이진화 작업 - 트랙과 원의 특징 검출이 목표. 빛 조명등의 영향으로 생긴 노이즈를 제거하기 위해서는 모폴로지 침식 및 팽창을 사용
모폴로지 침식 및 팽창은 바이너리 이미지에 적용할 수 있음. 침식연산은 이미지를 깎아 내는 것으로 필터가 해당 사진안에 완전히 있을때만 픽셀값1로 변경. 노이즈 제거에 좋음. 즉 인식하는데 필요한 부분만 남겨놓는 작업. dst = cv2.erode(src, kernel, anchor, iterations, borderType, borderValue) 팽창연산은 침식과 반대로 물체의 주변을 확장하는 연산. dst = cv2.dilate(src, kernel, dst, anchor, iterations, bordeType, borderValue)
침식은 어두운 부분의 노이즈 제거효과, 팽창은 밝은 부분의 노이즈 제거 효과. 침식과 팽창의 연산을 조합하면 원래의 모양을 유지하면서 노이즈 제거 가능
열림 = 침식+팽창, 닫힘 = 팽창+침식
그래디언트 연산 : 팽창연산이미지에서 침식연산 이미지를 빼면 경계픽셀만 얻게 된다. 경계검출과 비슷 탑햇 : 원본이미지에서 연산적용 결과를 빼면 밝은 영역을 강조할 수 있다. 블랙햇 : 닫힘 연산 적용 결과에서 원본을 빼면 어두운 영역을 강조할 수 있다.
경로이동제어 알고리즘 및 계획
드론의 현재위치를 기준으로 중앙점을 검출하고 전방에 중앙점을 하나 더 설정해서 가려는 방향을 미리 설정해 도착시간을 줄이기.
중앙점을 이용해 직선경로를 지정 드론이 이동하면서 중앙점끼리의 각도차가 발생하고 그 각도의 차이를 이용해 가려는 방향을 설정해야한다.
