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MATLAB从入门到开发——提高篇（一）：树莓派图像处理

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因为之前比较忙，近期开始更新全系列的matlab教程
从软件下载树莓派matlab的镜像,比较慢，可以直接从gthub下载，MAC下载比较快，windows的话可以使用谷歌浏览器下载，网速好点一般可以直接下载
更新：https://github.com/mathworks/Raspbian_OS_Setup/releases

新版matlab2020的镜像支持4B

Matlab与Raspberry 3B+

对于硬件树莓派就不多加赘述了，在这里主要是讲解Simulink对外部硬件的编程。笔者最早接触Matlab是从2012版开始，对于算法处理，目前个人觉得单从计算方面来说，Matlab很不错。下面进入正文。

1 硬软件基础

Matlab 2019a
树莓派 3B+（新版matlab2020的镜像支持4B）
支持UVC的摄像头

2 镜像准备与安装

烧录镜像的步骤尽量在Matlab中进行，这样在后期连接时更方便一点，不用另外在镜像中另外安装Mathwork,首先，如下图，安装Simlink与Matlab对树莓派的附加功能
**打开附加功能管理器**

点击相应的补充包安装即可，在这里安装失败的原因大体有两个

网络原因

可以进入mathwork官网下载，然后按照解压后的文件中的readme.txt直接操作即可，也可以选择一个月黑风高的夜晚（咳~~~~）
路径问题

整个matlab路径中含有中文字符，调换路径即可

在安装完成以后点击管理

然后按照提示操作即可，注意以下三点：

1）如果只打算使用树莓派作为算法承载的工具，做图像识别的话，强烈建议使用Mathwork自带的镜像，这样可以减小出错和调试的时间

在这里插入图片描述

2）镜像下载问题：网络不好的可以在下面的网站选择对应的版本下载（强烈建议在一个月黑风高的晚上下载，咳~~~~）https://github.com/mathworks/Raspbian_OS_Setup/releases

3）在这块注意一点，不一定要用官方镜像，也可以使用其他的镜像，但是需要安装matlab的补充包

连接好以后，可以在matlab中输入raspi 测试一下，如下图：
在这里插入图片描述

Simulink对硬件编程

在安装完成Simulink对树莓派的支持包后可以看到，Simulink中会增加针对树莓派的块。
在这里插入图片描述

1.编程

选择如下图两个块，设置的话直接默认就可以
在这里插入图片描述

导入Matlab fuction

在其中编程

function [r_out,g_out,b_out]=trackball(r_in,g_in,b_in,thresh_in)

%%get rgb color
r = r_in;
g = g_in;
b = b_in;
thresh = thresh_in;
%%calculate green
justgreen = g - r/2 - b/2;
bw = justgreen > thresh;
%% find center
[x,y] = find(bw);
xm = mean(x);
ym =  mean(y);
%% creat the red dot
xx = max(1,xm-5):min(xm+5,size(bw,1));
yy = max(1,ym-5):min(ym+5,size(bw,2));
bwbw = zeros(size(bw),'uint8');
bwbw(xx,yy) = 255;
%% rgb out
r_out = uint8((r_in + bwbw));
g_out = uint8((g_in - bwbw));
b_out = uint8((b_in - bwbw));

其中thresh的值可以设为固定值30

在这里插入图片描述