mở, được trang bị bộ vi xử lý can đảm và mạnh mẽ, mức tiêu thụ điện năng thấp, giá tiền rẻ, được cho phép ta hoàn toàn có thể thông số kỹ thuật cho kitRaspberry Pi như một máy tính xử lý những bài toán. Nhận thấy điều này, nhóm chúng em quyết định hành động chọn đề tài “ Ứng dụng kitRaspberry vào xử lý ảnh ” nhằm mục đích đưa ra một số ít giải pháp xử lý ảnh để hoàn toàn có thể áp dụngvào đời sống. 1.2. MỤC TIÊU ĐỀ TÀIĐề tài là trong bước đầu tìm hiểu và khám phá những ứng dụng của xử lý ảnh trong thực tiễn, đồngthời cũng là bước tiến hành những kiến thức và kỹ năng đã được học. Thông qua việc nghiên cứuvà thao tác trang nghiêm để rèn luyện tác phong, cũng như triển khai xong chiêu thức, tưduy điều tra và nghiên cứu, xử lý một yếu tố. Với những tiềm năng của đề tài hướng đến là :  Tìm hiểu những kỹ năng và kiến thức về xử lý ảnh. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINHCHƯƠNG 1 TỔNG QUAN  Tìm hiểu về kỹ thuật nhận dạng.  Tìm hiểu kit Raspberry Pi 3.  Xây dựng chương trình phát hiện ngủ gật trên kit Raspberry Pi 3.1.3. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU  NỘI DUNG 1 : Tìm hiểu những kỹ năng và kiến thức cơ bản về xử lý ảnh, kit Raspberry Pi 3, ngôn từ lập trình Python …  NỘI DUNG 2 : Tìm hiểu về những kỹ thuật, thuật toán nhận dạng.  NỘI DUNG 3 : Cài đặt hệ điều hành quản lý, thư viện thiết yếu cho kit Raspberry Pi 3.  NỘI DUNG 4 : Viết chương trình phát hiện ngủ gật.  NỘI DUNG 5 : Đánh giá tác dụng thực thi.  NỘI DUNG 6 : Viết luận văn. 1.4. GIỚI HẠNĐặc tính của mạng lưới hệ thống xử lý ảnh thường thì bị tác động ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố. Trong điều kiện kèm theo thực tiễn được cho phép nhóm triển khai đề tài trong 1 số ít điều kiện kèm theo giớihạn sau :  Điều kiện thu nhận hình ảnh vào ban ngày và đêm hôm khác nhau, vì vậy nhómchỉ khám phá trong điều kiện kèm theo ánh sáng không thay đổi đạt hiệu quả tốt hơn.  Đối với việc nhận dạng, thì khoảng cách từ camera đến đối tượng người tiêu dùng dưới 1.2 mét, trên khoảng cách này thì việc nhận dạng hoàn toàn có thể không được đúng mực.  Do hạn chế về thời hạn do đó nhóm chỉ tập trung chuyên sâu vào xử lý những bài toán xử lý ảnhđơn giản và một vài ứng dụng thông dụng trên kit Raspberry Pi. 1.5. BỐ CỤCNhư vậy, với những nhu yếu về trách nhiệm và tiềm năng đề ra, luận văn được xâydựng gồm có những chương sau :  Chương 1 : Tổng quanChương này trình diễn đặt vấn đề dẫn nhập lý do chọn đề tài, tiềm năng, nội dungnghiên cứu, những số lượng giới hạn đề tài và bố cục tổng quan đồ án. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINHCHƯƠNG 1 TỔNG QUAN  Chương 2 : Cơ sở kim chỉ nan. Chương này trình diễn ra mắt tổng quan về tổng quan về xử lý ảnh, những thưviện sử dụng ; khám phá kim chỉ nan những thuật toán nhận dạng : giải thuật Adaboost, đặctrưng Haar-like, giải thuật Facial Landmarks, khoảng cách Euclide …  Chương 3 : Tính toán phong cách thiết kế. Chương này trình diễn tổng quan về kit Raspberry Pi 3, cách thiết lập hệ điềuhành và thư viện cho kit.  Chương 4 : Thi công hệ thốngChương này trình diễn về những chương trình và xây dụng bài toán phát hiện ngủgật trên kit Raspberry Pi 3.  Chương 5 : Kết quả, nhận xét và đánh giáTrình bày hiệu quả đạt được sau khi thực thi, nhìn nhận, nhận xét những gì đãđạt và chưa đạt những gì so với tiềm năng đề ra.  Chương 6 : Kết luận và hướng phát triểnĐưa ra Tóm lại về việc triển khai đồ án, đồng thời đưa ra hướng tăng trưởng để cóđược một đề tài triển khai xong và phân phối được nhu yếu cho đời sống tân tiến như ngàynay. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINHCHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾTChương 2.2.1. CƠ SỞ LÝ THUYẾTTỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH2. 1.1. Giới thiệu về xử lý ảnh [ 1 ] Trong những năm gần đây, xử lý ảnh là một nghành khoa học mới lạ nhưngtốc độ tăng trưởng nhanh gọn và được điều tra và nghiên cứu, tăng trưởng bởi những TT nghiêncứu, những trường ĐH. v.v. Và với rất nhiều ứng dụng khác nhau. Các giải pháp xử lý ảnh mở màn từ những ứng dụng chính như : nâng caochất lượng độ sáng và độ phân giải của ảnh, nghiên cứu và phân tích ảnh. Ứng dụng tiên phong đượcbiết đến đó chính là nâng cao chất lượng hình ảnh báo được truyền qua cáp từ LuânĐôn đến Thành Phố New York từ những năm 1920. Càng về sau, nhờ sự Open và phát hiệnmạnh mẽ của máy tính đã tạo điều kiện kèm theo cho những quy trình triển khai những thuật toán xửlý ảnh được nâng cao và tăng trưởng hơn. Các ứng dụng của xử lý ảnh càng được ứngdụng thoáng rộng trong nhiều nghành khác nhau như : Phục hồi hình ảnh, chỉnh sửa, điềuchỉnh độ phân giải ; trong nghành y tế ; trong thám thính, thám hiểm ; truyền và mã hóa ; thị giác máy tính, robot ; xử lý màu ; nghành nghề dịch vụ nhận dạng. v.v. Các bước thiết yếu trong xử lý ảnh. Trước đây, hình ảnh được thu từ camera làcác ảnh tương tự như. Gần đây, với sự tăng trưởng không ngừng của công nghệ tiên tiến, ảnh màuhoặc ảnh đen trắng được lấy từ camera, sau đó được chuyển trực tiếp qua ảnh số để dễdàng cho những bước xử lý tiếp theo. Dưới đây sẽ diễn đạt về những bước trong xử lý ảnh. Hình 2.1 : Các bước cơ bản trong xử lý ảnh. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINHCHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾTThu nhận ảnh : Ảnh được nhận qua camera màu hoặc trắng đen. Thông thường ảnhđược nhận qua camera, video, máy scan. v.v. Tiền xử lý : Sau bộ thu nhận ảnh, hình ảnh hoàn toàn có thể có độ tương phản thấp nên cần đưavào bộ tiền xử lý để nâng cao chất lượng hình ảnh. Bộ tiền xử lý có công dụng lọcnhiễu, nâng độ tương phản để làm cho ảnh rõ hơn và sắc nét hơn. Phân đoạn ảnh : Còn gọi là phân vùng ảnh. Là tách một ảnh nguồn vào thành những vùngthành phần nhỏ hơn để màn biểu diễn nghiên cứu và phân tích và nhận dạng ảnh. Biểu diễn ảnh và miêu tả ảnh : Ảnh đã được phân loại chứa nhiều điểm ảnh của vùngảnh. Việc biến hóa những số liệu này thành dạng thích hợp cho việc xử lý tiếp theo củamáy tính. Chúng ta phải tìm những vùng đặc trưng của ảnh, tách những đặc tính của ảnh dướidạng những thông tin định lượng hoặc để làm cơ sở cho sự phân biệt giữa lớp đối tượngnày với lớp đối tượng người dùng khác trong khoanh vùng phạm vi của ảnh mà tất cả chúng ta nhận được. Nhận dạng và nội suy ảnh : Nhận dạng ảnh là quy trình xác lập ảnh. Bằng cách sosánh mẫu với mẫu chuẩn đã được tàng trữ từ trước. Nội suy là phán đoán theo ý nghĩatrên cơ sở nhận dạng. Các quy mô toán học về ảnh được phân loại với hai dạng cơ bản :  Nhận dạng theo tham số.  Nhận dạng theo cấu trúc. Cơ sở tri thức : Như đã biết, ảnh là một đối tượng người tiêu dùng phức tạp về đường nét, độ sáng tối, dung tích điểm ảnh. Trong nhiều quy trình xử lý và nghiên cứu và phân tích ảnh. Ngoài việc đơngiản hóa những chiêu thức toán học để bảo vệ tiện nghi cho xử lý, người ta mong muốnbắt chước quá trình đảm nhiệm và xử lý ảnh theo chiêu thức trí tuệ con người. Chonên, cơ sở tri thức được phát huy và được xử lý theo pháp trí tuệ con người ở nhiềukhâu khác nhau. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINHCHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT2. 1.2. Các thành phần cơ bản của mạng lưới hệ thống ảnhHình 2.2 : Các thành phần cơ bản của mạng lưới hệ thống xử lý ảnh. Bộ phận thu nhận ảnh : Máy quay ( Camera ), máy quét ( scaners ) chuyên được dùng, những bộcảm biến ảnh. Phần cứng xử lý ảnh chuyên sử dụng : Bộ số hóa ( quy đổi ảnh truyền thống lịch sử từ bênngoài thành dạng tài liệu số mà máy tính hoàn toàn có thể hiểu được ). Phần cứng thực thi cácthao tác cơ bản để nâng cao vận tốc xử lý ảnh. Máy tính : Thiết bị thường thì hoặc chuyên sử dụng. Bộ phận tàng trữ : Bắt buộc phải có. Lưu trữ trong thời điểm tạm thời để ship hàng và sử dụng cho quátrình xử lý hiện tại. Lưu trữ vĩnh viễn là tàng trữ dữ diệu, truy vấn không liên tục. Bộ phận hiện thị : Màn hình máy tính … In ấn : Ghi lại ảnh : máy in, máy chiếu … BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINHCHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT2. 1.3. Các yếu tố cơ bản trong xử lý ảnh [ 1 ] 2.1.3. 1. Ảnh và điểm ảnhẢnh số là một tập hợp nhiều điểm ảnh, mỗi điểm ảnh được gọi là một px. Điểm ảnh là một thành phần của ảnh số tại tọa độ ( x, y ) màn biểu diễn một sắc tố nhất định ( hoàn toàn có thể là độ xám với ảnh đen trắng ). Mỗi điểm ảnh được xem như thể một chấm nhỏ liti trong một tấm ảnh. Bằng giải pháp giám sát và thống kê một lượng lớn những điểmảnh, tất cả chúng ta hoàn toàn có thể tái cấu trúc những điểm ảnh này thành một ảnh mới gần giống vớiảnh khởi đầu. 2.1.3. 2. Độ phân giải của ảnhĐộ phân giải của ảnh là tỷ lệ điểm ảnh được ấn định trên một ảnh số đượchiện thị. Khoảng cách giữa những điểm ảnh sao cho mắt người vẫn thấy được sự liên tụccủa ảnh. Độ phân giải được phân bổ theo trục x và y trong khoảng trống hai chiều. Vớicùng một ảnh, độ phân giải càng cao thì ảnh càng chứa nhiều thông tin và sắc nét hơn. Ví dụ như hình bên dưới. Hình 2.3 : Độ phân giải của ảnh. Ở hình a có độ phân giải là 960×640 pixels, hình b có độ phân giải là 220×147 pixels. Cho thấy rằng, với độ phân giải càng cao thì độ sắc nét của ảnh càng cao vàhình ảnh càng rõ nét. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINHCHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT2. 1.3.3. Mức xám của ảnhMột điểm ảnh có hai đặc trưng cơ bản đó chính là vị trí ( x, y ) của điểm ảnh vàđộ xám của ảnh. Mức xám của điểm ảnh là cường độ sáng của nó được gán bằng giátrị số tại thời gian đó. Hình 2.4 : Sự khác nhau giữa ảnh màu và ảnh xám. Với hình a là ảnh màu và hình b là ảnh xám. 2.1.3. 4. Biến đổi ảnhTrong xử lý ảnh do số điểm ảnh lớn hơn những đo lường và thống kê nhiều ( độ phức tạp tínhtoán cao ) yên cầu dung tích bộ nhớ lớn, thời hạn giám sát lâu. Các phương phápkhoa học tầm cỡ vận dụng cho xử lý ảnh phần nhiều khó khả thi. Người ta sử dụng cácphép toán tương tự hoặc đổi khác sang miền xử lý khác để dể giám sát, sau khi đãxử lý dể dàng, dùng đổi khác ngược để đưa về miền xác lập bắt đầu, những biến đổithường gặp trong xử lý ảnh gồm có : Biến đổi Fourier, Cosin, Sin. Biến đổi ( diễn đạt ) ảnh bằng tích chập, tích Kronecker. Các biển đổi khác như KL ( Karhumen Loeve ), Hadamard. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

5/5 - (1 vote)
Subscribe
Notify of
guest
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments