機(jī)器人劇場(chǎng)之技術(shù)研發(fā)與實(shí)現(xiàn)(編輯修改稿)
2025-02-03 11:48 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 實(shí)現(xiàn) 子題三 C 障礙物偵測(cè)及三度空間定位 相機(jī)校正 轉(zhuǎn)灰階 尋找配對(duì)區(qū)塊 定位結(jié)果 區(qū)塊信賴度是否大於門檻值 捨棄 是 否 障礙物偵測(cè) 左右連續(xù)影像 三度空間定位 臺(tái)灣科技大學(xué) 機(jī)器人劇場(chǎng)之技術(shù)研發(fā)與實(shí)現(xiàn) Restoration Original Image Modified Image Modified Image Binary Image Partition Image Boundary Partition Objects Recognition 子題四 樂(lè)譜辨識(shí) Binarization 臺(tái)灣科技大學(xué) 機(jī)器人劇場(chǎng)之技術(shù)研發(fā)與實(shí)現(xiàn) 臺(tái)灣科技大學(xué) 機(jī)器人劇場(chǎng)之技術(shù)研發(fā)與實(shí)現(xiàn) 臺(tái)灣科技大學(xué) 機(jī)器人劇場(chǎng)之技術(shù)研發(fā)與實(shí)現(xiàn) Restoration Binarization Partition Recognition Numbered Musical Notation Recognition 針對(duì)轉(zhuǎn)換後的灰階影像，進(jìn)行扳正演算法，利用 Morphological法定位樂(lè)譜影像中最大的封閉連通域，再使用Hough Transform偵測(cè)影像中樂(lè)譜的四個(gè)邊界直線，最後使用雙線性內(nèi)插法重繪新的扳正樂(lè)譜影像。如此就可以得到復(fù)原後的扭曲樂(lè)譜影像。 合併 Otsu與 Local Threshold法來(lái)將影像二值化，如此可清楚地將簡(jiǎn)譜數(shù)字符號(hào)與背景分離，避免機(jī)器人拍攝的影像受到光害與雜訊的影響。 利用水平與鉛直投影法切割二值化樂(lè)譜影像中的樂(lè)譜符號(hào)與羅馬拼音影像，再使用切割後的影像區(qū)塊之長(zhǎng)度與寬度，以及區(qū)塊中像素的密度判斷為樂(lè)譜符號(hào)區(qū)或羅馬拼音區(qū)，最後使用樂(lè)理規(guī)則針對(duì)擷取出的影像區(qū)塊做統(tǒng)計(jì)誤差校正，並將樂(lè)譜符號(hào)區(qū)塊與羅馬拼音區(qū)塊資訊回傳給辨識(shí)過(guò)程。 針對(duì)樂(lè)譜符號(hào)與羅馬拼音樣本影像建立對(duì)應(yīng)的編碼資料庫(kù)，依據(jù)編碼特徵值，搭配影像細(xì)化的技術(shù)，在字型大小固定的情況下，我們提供高達(dá) 95%的辨識(shí)率。 臺(tái)灣科技大學(xué) 機(jī)器人劇場(chǎng)之技術(shù)研發(fā)與實(shí)現(xiàn) 子題五 動(dòng)作教導(dǎo) ? 目的 – 將人體的動(dòng)作紀(jì)錄成動(dòng)作格式，而以機(jī)器人為人體動(dòng)作重現(xiàn)的平臺(tái)。透過(guò)這種方式，將具有表演特色的人類動(dòng)作片段教導(dǎo)給機(jī)器人，而藉由人型機(jī)器人來(lái)表演人類的動(dòng)作。 現(xiàn)有成果 – 機(jī)器人架構(gòu)規(guī)格與機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)格之定義。 – 從人體動(dòng)作編輯器與動(dòng)作擷取手套所獲得之人體動(dòng)作資料，以自訂規(guī)格來(lái)紀(jì)錄其動(dòng)作資料。 – 以軟體建構(gòu)出可動(dòng)之機(jī)器人模型，由此可動(dòng)模型呈現(xiàn)人類動(dòng)作於機(jī)器人表演上之效果 ? 機(jī)器人架構(gòu)規(guī)格 – 內(nèi)容 :
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1