图1-1 机器视觉基本组成

1。4 本文主要研究内容

本文研究内容是搭建一个基于2自由度云台摄像机的跟踪控制系统。主要设备有一台2自由度云台摄像机，一台PC。主要开发工具为OpenCV，编程平台是VS2008。本文采用了Camshift算法作为系统跟踪部分的算法，对于摄像机控制部分采取了一个九宫格式的算法。下面介绍对于本文主要章节内容的安排：

第一章：绪论。本章主要介绍了课题的研究背景，国内外的发展状况和机器视觉发展存在的主要问题，并在此简短地对机器视觉进行了介绍。

第二章：跟踪控制系统框架。本章从整体上介绍了系统，介绍了系统的设计思路和当前已经实现的功能。

第三章:系统软硬件组成。本章介绍了2自由度云台摄像机的一些参数和硬件连接图，还介绍了软件开发环境的配置为后面的编程做准备。

第四章：跟踪算法及摄像机控制算法。本章介绍了跟踪运动目标所采取的算法和控制摄像机使被跟踪目标始终处于显示窗口中央的控制算法。

第五章：程序设计。本章介绍了Camshift算法和摄像机控制算法的程序，大致介绍一些重要的函数和程序设计思路。文献综述

第六章：实验结果及分析。本章介绍了系统的调试实验结果并做出相应的分析。

1。5 本章小结

本章介绍了课题的研究背景和机器视觉在国内外的发展情况，并且介绍了机器视觉存在的几点问题。还简单地对机器视觉做了相关的介绍，介绍了一个机器视觉系统的组成和其工作流程，以此引出本文的章节内容安排。

第二章 跟踪控制系统框架

2。1 设计要点

本文研究的跟踪控制系统主要由两部分构成即目标跟踪部分和摄像机控制部分。首先按照硬件连接图正确连接2自由度摄像机与计算机是搭建系统的基础。然后便需要分析系统所需实现的功能综合对比分析各项算法并为系统选择合适的算法。最后完成对各项算法进行程序实现，通过实验完善代码完善系统功能。针对系统的构成本文采取了模块化设计的方法即分部分完成相应的程序设计。

目标跟踪部分本文综合比较了现今主流的目标跟踪算法，例如均值漂移算法 (Meanshift算法)、连续自适应均值漂移算法(Camshift算法)和置信区域算法等，基于算法的准确性和简介可实现性最终选取了Camshift算法应用于本系统对选取的运动目标进行跟踪。首先完成算法的学习和算法的软件实现学习问题，然后选择合适的编程软件，考虑到编写的简洁和自身的知识储备，本文选取了VS2008使用C++进行程序的编写。程序编写成功后使用摄像机进行相关代码的测试和修改，实现读取摄像机视频信息和目标跟踪功能后进行下一部分的工作。

控制程序部分，基于算法的简单可实现性使用了一个九宫格式的控制算法。该算法将视频显示窗口划分成九宫格，根据目标当前相对于九宫格中央的位置。设定输出控制命令为使摄像机向着目标相对于九宫格中央位置的决定位置移动，这样便实现了使运动目标处于视频显示窗口中央的功能要求。涉及串口编程，学习并比较了WIN32串口编程，MScomm串口控件编程和基于SerialPort类的串口编程，最后根据难易和自我掌握情况采取了基于SerialPort类的串口编程编写控制部分的程序，编写并调试修改相关代码。

完成上述两部分程序编写后尝试组合两个程序，一步步调试并修改相关重要代码最终达到了摄像机跟踪目标物体并使目标处于显示窗口中央的功能，基本完成了毕设所要求的功能。

2。2 组成结构框图 As-Vision机器人视觉跟踪控制研究+OpenCV源程序(3):http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_93221.html