在 NASA 使用開源工具進行圖像處理

在剛結束的這個夏天裡，我是 NASA 格倫中心 GVIS 實驗室的實習生，我將我對開源的熱情帶到了那裡。我的任務是改進我們實驗室對 Dan Schroeder 開發的一個開源流體動力學模擬器的貢獻。原本的模擬器可以顯示用戶用滑鼠繪製的障礙物，並建立計算流體動力學模型。我們團隊的貢獻是加入圖像處理的代碼，分析實況視頻的每一幀以顯示特定的物體如何與液體相互作用。而且，我們還要做更多事情。

我們想要讓圖像處理部分更加健壯，所以我致力於改善圖像處理庫。

得益於新的庫，模擬器可以檢測輪廓、進行空間坐標變換以及找到物體的質心。圖像處理並不直接與流體動力學模擬器物理相關。它用攝像頭檢測物體，並且獲取物體輪廓，為流體模擬器創建一個障礙物。隨後，流體模擬器開始運行，而輸出結果會被投射到真實物體上。

我的目標是通過以下三個方面改進模擬器：

1. 找尋物體的輪廓
2. 找尋物體的質心
3. 能對物體中心進行相關的精確轉換

我的導師建議我安裝 Node.js 、 OpenCV 和 Node.js bindings for OpenCV。在等待軟體安裝的過程中，我查看了 OpenCV 的 GitHub 主頁上的示例源碼。我發現示例源碼使用 JavaScript 寫的，而我還不懂 JavaScript ，所以我在 Codecademy 上學了一些課程。兩天後，我對 JavaScript 依舊生疏，不過我還是開始了我的項目……它包含了更多的 JavaScript 。

檢測輪廓的示例代碼工作得很好。事實上，它使得我用幾個小時就完成了第一個目標！獲取一幅圖片的輪廓，它看起來像這樣：

包括所有輪廓的原始圖

檢測輪廓的示例代碼工作得有點好過頭了。不僅物體的輪廓被檢測到了，整個圖片中的輪廓都檢測到了。這會導致模擬器要與那些沒用的輪廓打交道。這是一個嚴重的問題，因為它會返回錯誤的數據。為了避免模擬器接觸到不想要的輪廓，我加了一個區域約束。輪廓要位於一定的區域範圍內才會被畫出來。區域約束使得輪廓變乾淨了。

過濾後的輪廓，包含了陰影輪廓

雖然無關的輪廓沒有了，但是圖像還有個問題。圖像本該只有一個輪廓，但是它來迴繞了自己兩次，沒有完整地圈起來。區域在這裡不能作為決定因素，所以必須試試其他方式。

這一次，我不是直接去找尋輪廓，而是先將圖片轉換成二值圖。二值圖是轉換之後只有黑白像素的圖片。為了獲取到二值圖我先把彩色圖轉成灰度圖。轉換之後我再用閾值函數對圖片進行處理。閾值函數遍歷圖片每個像素點的值，如果值小於 30 ，像素的顏色就會改成黑色。否則取反。在原始圖片轉換成二值圖之後，結果變成這樣：

二值圖

然後我獲取了二值圖的輪廓，結果是一個更乾淨的輪廓，沒有了陰影輪廓。

最後的乾淨輪廓

這個時候，我可以獲取乾淨的輪廓、計算質心了。可惜的是，我沒有足夠的時間去完成質心的相關變換。由於我的實習時間只剩下幾天了，我開始考慮我在這段有限時間內能做的其它事情。其中一個就是邊界矩形。邊界矩形是包含了圖片輪廓的最小四邊形。邊界矩形很重要，因為它是在頁面上縮放輪廓的關鍵。雖然很遺憾我沒時間利用邊界矩形做更多事情，但是我仍然想學習它，因為它是個很有用的工具。

最後，經過以上的努力，我完成了對圖像的處理！

最終圖像，紅色的邊界矩形和質心

當這些圖像處理代碼寫完之後，我用我的代碼替代了模擬器中的老代碼。令我意外的是，它可以工作。

嗯，基本可以。

程序有內存泄露，每 1/10 秒泄露 100MB 。我很高興不是因為我的代碼。壞消息是我並不能修復它。另一個好消息是仍然有解決方法，雖然並非最理想的，但我可以使用。這個方法是不斷檢查模擬器使用的內存，當使用內存超過 1GB 時，重新啟動模擬器。

在 NASA 實驗室，我們會使用很多的開源軟體，沒有這些開源軟體的幫助，我不可能完成這些工作。

via: https://opensource.com/life/16/3/image-processing-nasa

作者：Lauren Egts 譯者：willowyoung 校對：PurlingNayuki

本文由 LCTT 原創編譯，Linux中國 榮譽推出

本文轉載來自 Linux 中國: https://github.com/Linux-CN/archive