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8.实时识别并标记算法

1.调试演示所用传感器为8×8像素(IR64)

本次红外传感器比较小只有64个像素，无法准备描绘出物体轮廓，所以才需要插值提升像素。

2.mqtt实时将数据转发给移动端

传感器数据直接通过mqtt发送给移动端或者服务器通过mqtt中转给移动端，都可以做到无刷新实时显示热成像画面。
本次测试使用的是5Hz，传感器每秒发送5次数据，移动端每秒渲染5次热成像画面。实时度高的场景可以增加次数。

3.温度数组转为温度矩阵算法

由于红外传感器上报给服务器的数据是一维数组，要想显示图像就需要将数据转为二维数组矩阵    //传感器横轴像素
int sourcePixelRowCount = 8;
int len = temperatureList.length;
//传感器纵轴像素
int lineNum = len % sourcePixelRowCount == 0? (len ~/ sourcePixelRowCount).toInt(): ((len / sourcePixelRowCount) + 1).floor();
for (var i = 0; i < lineNum; i++) {int startIndex = i * sourcePixelRowCount;//截取数组指定长度后生成新数组Iterable<double> range = temperatureList.getRange(startIndex ,startIndex  + sourcePixelRowCount);temperature.add(range.toList());
}

4.画面镜像翻转,二维数组重新排序

如果不进行镜像翻转，显示的画面将和实际的画面是相反的，左右相反

5.双三次多项式插值提升像素算法

插值提升像素，锐化边缘后，提升后像素为32×32，看下图片基本可以看到物体轮廓了。 //计算权重static dynamic getCubicWeight(double v) {double a = -0.5;// 取整int nv = v.floor();// 坐标差值集合List<double> xList = new List(4);// 坐标集合List<int> xs = new List(4);// 最近的4个坐标差值xList[0] = nv - v - 1;xList[1] = nv - v;xList[2] = nv - v + 1;xList[3] = nv - v + 2;//xs[0] = nv - 1;xs[1] = nv;xs[2] = nv + 1;xs[3] = nv + 2;// 计算权重List<double> ws = List(4);for (int i = 0; i < 4; i++) {double val = xList[i].abs();double w = 0;// 基于BiCubic基函数的双三次插值if (val <= 1) {w = (a + 2) * val * val * val - (a + 3) * val * val + 1;} else if (val < 2) {w = a * val * val * val - 5 * a * val * val + 8 * a * val - 4 * a;}ws[i] = w;}return {'weight': ws, 'coordinate': xs};}

6.温度数值转为RGB色彩编码算法，想要色阶越多可以用255/色阶数，我用的4

  //将温度转为RGB，用64将颜色分为4个区间，可以分为更多区间比如51RGB grayToPseColor(int grayValue) {if (grayValue > 255) {return RGB(255, 0, 0);}if (grayValue < 0) {return RGB(0, 0, 0);}if ((grayValue >= 0) && (grayValue <= 63)) {return RGB(0, 0, (grayValue / 64 * 255).round());} else if ((grayValue >= 64) && (grayValue <= 127)) {return RGB(0, ((grayValue - 64) / 64 * 255).round(),((127 - grayValue) / 64 * 255).round());} else if ((grayValue >= 128) && (grayValue <= 191)) {return RGB(((grayValue - 128) / 64 * 255).round(), 255, 0);} else if ((grayValue >= 192) && (grayValue <= 255)) {return RGB(255, ((255 - grayValue) / 64 * 255).round(), 0);}return RGB(0, 0, 0);}

7.屏幕实时显示热成像画面算法，优化像素增大后渲染卡顿算法流畅丝滑

  //二维温度数组List<List<double>> temperatureScale;//每个像素点大小final static double pixel;//最低温度static double temperatureMin = 10;//最高温度static double temperatureMax = 38;//计算最大温度差double difference = temperatureMax - temperatureMin;@overridevoid paint(Canvas canvas, Size size) {//创建画笔，默认颜色就是填充模式Paint paint = Paint();//画笔x轴位置，默认坐标为容器的左上角double top = 0;//画笔y轴位置double left = 0;//循环二维数组for (var i = 0; i < temperatureScale.length; i++) {for (var j = 0; j < temperatureScale[0].length; j++) {double value = temperatureScale[i][j];//计算温度系数double scale = (value - temperatureMin) / difference;//将温度转为rgb颜色值RGB rbg = grayToPseColor((255 * scale).round());//调整画笔的颜色paint.color = Color.fromARGB(255, rbg.R, rbg.G, rbg.B);//创建一个矩形Rect rrect = Rect.fromLTWH(left, top, pixel, pixel);//画一个矩形到屏幕canvas.drawRect(rrect, paint);//画笔向右移动一个像素left = left + pixel;}left = 0;//画笔向下移动一个像素top = top + pixel;}}

9.移动端效果8×8图示例(优化前画面像素->优化中项画面像素->优化后画面像素)

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