Распознавание объектов на изображении на примере игры

Что такое компьютерное зрение?
Получение изображений объектов реального мира
Обработка этих изображений
Использование полученных данных для решения разного рода прикладных задач

Актуальность задач компьютерного зрения
В медицине
На производстве
Автопилоты

Игра роботов - Арканоид

Описание системы управления роботом
изображение с камеры
команды роботу
Управляющий компьютер

Формат изображения
Цветовая модель RGB, цвет задается интенсивностью 3-х основных цветов.

Распознавание объектов
За координаты распознаваемого объекта берется среднее значение координат его пикселей.

Сравнение цветов Евклидовой метрикой
Цвет каждого пикселя может быть представлен точкой в трехмерном пространстве, и для сравнения цветов можно рассматривать расстояние между этими точками.

Сравнение цветов алгоритмом “Конус”
Сравнивает два цвета по углу между их радиус-векторами в трёхмерном пространстве.

Совместное использование Евклидовой метрики и алгоритма “Конус”
Существенный минус алгоритма “Конус” : черный и белый цвета будут “похожи” на любой цвет.

Методы борьбы с помехами.
Отсечки по координатам.
Иногда распознаются лишние пиксели, находящиеся не на роботе, если речь идёт об его распознавании. Тогда рассчитывается неправильное положение робота.

Методы борьбы с помехами.
Обход в ширину.
Обход в ширину позволяет получить размеры компонент связности состоящих из распознанных пикселей. Будем ориентироваться на самую большую компоненту.

Реализация движения.
П-Регулятор скорости.
cкорость = |роботX-мячX|*k+b;
Чтобы задать правильную скорость в зависимости от координат мяча и робота используется П-регулятор.

Реализация удара по мячу
Мяч откатился
Мяч перед роботом
Мяч долго перед роботом