微小型机器人平面运动的视觉控制方法研究中的视频获取技术研究
基于机器人视觉识别的抓取控制研究
基于机器人视觉识别的抓取控制研究近年来，随着机器人技术的不断发展，机器人在工业生产、服务业和医疗领域的应用越来越广泛。
而机器人的抓取能力对于实现各种任务至关重要。
因此，基于机器人视觉识别的抓取控制成为了研究的热点之一。
一、引言机器人的抓取控制是指通过视觉识别技术对目标进行感知和识别，然后通过控制机器人的手臂和手指来实现对目标的抓取动作。
基于机器人视觉识别的抓取控制研究旨在提高机器人的抓取精度和稳定性，以适应不同场景下的抓取任务。
二、机器人视觉识别技术机器人视觉识别技术是机器人实现感知和识别的重要手段之一。
通过机器人搭载的摄像头或深度相机，可以获取目标物体的图像或点云信息。
然后，通过图像处理和模式识别算法，机器人可以对目标进行特征提取、分类和定位，从而实现对目标的准确识别。
三、机器人抓取控制算法基于机器人视觉识别的抓取控制算法是实现机器人抓取动作的关键。
常见的抓取控制算法包括视觉伺服控制、运动规划和力控制等。
视觉伺服控制是指通过视觉反馈来实现对机器人手臂和手指的控制，以使其准确抓取目标物体。
运动规划算法则是通过规划机器人手臂和手指的运动轨迹，以确保抓取动作的稳定和高效。
力控制算法则是通过力传感器等装置来实现对机器人抓取力度的控制，以避免对目标物体造成损伤。
四、应用案例基于机器人视觉识别的抓取控制技术已经在许多领域得到了广泛应用。
在工业生产中，机器人可以通过视觉识别技术实现对零部件的抓取和放置，提高生产效率和产品质量。
在服务业中，机器人可以通过视觉识别技术实现对物品的抓取和搬运，为人们提供更便捷的服务。
在医疗领域中，机器人可以通过视觉识别技术实现对手术工具的抓取和操作，提高手术的精确度和安全性。
五、挑战与展望基于机器人视觉识别的抓取控制研究仍面临一些挑战。
首先，目标物体的复杂形状和不同材质对机器人的视觉识别和抓取控制提出了更高的要求。
其次，不同场景下的光照、遮挡和噪声等因素也会影响机器人的视觉识别和抓取控制效果。
结合视觉里程计的微小型空中机器人SLAM研究
Ｔｈ ｅ Ｓ ＬＡＭ ｃ ｏ ｍ ｂｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｗｉ ｔ ｈ ｖ ｉ ｓ ｕ ａ ｌ ｏ ｄ ｏ ｍｅ ｔ ｒ ｙ ｆ ｏ ｒ ｓ ｍａ ｌ ｌ － ｓ ｃ ａ ｌ ｅ ａ ｅ ｒ ｉ ａ ｌ ｒ ｏ ｂｏ ｔ ｓ
Ｒ ｅ ｎ Ｑ ｉ ｎ ｙ ｕ ａ ｎ ，Ｌ ｉ Ｐ ｉ ｎ ｇ
内、 室外 的陆 地移 动机器 人导 航系 统 中 。 。
第３ ４卷
第 ２期
仪 器 仪 表 学 报
Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｔ ｉ ｉ ｆ ｃ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｍｅ ｎ ｔ
Ｖｏ １ ． ３ ４ Ｎｏ ． ２ Ｆｅ ｂ ． ２０１ ３
２ ０ １ ３年 ２月
智能无人直升机系统上 ， 实验数 据验证了方法具有 良好 的适用性 和实用性 。 关键词 ： 微小型空 中机器人 ； 单 目视觉 ； 视觉 里程 计 ； 同步定位 与地 图构 建 中图分类号 ： Ｔ Ｐ ２ ４ ２ ． ６ ２ Ｔ Ｈ ７ ６ 文献标识码 ：Ａ 国家标准学科分类代码 ： ５ １ ０ ． ８ ０
ｍｏ ｖ ｉ ｎ ｇ ｃ ａ ｍｅ ｒ ａ ｍｏ ｄｅ ｌ ｃ ａ ｎ ｎ ｏ ｔ ｂ ｅ ａ ｐ ｐｌ ｉ ｅ ｄ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｓ ｍａ ｌ ｌ — ｓ ｃ ａ ｌ ｅ ａ ｅ ｒ ｉ ａ ｌ ｒ ｏ ｂ ｏ ｔ ｓ ｈａ ｖ ｉ ｎ ｇ ｍａ ｎ ｙ ｃ ｏ ｍｐｌ ｅ ｘ ｌｉ ｆ ｇ ｈ ｔ ｓ ｔ ｙ ｌ ｅ ｓ ． Ｔｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｐｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｓ ａ ｎ ｏ ｖ ｅ ｌ ｍｏ ｎ ｏ ｃ ｕ ｌ ａ ｒ ＳＬ ＡＭ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｆ ｏ ｒ ａ ｓ ｍａ ｌ ｌ — ｓ ｃ ａ ｌ ｅ ａ ｅ ｒ ｉ ａ ｌ ｒ ｏ ｂ ｏ ｔ ． Ｔｈ ｅ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｐｏ ｓ ｅ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｍｏ ｖ ｉ ｎ ｇ
机器人视觉和控制技术研究
机器人视觉和控制技术研究随着科技的不断进步和人类知识的不断积累，机器人领域得到了越来越广泛的关注，并且不断涌现出各种新的应用、新的技术和新的方法。
其中，机器人视觉和控制技术是机器人发展的重要组成部分，也是该领域中备受瞩目的研究方向之一。
那么，机器人视觉和控制技术具体指的是什么呢？在这篇文章中，我们将从多个方面细致地探究这个话题。
一、机器人视觉技术机器人视觉技术，顾名思义，是指让机器人通过视觉系统获取丰富的图像信息，并将其转化为计算机可以理解和处理的数字信号的一种技术。
与人类眼睛类似，机器人的视觉系统包括镜头、图像处理器、数字信号处理器等多个组成部分。
当机器人的视觉系统获取一张图像时，首先需要进行一系列的预处理工作，包括图像去噪、图像增强、边缘检测、目标分割等，以便更好地识别出目标信息。
之后，机器人将通过计算机视觉算法对图像进行分析和处理，并将结果反馈给机器人的控制系统，以便机器人采取相应的行动。
机器人视觉技术的应用范围非常广泛，包括自主导航、物体识别、场景分析、检测和测量等。
例如，现代工业机器人可以利用视觉系统来识别出不同的零部件，并对它们进行分拣、拼装等工作；自主地面和空中机器人可以利用视觉反馈和深度学习等技术来自主导航和避障，以实现预设的任务目标。
二、机器人控制技术机器人控制技术是指利用计算机和相关软件等对机器人进行控制、管理和监控的技术。
在机器人控制领域，最核心的问题是如何设计合适的机器人控制算法，并将其运用到机器人的运动控制、力控制、动作规划和轨迹跟踪等方面。
目前，机器人控制技术主要有以下几种形式：1.关节空间控制关节空间控制是一种基本的机器人控制技术，它是通过控制机器人的各个关节来实现对机器人的控制。
这种控制方式最为简单，但对机器人的硬件和运动控制算法要求比较高，适用范围有限。
2.末端执行器控制末端执行器控制是指直接控制机器人的末端执行器运动，以实现机器人的控制。
这种控制方式可以直接控制机器人的末端效应器的力和位置，适用范围比关节空间控制广泛，但也需要更加复杂的硬件和控制算法。
机器人视觉技术在智慧城市中的应用研究
机器人视觉技术在智慧城市中的应用研究引言近年来，随着智能化科技的飞速发展，人工智能和机器视觉技术的应用已经开始逐渐渗透到日常生活的方方面面中。
智慧城市理念的提出，更是促使了机器人视觉技术的快速发展和广泛应用。
本文将解析机器人视觉技术在智慧城市中的应用研究。
第一章机器人视觉技术基础机器人视觉技术是指机器人利用摄像头、传感器等设备来获取影像信息，通过图像处理、模式识别等方法对所获取的图像进行处理和分析，以实现对物体的识别、跟踪、分类、定位等功能的统称。
机器人视觉技术的基础包括图像获取、图像处理、特征提取和模式识别等方面。
1.1 图像获取技术图像获取技术是机器人视觉技术最基础的部分。
目前，常用的图像获取设备有摄像头、激光雷达、传感器等。
其中，摄像头被广泛运用在机器人系统中，从而实现对周围环境的实时监测和捕捉。
1.2 图像处理技术机器人视觉技术的核心是图像处理技术。
通过将图像进行处理，可以实现对物体、场景等的分析和认知。
常用的图像处理技术有灰度变换、边缘检测、滤波、形态学处理、特征提取等。
1.3 特征提取技术特征提取技术是机器人视觉技术中重要的一环，通过对图像进行特征提取，可以获得更具代表性和区分性的信息，为模式分类、物体识别等领域提供了支撑。
常用的特征提取算法包括SIFT、SURF、HOG等。
1.4 模式识别技术机器人视觉技术中的模式识别是指通过对特征进行分类、聚类、判别等方法，实现对物体、场景等的自动识别和分类。
常用的模式识别算法包括支持向量机(SVM)、决策树、人工神经网络等。
第二章机器人视觉技术在智慧城市中的应用随着城市化进程不断加速，全球智慧城市的建设已经成为一种趋势。
而机器人视觉技术作为智慧城市的一种技术手段，也被广泛应用在城市的管理、服务等方面。
2.1 智能交通智能交通是智慧城市建设的重要组成部分，而机器人视觉技术也为交通管理提供了更加高效的手段。
通过在交通路口安装摄像头，可以利用机器人视觉技术实现对交通流量进行实时监测、识别车辆违规行为等。
基于机器视觉的机械手臂运动控制技术研究
基于机器视觉的机械手臂运动控制技术研究1.前言“机器视觉的机械手臂运动控制技术”可以说是当今科技领域中的一项重大研究方向。
机器人已经成为实现智能制造的不二之选，而相比于人类，机器人在某些方面具有更高的准确性、稳定性和效率。
因此，开发出能够完成自主决策和操作的机器人技术，已经成为了科技工作者的必须之路。
本文将针对基于机器视觉的机械手臂运动控制技术进行研究，探讨其原理、优点及应用前景，分析当前研究存在的问题，并提出解决方案。
2.基本原理机器视觉技术是指通过图像采集、处理、分析、判断，在不同领域中对目标物体或者整个场景进行自动识别的一种技术。
当机器手臂运动控制技术与机器视觉技术结合起来时，机械手臂可以通过摄像头捕捉视频图像，对目标物体进行识别并生成轨迹路径，然后通过控制机械手臂各个关节的运动轨迹实现机械臂的自主移动，往返转动或锁定某一位置的任务，达到自动化生产的目的。
具体来说，机器视觉技术在机械手臂运动控制技术中的应用可以分为以下几个环节：A.图像采集：机械手臂搭载的摄像头可以采集工作环境中的图像。
图像中的目标物体包括形状、颜色、纹理等各种特征，为机械手臂进行后续任务提供了基础数据。
B.图像处理：图像处理是机器视觉技术的核心环节，其目的是对图像进行滤波、增强、分割、目标检测、特征提取等操作，提取出需要的信息。
C.目标跟踪：在图像处理的基础上，通过对目标物体的运动、速度等特征进行分析和判断，生成一个目标轨迹路径，为后续控制机械手臂运动提供了控制参数。
D.控制机械臂运动：通过设定好的轨迹路径控制机械手臂的运动，实现机械臂的自动化操作。
3.技术优势基于机器视觉的机械手臂运动控制技术相比于传统的机械手臂操作方式，具有如下几个优势：A.自主决策能力：在传统机械操作中，机械手臂必须经过程序员的编程才能运动，而基于机器视觉的机械手臂可以自主决策，避免了批量生产过程中延误问题，提高了生产效率。
B.功能强大：基于机器视觉的机械手臂可以对复杂的图像信息进行处理，包括形状、颜色、纹理等各种信息，具有更加精准的定位和识别能力。
机器人视觉与运动控制技术研究
机器人视觉与运动控制技术研究一、引言机器人技术是现代工业的重要组成部分，其在生产、医疗、教育等领域都有广泛应用。
机器人的视觉和运动控制技术是机器人实现智能化的核心，其发展研究受到了研究者们的广泛关注。
本文将就机器人视觉和运动控制技术研究进行探究，并结合具体应用案例说明其在机器人领域中的重要性。
二、机器人视觉技术研究机器人视觉技术是指机器人利用摄像头等视觉传感器获取外部环境信息，并对相关的目标进行识别、定位、跟踪等处理。
机器人的视觉技术主要涉及两个方面：视觉系统和视觉算法。
1. 视觉系统机器人的视觉系统主要包括摄像机、图像采集卡、处理器等组成部分。
其中，摄像机是视觉系统的最主要组成部分，通过摄像机将环境信息转化为电子信号并传递给图像采集卡。
图像采集卡是负责将摄像机采集的信号进行数字化处理，并将其传送至处理器。
处理器是视觉系统的核心部分，其通过对图像采集卡传来的数据进行处理和识别分析，为机器人提供决策依据。
2. 视觉算法机器人视觉算法是机器人实现智能化的关键，其主要包括面部识别、颜色识别、目标跟踪等技术。
其中，面部识别技术是应用比较广泛的一种算法，主要利用机器学习方法对现有的人脸图像进行训练，以此提高识别的准确率。
三、机器人运动控制技术研究机器人运动控制技术是机器人实现精密控制的核心，其主要包括运动控制器和电机执行器两个方面。
1. 运动控制器运动控制器是机器人运动控制技术的核心，其主要负责机器人的控制和指令，用于指导电机执行机构的运动。
目前，运动控制器主要涉及伺服控制器、步进控制器、位置控制器等技术，通过使机器人按照预先设定的运动参数来执行动作。
2. 电机执行器电机执行器是机器人实现动作的重要组成部分，其主要包括伺服电机、步进电机等。
伺服电机是实现机器人运动精度高、定位准确度高的一种电机，其主要应用于需要高端控制的机器人，例如工业机器人、医疗机器人等。
而步进电机则主要应用于一些精度不高、需要频繁调整的场合。
机器人系统的算法和控制研究
机器人系统的算法和控制研究机器人是人工智能技术的重要应用领域之一，机器人系统中的算法和控制是机器人能够完成各种复杂任务的关键。
本文将从几个方面介绍机器人系统中算法和控制的研究现状。
一、视觉算法机器人视觉算法是机器人系统中的重要组成部分，它使机器人能够对环境和任务进行感知和理解，为后续决策和控制提供基础。
机器人视觉算法主要涉及图像处理、目标检测、识别与跟踪等方面。
目标检测是机器人视觉算法的核心问题之一。
机器人必须快速、准确地检测出周围环境中的各种物体，如人、车、物品等，才能为后续行动做好准备。
目前，目标检测技术已经取得了较大的进展，主要应用于机器人视觉导航、避障等方面。
另外，目标跟踪也是机器人视觉算法中的重要问题之一。
对于机器人来说，跟踪目标可以使其更加灵活地适应环境变化，完成更加复杂的任务。
二、动力学和控制机器人的动力学和控制是机器人系统中的另一个重要组成部分。
它是机器人能够完成各种动作和任务的基础，涉及到机器人的运动学、力学、控制等方面。
机器人动力学建模是机器人控制研究的重要内容。
通过对机器人系统的运动学和力学特性进行建模，能够为后续控制算法提供可靠的基础。
机器人控制算法可以通过对机器人系统建模，设计出合适的控制策略，实现机器人的运动控制。
机器人控制算法是机器人系统中的核心问题之一。
对于机器人来说，准确、高效的运动控制算法可以使其在繁琐、单调、危险的任务中具备更高的生产、工作效率，提高可靠性和性能。
目前，机器人控制算法主要应用于工业自动化、航空航天、医疗保健等领域。
三、人工智能和机器学习人工智能和机器学习是机器人系统中另一个重要的方向。
它们可以为机器人提供更高级别的智能能力，使机器人能够更好地适应不同的环境和任务需求。
目前，深度学习、强化学习等机器学习技术已经广泛应用于机器人系统中。
通过这些技术，机器人可以更快地学习掌握不同的技能和任务，实现自主控制和决策。
四、结合机器人实际应用的研究机器人算法和控制的研究必须结合机器人的实际应用场景。
基于机器视觉的机器人运动控制研究
基于机器视觉的机器人运动控制研究机器人一直是人类研究的热点之一，尤其是随着人工智能技术的不断发展，越来越多的机器人出现在我们的生活中。
为使机器人具有更高的智能和自主性，研究机器人的运动控制显得格外重要。
而基于机器视觉的机器人运动控制成为了近年来的研究热点之一。
一、机器视觉技术机器视觉是一门研究通过计算机实现对图像、视频等数据的分析和处理的技术。
它可以帮助机器人实现识别、定位、跟踪等任务，从而实现对周围环境的感知和理解。
常见的机器视觉技术包括图像处理、模式识别、物体检测和跟踪等。
其中，图像处理是对图像进行预处理，以提取其信息；模式识别是将已知模式与图像进行比较，从而实现对物体的识别；物体检测是在图像中找到目标物体的位置；跟踪则是跟踪物体的运动轨迹。
二、基于机器视觉的机器人运动控制传统的机器人运动控制通常是通过程序控制机器人按照预先设定的轨迹进行移动，而基于机器视觉的机器人控制则更加注重机器人对环境的感知和理解。
通过机器视觉技术，机器人可以感知周围环境的信息，例如检测环境中的障碍物、识别目标物体等，并通过算法实现运动决策和规划。
这种方法不仅可以让机器人自主地规划路径，并避免障碍物，还可以使机器人更加灵活地适应不同的环境。
三、基于机器视觉的机器人运动控制技术的应用基于机器视觉的机器人运动控制技术已经在各个领域广泛应用。
比如，在制造业应用中，它能够帮助机器人检测零部件的缺陷和定位精度，提高生产效率和质量；在医疗领域应用中，机器人可以通过视觉技术来进行手术操作和治疗，减少人为操作的误差，提高手术成功率。
此外，基于机器视觉的机器人运动控制技术还应用在物流仓储、环境清扫和智能家居等领域。
比如，对于物流仓储来说，机器视觉可以帮助机器人快速准确地找到需要取货的货架；在环境清扫方面，机器人可以准确感知房间的布局，哪些地方需要清扫，并通过路径规划实现智能清扫；在智能家居方面，机器人可以通过视觉技术来控制家居设备，例如通过识别人脸来开启家庭智能锁等。
基于计算机视觉的无人机自动控制技术研究
基于计算机视觉的无人机自动控制技术研究近年来，无人机技术的飞速发展使其应用范围越来越广泛，从初期用于军事侦察和打击到现在的民用领域，无人机已经被广泛应用于航拍、救援、搜寻等领域。
而基于计算机视觉的无人机自动控制技术则是无人机技术发展的一个重要方向。
计算机视觉技术可以通过算法从图像或视频中提取出有用的信息，并为操控无人机提供指令。
基于计算机视觉的无人机自动控制技术不仅可以提高操控的精度和效率，还能够自主实现任务，使无人机的应用范围更加广泛。
一、基础技术基于计算机视觉的无人机自动控制技术主要包括三个方面的基础技术：视觉传感、目标识别和运动估计。
视觉传感技术是无人机运行的重要部分，它可以获取环境中的图像信息。
这些信息可以用于飞行轨迹规划、避障和控制等领域。
视觉传感技术主要包括单目视觉、双目视觉和多相机视觉等。
目标识别技术则是无人机视觉控制系统中的重要组成部分，它可以将监测到的目标与预先存储的目标库或实时构建的目标模型进行匹配，从而确定该目标的位置和属性信息。
目标识别技术主要包括模板匹配、特征提取和机器学习等。
运动估计技术则是无人机视觉控制系统中的重要组成部分，它可以估计和测量无人机的运动和速度，如姿态角、速度和加速度等。
运动估计技术主要包括惯性导航、GPS定位和视觉里程计等。
二、应用领域基于计算机视觉的无人机自动控制技术可以应用于很多领域，这里只列举一些广泛应用的领域。
1.航拍无人机航拍已经成为近年来的热门应用领域，而基于计算机视觉的航拍无人机则能够进一步提高航拍的精度和效率。
通过目标识别和运动估计技术，航拍无人机可以自主实现任务，如航线规划、定点悬停、目标跟踪等。
2.搜寻和救援基于计算机视觉的无人机可以实现飞行路径规划、目标检测和跟踪等任务，从而可以应用于搜寻和救援场景。
例如，搜寻失踪者时，无人机可以根据预设的搜索范围进行自主搜寻，并通过图像识别技术判断目标是否是失踪者。
3.农业基于计算机视觉的无人机应用于农业领域可以帮助农民了解土地的水分、营养和光照情况。
最新全国青少年机器人技术等级考试-二级理论模拟题（A卷）
最新全国青少年机器人技术等级考试-二级理论模拟题（A卷）最新全国青少年机器人技术等级考试-二级理论模拟题(A卷)机器人二级理论考试模拟题（A卷）（满分100分）一、单选题（每题2分，共30题）1.下列人物中，哪位发明了电灯？（C.爱迪生）A. 牛顿B. 熊大C. 爱迪生D. 爱因斯坦2.首届机器人世界杯在哪举办？（日本名古屋）A. 法国B. 日本C. 美国D. 英国3.机器人控制系统从基本原理和系统结构上可以分成哪两类？（A）A. 非伺服型系统和伺服型系统。
B. Windows系统和苹果系统。
C. 仿真型系统和非仿真型系统。
D. 大系统和小系统。
4.下列说法正确的是？（A）A. 凸轮机构一般有凸轮、从动件和机架三个构件组成。
B. 凸轮机构一般有凸轮、主动从件和机架三个构件组成。
C. 凸轮机构一般有凸轮、从动件和主动件三个构件组成。
D. 凸轮机构一般有圆轮、从动件和主动件三个构件组成。
5.下列事物中，有曲柄装置的是（A）A. 自行车B. 自动晾衣架C. 电视机D. 以上都有6.火车在长直的轨道上匀速行驶，门窗紧闭的车厢内有一人向上跳起，发现仍落回原地，这是因为？（C）A. 人跳起厚，车厢内空气推着他向前运动。
B. 人跳起到落地时间过短，偏后的距离看不出来。
C. 人跳起到落地，在水平方向上人与车有相同的速度。
D. 人跳起瞬间，地板给人一个向前的力，推着他一起向前运动。
7.（B ）被称为“工业机器人之父”。
A. 阿西莫夫B. 英格伯格C. 诺伯特D. 弗里茨8.下面哪个不是机器人系统的基本结构？（B）（基本结构有：机械本体、驱动伺服单元、计算机控制系统、传感器系统、输出输出系统接口）A. 机械本体。
B. 人。
C. 计算机控制系统。
D. 传感系统。
9.工业机器人出现是在（C）世纪。
A. 18B. 19C. 20D. 2110.（C ）决定了从动件预定的运动规律。
A. 凸轮转速。
B. 凸轮大小。
C. 凸轮轮廓曲线。
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本科SRP论文微小型机器人平面运动的视觉控制方法研究中的视频获取技术研究学院专业学生姓名学生学号指导教师提交日期摘要宏运动下的机器人，多采用传统的轮式机器人，而对于需要在微运动下工作的机器人，有一种方法是采用尺蠖型机器人。
尺蠖型机器人通过前后装置的压电材料，在电压变化同时产生相应形变，从而进行前后左右的蠕动，完成微小距离的运动控制。
在微小型机器人平面运动的视觉控制系统中，采用视觉控制的方法，通过摄像头对机器人进行全局和局部的定位，以及相应的控制算法，让机器人能够根据控制要求在平面上进行精确移动。
因此，对机器人的视觉定位显得尤为重要。
本文针对这一部分，讨论了基于Visual C++开发平台和DirectShow流媒体开发包的视频获取技术，为机器人的定位和控制提供必要前提。
关键词：微小型机器人、视觉控制、平面运动、Visual C++、DirectShow、视频捕获目录摘要 (I)第一章概述 (1)1.1课题背景和意义 (1)1.2视频获取方法 (1)1.3设计的关键 (1)第二章视频获取技术 (2)2.1Visual C++概述 (2)2.1.1 Visual C++集成开发环境（IDE） (2)2.1.2 向导(Wizard) (2)2.1.3 MFC库 (3)2.2 DirectShow概述 (3)2.2.1DirectX系统简介 (3)2.2.2 DirectShow概述 (3)2.2.3 Filter概述 (5)第三章视频获取具体实现 (7)3.1 CVideoCapture类 (7)3.2视频模块功能的实现 (8)3.2.1视频捕获 (8)3.2.2单帧图像的实时抓取 (15)3.3 小结 (20)结束语 (20)参考文献 (21)致谢 (22)第一章概述1.1课题背景和意义随着现代社会对生产要求、技术精度的不断提高，以及信息化、智能化时代的不断深入，无论是在生产生活、社会服务等领域，对控制的精确度提出越来越高的要求，对微操作处理技术的应用也越来越广泛和深入。
微小型机器人的控制系统，具有体积小、能耗低等优点，逐渐受到人们的关注和青睐。
而随着计算机技术，特别是多媒体技术的快速发展，图像处理技术得到极大发展，通过视觉图像技术对微小型机器人的准确定位，为系统的控制效果提供了可靠的保证。
因此，视觉控制下视频流数据的获取，对信息技术的运用和工业生产信息化、智能化具有十分重要的意义和研究价值。
1.2视频获取方法基于视觉控制方法的微小型机器人平面运动控制，通过摄像头等硬件设备，对机器人及作业平台进行实时监控，获取视频流数据，再根据多媒体技术对视频流进行分解、分析，得到机器人在作业平台上的相对位置、角度等信息，再把分析结果反馈到控制器当中，通过预定的控制算法对机器人进行位移控制，从而实现对微小型机器人的精确控制。
本文采用Visual C++ 开发平台，利用DirectShow流媒体开发包，实现了通过摄像头对视频流数据的捕获、预处理和保存的功能，为控制方法的进一步研究提供必要前提。
1.3设计的关键视频获取的主要关键点有：1.系统需要有良好的软件平台和框架。
本课题的设计，是在Windows操作系统的运行平台下，以MicrosoftVisualC++6.0为开发环境完成的。
C++面向对象的程序设计思想，给我们提供了用类来定义解决问题中各种抽象概念的方法，使系统的开发更加简明、高效。
特别是微软提供的微软基础类库(MFC:MicrosoftFoundationClassLibrary)，作为目前开发Windows桌面窗口应用的主流类库，实现了对90%以上的Win32API的面相对象化的包装，极大地提高了检测系统设计的效率，缩短了开发进程。
2.视频的捕获。
现场图像信息，是通过现场摄像头设备进行获取，并传输到PC中待处理的。
为了保证数据量巨大的多媒体处理的高效性、简化复杂的媒体源、媒体格式，以及对不同硬件的兼容问题，我采用了Microsoft公司提供的Windows平台流媒体处理开发包——DirectShow进行视频流的操作。
为视频流的捕获、保存和单帧抓取提供了强力的支持。
1第二章视频获取技术2.1Visual C++概述Visual C++是Microsoft公司的Visual Studio开发工具箱中的一个C++程序开发包。
VisualStudio提供了一整套开发Internet和Windows应用程序的工具，包括VisualC++, Visual Basic, Visual Foxpro, Visual InterDev, Visual J++以及其他辅助工具，如代码管理工具Visual SourceSafe和联机帮助系统MSDN。
Visual C++包中除包括C++编译器外，还包括所有的库、例子和为创建Windows应用程序所需要的文档。
从最早期的1.0版本，发展到最新的6.0版本，Visual C++已经有了很大的变化，在界面、功能、库支持方面都有许多的增强。
最新的6.0版本在编译器、MFC类库、编辑器以及联机帮助系统等方面都比以前的版本做了较大改进。
Visual C++一般分为三个版本:学习版、专业版和企业版，不同的版本适合于不同类型的应用开发。
实验中可以使用这三个版本的任意一种。
2.1.1 Visual C++集成开发环境（IDE）集成开发环境（IDE）是一个将程序编辑器、编译器、调试工具和其他建立应用程序的工具集成在一起的用于开发应用程序的软件系统。
Visual C++软件包中的Developer Studio 就是一个集成开发环境，它集成了各种开发工具和VC编译器。
程序员可以在不离开该环境的情况下编辑、编译、调试和运行一个应用程序。
IDE中还提供大量在线帮助信息协助程序员做好开发工作。
Developer Studio中除了程序编辑器、资源编辑器、编译器、调试器外，还有各种工具和向导（如AppWizard和ClassWizard），以及MFC类库，这些都可以帮助程序员快速而正确地开发出应用程序。
2.1.2 向导(Wizard)向导是一个通过一步步的帮助引导你工作的工具。
Developer Studio中包含三个向导，用来帮助程序员开发简单的Windows程序，它们是：AppWizard：用来创建一个Windows 程序的基本框架结构。
AppWizard向导会一步步向程序员提出问题，询问他所创建的项目的特征，然后AppWizard会根据这些特征自动生成一个可以执行的程序框架，程序员然后可以在这个框架下进一步填充内容。
AppWizard支持三类程序：基于视图/文档结构的单文档应用、基于视图/文档结构的多文档应用程序和基于对话框的应用程序。
也可以利用AppWizard生成最简单的控制台应用程序（类似于DOS下用字符输入输出的程序）。
ClassWizard：用来定义AppWizard所创建的程序中的类。
可以利用ClassWizard在项目中增加类、为类增加处理消息的函数等。
ClassWizard也可以管理包含在对话框中的控件，它可以将MFC对象或者类的成员变量与对话框中的控件联系起来。
ActiveX Control Wizard：用于创建一个ActiveX控件的基本框架结构。
ActiveX控件是2用户自定义的控件，它支持一系列定义的接口，可以作为一个可再利用的组件。
2.1.3 MFC库库（library）是可以重复使用的源代码和目标代码的集合。
MFC（Microsoft Fundamental Casses）是Visual C++开发环境所带的类库，在该类库中提供了大量的类，可以帮助开发人员快速建立应用程序。
这些类可以提供程序框架、进行文件和数据库操作、建立网络连接、进行绘图和打印等各种通用的应用程序操作。
使用MFC库开发应用程序可以减少很多工作量。
2.2 DirectShow概述2.2.1DirectX系统简介DirectX的含义是：具有共性的一组东西。
DirectX是一个大家庭，并且随着DirectX的版本更新，家族成员也在不断发展壮大。
微软的DirectX设计为“硬件设备无关性”。
“硬件设备无关性”，即是在利用DirectX进行开发设计时，可以使用与设备无关的方法提供设备相关的性能。
目前，DirectX已经成为一种标准，为应用程序开发人员和硬件厂商之间提供关系解耦。
DirectX标准的建立，可以为硬件开发提供测量，硬件厂商不得不按照这一标准进行产品改进。
同时，通过使用DirectX所提供的接口，开发人员可以充分利用硬件可能带来的高兴能，从而屏蔽了硬件中的具体细节，极大地缩短了开发进度。
DirectX采用组件对象模型（COM）标准，因此不同的对象版本可以有不同的接口，这使得DirectX开发的程序即使在未来也能得到完全的兼容和支持。
DirectX中成员包括：DirectX Graphics：集成了以前DirectDraw和Direct3D技术。
DirectDraw：主要负责2D加速，以实现对显卡内存和系统内存的直接操作。
Direct3D：主要提供三维绘图硬件接口，它是开发三维DirectX游戏的基础。
DirectInput：主要支持输入服务，同时支持输出设备。
DirectPlay：主要提供多人网络游戏的通信、组织功能。
DirectSetup：主要提供自动安装DirectX组件的API功能。
DirectMusic：主要支持MIDI音乐合成和播放功能。
DirectSound：主要提供音频捕捉、回放、音效处理、硬件加速、直接设备访问等功能。
DirectShow：为在Windows平台上处理各种格式的媒体文件的回访、音视频采集等高兴能要求的多媒体应用，提供了完整的解决方案。
DirectX Media Object：DirectShow Filter的简化模型，提供更方便的流媒体数据处理方案。
2.2.2 DirectShow概述微软DirectShow是DirectX SDK的成员之一，其前身是ActiveMovie。
DirectX SDK是3微软提供的一套在Windows操作系统上开发高性能图形、声音、输入、输出和网络游戏的编程接口。
它既支持用WDM(Windows Driver Model)驱动的捕捉卡，也支持VFW(Video for Windows)驱动的捕捉卡。
DirectShow简化了媒体回放，格式转化和捕捉工作。
同时，当要求定制解决方案时，它使应用程序有权使用基的本流控制体系。
DirectShow技术是建立在DirectDraw和DirectSound组件基础之上的，通过DirectSound对声卡进行控制以播放声音。
DirectShow可提供高质量的多媒体流的捕获和回放功能；支持多种媒体式格；可以从硬件上捕获媒体数据流；可以自动检测并使用视频和音频加速硬件。