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PUB:20160304 Image processing at NASA with open source tools

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@willowyoung
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translated/tech/20160304 Image processing at NASA with open source tools.md → published/20160304 Image processing at NASA with open source tools.md
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# 在NASA中使用开源工具进行图像处理 在 NASA 使用开源工具进行图像处理
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关键词：NASA，图像处理，Node.js，OpenCV
![](https://opensource.com/sites/default/files/styles/image-full-size/public/images/life/nasa_spitzer_space_pink_spiral.jpg?itok=3XEUstkl) ![](https://opensource.com/sites/default/files/styles/image-full-size/public/images/life/nasa_spitzer_space_pink_spiral.jpg?itok=3XEUstkl)
在刚结束的这个夏天里，我是 [NASA 格伦中心][1] [GVIS][2] 实验室的实习生，我将我对开源的热情带到了那里。我的任务是改进我们实验室对 Dan Schroeder 开发的一个开源流体动力学模拟器的贡献。原本的模拟器可以显示用户用鼠标绘制的障碍物，并建立计算流体动力学模型。我们团队的贡献是加入图像处理的代码，分析实况视频的每一帧以显示特定的物体如何与液体相互作用。而且，我们还要做更多事情。 在刚结束的这个夏天里，我是 [NASA 格伦中心][1] [GVIS][2] 实验室的实习生，我将我对开源的热情带到了那里。我的任务是改进我们实验室对 Dan Schroeder 开发的一个开源流体动力学模拟器的贡献。原本的[模拟器][3]可以显示用户用鼠标绘制的障碍物，并建立计算流体动力学模型。我们团队的贡献是加入图像处理的代码，分析实况视频的每一帧以显示特定的物体如何与液体相互作用。而且，我们还要做更多事情。
我们想要让图像处理部分更加健壮，所以我致力于改善图像处理库。 我们想要让图像处理部分更加健壮，所以我致力于改善图像处理库。
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2. 找寻物体的质心 2. 找寻物体的质心
3. 能对物体中心进行相关的精确转换 3. 能对物体中心进行相关的精确转换
我的导师建议我安装 [Node.js](http://nodejs.org/) 、 [OpenCV](http://opencv.org/) 和 [Node.js bindings for OpenCV](https://github.com/peterbraden/node-opencv)。在等待软件安装的过程中，我查看了 OpenCV 的 [GitHub 主页][3]上的示例源码。我发现示例源码使用 JavaScript 写的，而我还不懂 JavaScript ，所以我在 Codecademy 上学了一些课程。两天后，我对 JavaScript 依旧生疏，不过我还是开始了我的项目…它包含了更多的 JavaScript 。 我的导师建议我安装 [Node.js](http://nodejs.org/) 、 [OpenCV](http://opencv.org/) 和 [Node.js bindings for OpenCV](https://github.com/peterbraden/node-opencv)。在等待软件安装的过程中，我查看了 OpenCV 的 [GitHub 主页][4]上的示例源码。我发现示例源码使用 JavaScript 写的，而我还不懂 JavaScript ，所以我在 Codecademy 上学了一些课程。两天后，我对 JavaScript 依旧生疏，不过我还是开始了我的项目……它包含了更多的 JavaScript 。
检测轮廓的示例代码工作得很好。事实上，它使得我用几个小时就完成了第一个目标！获取一幅图片的轮廓，它看起来像这样： 检测轮廓的示例代码工作得很好。事实上，它使得我用几个小时就完成了第一个目标！获取一幅图片的轮廓，它看起来像这样：
![](https://opensource.com/sites/default/files/resize/image_processing_nasa_1-520x293.jpg) ![](https://opensource.com/sites/default/files/resize/image_processing_nasa_1-520x293.jpg)
> 包括所有轮廓的原始图， *包括所有轮廓的原始图*
检测轮廓的示例代码工作得有点好过头了。不仅物体的轮廓被检测到了，整个图片中的轮廓都检测到了。这会导致模拟器要与那些没用的轮廓打交道。这是一个严重的问题，因为它会返回错误的数据。为了避免模拟器接触到不想要的轮廓，我加了一个区域约束。轮廓要位于一定的区域范围内才会被画出来。区域约束使得轮廓变干净了。 检测轮廓的示例代码工作得有点好过头了。不仅物体的轮廓被检测到了，整个图片中的轮廓都检测到了。这会导致模拟器要与那些没用的轮廓打交道。这是一个严重的问题，因为它会返回错误的数据。为了避免模拟器接触到不想要的轮廓，我加了一个区域约束。轮廓要位于一定的区域范围内才会被画出来。区域约束使得轮廓变干净了。
![](https://opensource.com/sites/default/files/resize/image_processing_nasa_2-520x293.jpg) ![](https://opensource.com/sites/default/files/resize/image_processing_nasa_2-520x293.jpg)
> 过滤后的轮廓，包含了阴影轮廓 *过滤后的轮廓，包含了阴影轮廓*
虽然无关的轮廓没有了，但是图像还有个问题。图像本该只有一个轮廓，但是它来回绕了自己两次，没有完整地圈起来。区域在这里不能作为决定因素，所以必须试试其他方式。 虽然无关的轮廓没有了，但是图像还有个问题。图像本该只有一个轮廓，但是它来回绕了自己两次，没有完整地圈起来。区域在这里不能作为决定因素，所以必须试试其他方式。
这一次，我不是直接去找寻轮廓，而是先将图片转换成二值图。二值图是转换之后只有黑白像素的图片。为了获取到二值图我先把彩色图转成灰度图。转换之后我再用阈值函数对图片进行处理。阈值函数遍历图片每个像素点的值，如果值小于 30 ，像素的颜色就会改成黑色。否则则反。在原始图片转换成二值图之后，结果变成这样： 这一次，我不是直接去找寻轮廓，而是先将图片转换成二值图。二值图是转换之后只有黑白像素的图片。为了获取到二值图我先把彩色图转成灰度图。转换之后我再用阈值函数对图片进行处理。阈值函数遍历图片每个像素点的值，如果值小于 30 ，像素的颜色就会改成黑色。否则取反。在原始图片转换成二值图之后，结果变成这样：
![](https://opensource.com/sites/default/files/resize/image_processing_nasa_3-520x293.jpg) ![](https://opensource.com/sites/default/files/resize/image_processing_nasa_3-520x293.jpg)
> 二值图。 *二值图*
然后我获取了二值图的轮廓，结果是一个更干净的轮廓，没有了阴影轮廓。 然后我获取了二值图的轮廓，结果是一个更干净的轮廓，没有了阴影轮廓。
![](https://opensource.com/sites/default/files/image_processing_nasa_4.jpg) ![](https://opensource.com/sites/default/files/image_processing_nasa_4.jpg)
> 最后的干净轮廓。 *最后的干净轮廓*
这个时候，我可以获取干净的轮廓、计算质心了。可惜的是，我没有足够的时间去完成质心的相关变换。由于我的实习时间只剩下几天了，我开始考虑我在这段有限时间内能做的其它事情。其中一个就是边界矩形。边界矩形是包含了图片轮廓的最小四边形。边界矩形很重要，因为它是在页面上缩放轮廓的关键。虽然很遗憾我没时间利用边界矩形做更多事情，但是我仍然想学习它，因为它是个很有用的工具。 这个时候，我可以获取干净的轮廓、计算质心了。可惜的是，我没有足够的时间去完成质心的相关变换。由于我的实习时间只剩下几天了，我开始考虑我在这段有限时间内能做的其它事情。其中一个就是边界矩形。边界矩形是包含了图片轮廓的最小四边形。边界矩形很重要，因为它是在页面上缩放轮廓的关键。虽然很遗憾我没时间利用边界矩形做更多事情，但是我仍然想学习它，因为它是个很有用的工具。
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![](https://opensource.com/sites/default/files/resize/image_processing_nasa_5-521x293.jpg) ![](https://opensource.com/sites/default/files/resize/image_processing_nasa_5-521x293.jpg)
> 最终图像，红色的边界矩形和质心。 *最终图像，红色的边界矩形和质心*
当这些图像处理代码写完之后，我用我的代码替代了模拟器中的老代码。令我意外的是，它可以工作。 当这些图像处理代码写完之后，我用我的代码替代了模拟器中的老代码。令我意外的是，它可以工作。
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（ Youtube 演示视频） （ Youtube 演示视频）
程序有内存泄露，每 1/10 秒泄露 100MB 。我很高兴原因不是我的代码。坏消息是我并不能修复它。好消息是仍然有解决方法。它并非最理想的，但我可以使用。这个方法是不断检查模拟器使用的内存，当使用内存超过 1GB 时，重新启动模拟器。 程序有内存泄露，每 1/10 秒泄露 100MB 。我很高兴不是因为我的代码。坏消息是我并不能修复它。另一个好消息是仍然有解决方法，虽然并非最理想的，但我可以使用。这个方法是不断检查模拟器使用的内存，当使用内存超过 1GB 时，重新启动模拟器。
在 NASA 实验室，我们会使用很多的开源软件，没有这些开源软件的帮助，我不可能完成这些工作。 在 NASA 实验室，我们会使用很多的开源软件，没有这些开源软件的帮助，我不可能完成这些工作。
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via: [https://opensource.com/life/16/3/image-processing-nasa](https://opensource.com/life/16/3/image-processing-nasa) via: [https://opensource.com/life/16/3/image-processing-nasa](https://opensource.com/life/16/3/image-processing-nasa)
@ -76,4 +76,5 @@ via: [https://opensource.com/life/16/3/image-processing-nasa](https://opensource
[1]: http://www.nasa.gov/centers/glenn/home/index.html [1]: http://www.nasa.gov/centers/glenn/home/index.html
[2]: https://ocio.grc.nasa.gov/gvis/ [2]: https://ocio.grc.nasa.gov/gvis/
[3]: https://github.com/peterbraden/node-opencv [3]: http://physics.weber.edu/schroeder/fluids/
[4]: https://github.com/peterbraden/node-opencv