【源码】基于C++和OpenCV的视觉辅助导航系统

项目简介

本项目是一个专门为视觉障碍者打造的视觉辅助导航系统，可助力他们完成环境文本识别和常见物体检测等日常任务。项目未来计划拓展在大型环境（如购物中心、机场）中定位个人的功能。项目主要由两部分构成，一是基于C++和OpenCV的文本识别与物体检测工具集，二是面向基于ARM的便携式设备设计的用户界面。

项目的主要特性和功能

文本识别和物体检测工具

• 文本识别：借助ReadText类，可从摄像头或图像中检测并识别文本。
• 物体检测：利用PpDetect类，能检测特定物体（如电源插座），且支持模板匹配算法。
• 图像标注工具：ImageLabeler工具可用于为电源插座图像创建地面实况数据。

便携式设备实施

• 硬件接口：通过GPIO控制硬件设备，支持与Gumstix等ARM设备通信。
• 简单物体检测：find_blob程序可检测图像中的蓝色斑点。
• 视频处理：video程序通过V4L2驱动访问摄像头，并将帧转换为OpenCV的Mat对象进行处理。

Android实现

目前仅支持从摄像头获取帧，功能尚未完全实现。

安装使用步骤

文本识别和物体检测工具

1. 环境准备：确保已安装OpenCV库和CMake工具。
2. 编译代码：使用CMake生成Makefile，然后编译C++代码。 bash mkdir build cd build cmake .. make
3. 运行程序：运行生成的可执行文件，并通过命令行参数或GUI进行交互。 bash ./ReadText ./PpDetect

便携式设备实施

1. 环境准备：在Gumstix设备上安装Linaro Ubuntu系统，并确保已安装OpenCV库。
2. 编译代码：针对ARM架构编译代码。 bash mkdir build cd build cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=../toolchain-arm.cmake .. make
3. 部署程序：将编译后的程序部署到Gumstix设备，并进行必要的硬件设置。 bash scp ./ppdetect user@gumstix:/path/to/deploy

Android实现

1. 环境准备：确保已安装Android Studio和NDK。
2. 编译代码：使用Android Studio导入项目并编译。
3. 运行应用：将应用安装到Android设备并运行。

额外说明

项目处于开发阶段，目前只实现了部分功能。

下载地址

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