這篇文章來源于DevicePlus.com英語網(wǎng)站的翻譯稿。
大多數(shù)人聽到“JPEG解碼”時,通常會覺得這是很困難的事,需要很強的處理能力以及復雜的數(shù)學運算,并認為在相對便宜且速度較慢的8位處理器平臺(比如Arduino)上是不可能實現(xiàn)的,或者說至少是不切實際的。在本文中,我們將學習如何使用基于Arduino控制的相機拍攝JPEG照片,以及如何將照片轉(zhuǎn)換成像素點矩陣,并將所有像素通過串行端口傳輸?shù)轿覀兊腜C端或者任何我們想要的平臺上!
? Arduino Mega
? VC0706 串口攝像頭
軟件
? Arduino IDE
? Processing (3.3.2 或更高版本)
? Adafruit VC0706 庫 (可從 GitHub上獲取)
? Bodmer 的 JPEGDecoder 庫 (同樣可從 GitHub上獲取)
雖然說上面描述的內(nèi)容是完全可以實現(xiàn)的,但是仍然有必要解釋一下為什么我們在解碼JPEG照片時會遇到麻煩。畢竟,在上面的硬件要求中列有一個SD模塊,您會問:“我們直接把照片以photo.jpeg 的格式存儲到SD卡里不就行了嗎?”當然,這確實是整個過程中的重要一步,但是現(xiàn)在請從不同的角度來考慮這個問題:如果我們想通過速度慢、有些不穩(wěn)定的連接來發(fā)送照片怎么辦?如果我們只是把JPEG照片分割成不同的包并通過慢速連接發(fā)送,那么就有部分數(shù)據(jù)損壞或丟失的風險。發(fā)生這種情況時,我們很可能無法用損壞的數(shù)據(jù)還原原始數(shù)據(jù)。
但是,當我們將JPEG解碼為位圖,然后發(fā)送實際像素時,不會有任何風險。如果某些數(shù)據(jù)在傳輸?shù)倪^程中損壞或丟失,我們?nèi)匀豢梢垣@取整張圖像,只有數(shù)據(jù)損壞的地方會出現(xiàn)失色,錯位或像素丟失的情況。當然,它與我們的原始圖像并不相同,但是仍然包含了大多數(shù)原始信息,并且仍然是“可讀的”。既然已經(jīng)知道了為什么要這樣做,接下來讓我們看一下如何實施這種方法。
拍攝照片
在開始解碼JPEG照片之前,首先我們需要拍攝照片。我們最終的目標是拍攝一張照片,將照片存儲到SD卡中,然后發(fā)送到某個地方。那我們按照這個思路先從一個簡單的設(shè)置開始吧。
圖1:可以使用Arduino拍攝和存儲照片的設(shè)置
因為我們需要大量的RAM來對照片進行解碼,所以我們將使用Arduino Mega。此外,Mega上還有一個額外的有利設(shè)計:有四個單獨的硬件串行端口,這樣我們就可以使用Serial1端口與相機進行通信,并使用Serial端口與PC進行通信。
您可能已經(jīng)注意到了,相機RX線上有一個簡單的電阻分壓器。這是因為VC0706芯片的邏輯電平為3.3V(即使電源電壓為5V),但Arduino Mega的邏輯電平為5V。所以在這里有個善意忠告:當將5V的Arduino和3.3V模塊進行接合時,在RX線上始終至少使用一個分壓器。這比換一個新的模塊要快得多。SD卡讀卡器通過SPI接口直接連接。
既然硬件已經(jīng)設(shè)置好了,那我們就需要開始解決代碼部分了。標準Arduino IDE安裝已經(jīng)包含了用于SD卡的庫,因此我們從列表中對SD卡進行查看即可。
我們需要控制的另一個設(shè)備是VC0706攝像頭。控制過程相對簡單,我們只需要使用串行線發(fā)送一些指令,然后通過同一條線接收JPEG照片即可。我們可以編寫一個庫來執(zhí)行此操作,但是因為這一步我們不需要考慮整體草圖的大小,所以我們將使用Adafruit開發(fā)的一個VC0706庫。為了拍攝照片并保存到SD卡上,我們將使用以下代碼,代碼是該庫隨附的經(jīng)過輕微修改的Snapshot示例。
// Include all the libraries #include #include #include // Define Slave Select pin #define SD_CS 53 // Create an instance of Adafruit_VC0706 class // We will use Serial1 for communication with the camera Adafruit_VC0706 cam = Adafruit_VC0706(&Serial1); void setup() { // Begin Serial port for communication with PC Serial.begin(115200); // Start the SD if(!SD.begin(SD_CS)) { // If the SD can't be started, loop forever Serial.println("SD failed or not present!"); while(1); } // Start the camera if(!cam.begin()) { // If the camera can't be started, loop forever Serial.println("Camera failed or not present!"); while(1); } // Set the image size to 640x480 cam.setImageSize(VC0706_640x480); } void loop() { Serial.print("Taking picture in 3 seconds ... "); delay(3000); // Take a picture if(cam.takePicture()) { Serial.println("done!"); } else { Serial.println("failed!"); } // Create a name for the new file in the format IMAGExy.JPG char filename[13]; strcpy(filename, "IMAGE00.JPG"); for(int i = 0; i < 100; i++) { filename[5] = '0' + i/10; filename[6] = '0' + i%10; if(!SD.exists(filename)) { break; } } // Create a file with the name we created above and open it File imgFile = SD.open(filename, FILE_WRITE); // Get the size of the image uint16_t jpglen = cam.frameLength(); Serial.print("Writing "); Serial.print(jpglen, DEC); Serial.print(" bytes into "); Serial.print(filename); Serial.print(" ... "); // Read all the image data while(jpglen > 0) { // Load the JPEG-encoded image data from the camera into a buffer uint8_t *buff; uint8_t bytesToRead = min(32, jpglen); buff = cam.readPicture(bytesToRead); // Write the image data to the file imgFile.write(buff, bytesToRead); jpglen -= bytesToRead; } // Safely close the file imgFile.close(); Serial.println("done!"); delay(3000); }
現(xiàn)在,Arduino將每10秒左右拍攝一張照片,直到SD卡上的空間用完為止。但是,由于照片通常約為48kB,并且我目前使用的是2GB的SD卡,因此足夠容納超過43000張的照片。理論上來說我們不需要那么多的照片。但是既然已經(jīng)拍攝了一些照片,我們現(xiàn)在可以繼續(xù)進行下一個有趣環(huán)節(jié)了:將它們從JPEG壓縮后的難以管理的雜亂數(shù)據(jù)變成簡單的像素陣列!
解碼和發(fā)送照片
在開始解碼前,讓我們快速地看一下圖片數(shù)據(jù)在JPEG文件中究竟是如何存儲的。如果您對這部分不太感興趣,可以跳過下面三段內(nèi)容。如果您確切地對圖形和壓縮方面的知識了解一二(不像我這樣),您也可以跳過這一部分。以下內(nèi)容進行了一定程度的簡化。
對任何類型的圖片數(shù)據(jù)進行存儲時,有兩種基本方法:無損和有損壓縮。兩者的區(qū)別很明顯:當使用無損壓縮(例如PNG)對圖像進行編碼時,處理之后圖像的每個像素都與開始時完全相同。這非常適合于諸如計算機圖形學之類的工作,但是不幸的是,這是以增加文件大小為代價的。另一方面,對于像JPEG這樣的有損壓縮,我們丟失了一些細節(jié),但是生成的文件大小要小得多。
JPEG壓縮方式在理解上可能會有點困難,因為會涉及到一些“離散余弦變換”,不過主要原理實際上是非常簡單的。首先,將圖片從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換為YCbCr。我們都知道RGB顏色空間—它存儲了紅色(R)、綠色(G)和藍色(B)的顏色值。YCbCr有很大的不同—它使用亮度(Y—基本是原始圖像的灰度圖),藍色差分量(Cb—圖片中的“藍色”)和紅色差分量(Cr—圖片中的“紅色”)。
圖2:JPEG照片以及其分離出的色差分量。左上角為原始圖像,左下角為Y分量,右上角為Cb分量,右下角為Cr分量
JPEG減小文件大小的方法實際上與人眼處理顏色的方式密切相關(guān)??匆幌律蠄D中的Y、Cb和Cr分量圖。哪一個看起來更像是原始圖片?是的,灰度圖!這是因為人眼對亮度的敏感度要比對其它兩個分量的敏感度高得多。JPEG壓縮就非常聰明地利用了這一點,在保留原始Y分量的同時減少Cb和Cr分量中的信息量。如此一來,生成的圖片就比原始文件小得多,并且由于大多數(shù)壓縮信息都位于人眼不太敏感的分量中,因此與未壓縮的圖片相比,您幾乎看不到壓縮圖片的區(qū)別。
現(xiàn)在,讓我們開始運行真正實現(xiàn)將JPEG轉(zhuǎn)換為像素陣列的代碼吧。幸運的是,有一個庫可以做到這一點—Bodmer的JPEGDecoder(可在GitHub上獲得),該庫基于Rich Geldreich(也可在GitHub)上獲取)提供的出色的picojpeg庫。雖然最初編寫JPEGDecoder的目的是在TFT顯示器上顯示圖像,但是將其進行一些細微調(diào)整后就可以用于我們的工作了。
該庫的使用非常簡單:我們輸入JPEG文件,然后該庫就會開始產(chǎn)生像素陣列—所謂的最小編碼單位,或簡稱為MCU。MCU是一個16×8的像素塊。庫中的函數(shù)將以16位顏色值的形式返回每個像素點的顏色值。高5位是紅色值,中6位是綠色值,低5位是藍色值?,F(xiàn)在,我們可以通過任何通信通道來發(fā)送這些值。我將使用串行端口,以便之后可以更容易地接收數(shù)據(jù)。下面的Arduino草圖對一張圖像進行了解碼,然后發(fā)送了MCU中每個像素點的16位RGB值,并對圖像文件中的所有MCU重復該操作。
// Include the library #include // Define Slave Select pin #define SD_CS 53 void setup() { // Set pin 13 to output, otherwise SPI might hang pinMode(13, OUTPUT); // Begin Serial port for communication with PC Serial.begin(115200); // Start the SD if(!SD.begin(SD_CS)) { // If the SD can't be started, loop forever Serial.println("SD failed or not present!"); while(1); } // Open the root directory File root = SD.open("/"); // Wait for the PC to signal while(!Serial.available()); // Send all files on the SD card while(true) { // Open the next file File jpgFile = root.openNextFile(); // We have sent all files if(!jpgFile) { break; } // Decode the JPEG file JpegDec.decodeSdFile(jpgFile); // Create a buffer for the packet char dataBuff[240]; // Fill the buffer with zeros initBuff(dataBuff); // Create a header packet with info about the image String header = "$ITHDR,"; header += JpegDec.width; header += ","; header += JpegDec.height; header += ","; header += JpegDec.MCUSPerRow; header += ","; header += JpegDec.MCUSPerCol; header += ","; header += jpgFile.name(); header += ","; header.toCharArray(dataBuff, 240); // Send the header packet for(int j=0; j<240; j++) { Serial.write(dataBuff[j]); } // Pointer to the current pixel uint16_t *pImg; // Color of the current pixel uint16_t color; // Create a data packet with the actual pixel colors strcpy(dataBuff, "$ITDAT"); uint8_t i = 6; // Repeat for all MCUs in the image while(JpegDec.read()) { // Save pointer the current pixel pImg = JpegDec.pImage; // Get the coordinates of the MCU we are currently processing int mcuXCoord = JpegDec.MCUx; int mcuYCoord = JpegDec.MCUy; // Get the number of pixels in the current MCU uint32_t mcuPixels = JpegDec.MCUWidth * JpegDec.MCUHeight; // Repeat for all pixels in the current MCU while(mcuPixels--) { // Read the color of the pixel as 16-bit integer color = *pImg++; // Split it into two 8-bit integers dataBuff[i] = color >> 8; dataBuff[i+1] = color; i += 2; // If the packet is full, send it if(i == 240) { for(int j=0; j<240; j++) { Serial.write(dataBuff[j]); } i = 6; } // If we reach the end of the image, send a packet if((mcuXCoord == JpegDec.MCUSPerRow - 1) && (mcuYCoord == JpegDec.MCUSPerCol - 1) && (mcuPixels == 1)) { // Send the pixel values for(int j=0; j
注釋中已經(jīng)對大多數(shù)代碼進行了解釋,但是我還是需要對代碼結(jié)構(gòu)中的“包”進行一些說明。為了使數(shù)據(jù)傳輸更加有序,所有內(nèi)容都以包的形式傳輸,最大長度為240字節(jié)。包有兩種可能的類型:
1.頭包:此包以字符串“$ITHDR”開頭,并且包含我們將要發(fā)送的圖片的基本信息:以像素為單位的高度和寬度,行和列前的MCU數(shù)量,最后是原始文件名。對于我們要發(fā)送的每個圖像,都會相應(yīng)發(fā)送一個頭包。
2.數(shù)據(jù)包:該包以“$ITDAT”開頭,并包含所有顏色數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)包中的每兩個字節(jié)代表一個16位像素值。
乍一看,包的長度似乎是隨機的。但是為什么恰好是240個字節(jié)?為什么不是256個,使我們可以在每個包中發(fā)送兩個MCU呢?這是另一個我們?nèi)蘸髮鉀Q的謎團,但是我們可以保證, 數(shù)字240不會有任何隨機性。這里有個小提示:如果包中有256個字節(jié)的數(shù)據(jù),我們要在哪里存儲源地址和目標地址呢?
現(xiàn)在,我們有了一個可以解碼和發(fā)送圖片文件的代碼,但是仍然缺少一個核心功能:目前為止,并沒有可以響應(yīng)這些數(shù)據(jù)的另一端口。這意味著是時候再次啟用Processing了!
接收圖片
我在Arduino六足機器人第三部分:遠程控制中曾介紹過一些有關(guān)Processing的內(nèi)容,用其編寫了一個應(yīng)用程序,通過該應(yīng)用程序我們能夠輕松控制六足機器人。簡單回顧一下:Processing是一種基于Java的語言,主要用于繪圖工作。因此它非常適用于我們現(xiàn)在要做的像素顯示的工作!該程序就是用Processing實現(xiàn)的。
// Import the library import processing.serial.*; Serial port; void setup() { // Set the default window size to 200 by 200 pixels size(200, 200); // Set the background to grey background(#888888); // Set as high framerate as we can frameRate(1000000); // Start the COM port communication // You will have to replace "COM30" with the Arduino COM port number port = new Serial(this, "COM30", 115200); // Read 240 bytes at a time port.buffer(240); } // String to save the trimmed input String trimmed; // Buffer to save data incoming from Serial port byte[] byteBuffer = new byte[240]; // The coordinate variables int x, y, mcuX, mcuY; // A variable to measure how long it takes to receive the image long startTime; // A variable to save the current time long currentTime; // Flag to signal end of transmission boolean received = false; // Flag to signal reception of header packet boolean headerRead = false; // The color of the current pixel int inColor, r, g, b; // Image information variables int jpegWidth, jpegHeight, jpegMCUSPerRow, jpegMCUSPerCol, mcuWidth, mcuHeight, mcuPixels; // This function will be called every time any key is pressed void keyPressed() { // Send something to Arduino to signal the start port.write('s'); } // This function will be called every time the Serial port receives 240 bytes void serialEvent(Serial port) { // Read the data into buffer port.readBytes(byteBuffer); // Make a String out of the buffer String inString = new String(byteBuffer); // Detect the packet type if(inString.indexOf("$ITHDR") == 0) { // Header packet // Remove all whitespace characters trimmed = inString.trim(); // Split the header by comma String[] list = split(trimmed, ','); // Check for completeness if(list.length != 7) { println("Incomplete header, terminated"); while(true); } else { // Parse the image information jpegWidth = Integer.parseInt(list[1]); jpegHeight = Integer.parseInt(list[2]); jpegMCUSPerRow = Integer.parseInt(list[3]); jpegMCUSPerCol = Integer.parseInt(list[4]); // Print the info to console println("Filename: " + list[5]); println("Parsed JPEG width: " + jpegWidth); println("Parsed JPEG height: " + jpegHeight); println("Parsed JPEG MCUs/row: " + jpegMCUSPerRow); println("Parsed JPEG MCUs/column: " + jpegMCUSPerCol); // Start the timer startTime = millis(); } // Set the window size according to the received information surface.setSize(jpegWidth, jpegHeight); // Get the MCU information mcuWidth = jpegWidth / jpegMCUSPerRow; mcuHeight = jpegHeight / jpegMCUSPerCol; mcuPixels = mcuWidth * mcuHeight; } else if(inString.indexOf("$ITDAT") == 0) { // Data packet // Repeat for every two bytes received for(int i = 6; i < 240; i += 2) { // Combine two 8-bit values into a single 16-bit color inColor = ((byteBuffer[i] & 0xFF) << 8) | (byteBuffer[i+1] & 0xFF); // Convert 16-bit color into RGB values r = ((inColor & 0xF800) >> 11) * 8; g = ((inColor & 0x07E0) >> 5) * 4; b = ((inColor & 0x001F) >> 0) * 8; // Paint the current pixel with that color set(x + mcuWidth*mcuX, y + mcuHeight*mcuY, color(r, g, b)); // Move onto the next pixel x++; if(x == mcuWidth) { // MCU row is complete, move onto the next one x = 0; y++; } if(y == mcuHeight) { // MCU is complete, move onto the next one x = 0; y = 0; mcuX++; } if(mcuX == jpegMCUSPerRow) { // Line of MCUs is complete, move onto the next one x = 0; y = 0; mcuX = 0; mcuY++; } if(mcuY == jpegMCUSPerCol) { // The entire image is complete received = true; } } } } void draw() { // If we received a full image, start the whole process again if(received) { // Reset coordinates x = 0; y = 0; mcuX = 0; mcuY = 0; // Reset the flag received = false; // Measure how long the whole thing took long timeTook = millis() - startTime; println("Image receiving took: " + timeTook + " ms"); println(); } }
當您在連接Arduino之后運行該程序,然后按下鍵盤上的任意鍵時,您(希望)會看到暗淡、單一的灰色背景逐漸被最初存儲在SD卡上的圖像所取代。由于替換是逐像素進行的,因此整個過程具有一種老式撥號調(diào)制解調(diào)器的加載圖像風格!
圖3:使用Processing應(yīng)用程序?qū)⒄掌瑥腁rduino加載到PC
雖然我們以相當高的波特率(準確值為115200)運行串行端口,接收一張圖像也需要大約60秒。我們可以用它來計算實際的傳輸速度。
原始圖像寬640像素,高480像素,總計307200像素。每個像素都由2字節(jié)的顏色值來表示,總共要傳輸614400個字節(jié)(即600KB)。那么我們的最終速度約為10kB/s。對于我們制定的“協(xié)議”來說,這并不算很糟糕,不是嗎?此外,它還向您展示了為什么圖像壓縮如此有用。原始JPEG文件只有48kB左右,而解碼后的位圖則需要600kB。如果我們要傳輸JPEG文件,即使使用非常簡單的“協(xié)議”,也可以在5秒之內(nèi)完成傳輸。當然,萬一傳輸失敗,我們將可能無法追回任何數(shù)據(jù)—這種情況現(xiàn)在已經(jīng)不會發(fā)生了。
結(jié)論
最后,我們證實了本文開頭所說的:在Arduino上處理圖像是可能的,并且在某些情況下可能會更有優(yōu)勢?,F(xiàn)在,我們可以使用串行相機拍攝照片,對其進行解碼,通過串行端口發(fā)送,然后在另一端接收了!可以將本文作為您在Arduino上進行圖像處理的入門簡介。
像往常一樣,有很多方面都可以進一步改善。一個需要添加的主要功能可能是使用AES對我們的消息進行加密,這一點很容易實現(xiàn)(即使在Arduino上)。在Arduino上,安全性通常會被忽視,這是很危險的,因此在下一個項目中我們可能會將重點更多地放在安全性上。
感謝您閱讀本文!請繼續(xù)關(guān)注我們的其他有趣項目!也許有些項目將會使用到我們在本項目中所學到的所有內(nèi)容!
審核編輯黃宇
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