基于树莓派2B的Phillips Hue环境光模拟装置刀具
文章来源：雨润机械网 | 2022-10-09
Phillips Hue 光通过网络摄像头或其他输入同步到电视图像，在电视周围提供与屏幕相同颜色的环境光。
构建
对于这个项目，您将需要一个与 Windows 10 IoT 兼容的 USB 网络摄像头（有关兼容性，请参见此处）或一个 UVC 采集卡、一个 Hue 桥和一个能够改变颜色的 Hue 灯泡。
硬件设置
将您的 Pi 安装最新的 Windows 10 IOT通过 USB 连接网络摄像头将您的 Pi 连接到您的本地网络（需要与 Phillips Hub 通信）将您的 Pi 连接到显示器和鼠标进行配置，配置后您可以无头运行软件设置
使用源代码，在文章下方可找到使用 Visual Studio 2015打开 AmbiHueTv.sln选择 Debug 和 ARM 作为配置文件选择远程机器并单击运行。如果无法自动找到，您必须选择您的 Raspberry Pi 或输入 IP 地址使用IoT 仪表板 将 AmbiHueTv 配置为应用程序页面上的启动应用程序。注意：我建议在将其作为永久启动应用程序之前进行 Release/Arm 构建，这将允许 AmbiHueTv 每秒处理更多帧。
使用软件
当 AmbiHueTv 运行时，它将自动启动（相当于单击“开始”按钮）。第一次启动 AmbiHueTv 时将搜索 Hue 网桥并选择它找到的第一个网桥。然后，您必须点击 Hue Bridge 上的链接按钮，然后单击应用程序中的注册。该应用程序将在桥接器中注册，并且在未来的应用程序启动时将连接到桥接器而无需用户干预。
应用程序运行后，您将看到相机在应用程序中看到的内容的预览。使用此预览可将相机的视野与尽可能多的电视图像对齐。预览右侧是色调灯将自动更改为的主色的预览。
该应用程序有几个选项可供选择，以优化您的体验。这些选项会被保存，并且更改会在处理下一帧时立即开始，因此您可以实时试验这些选项并查看它们的影响。我建议从PureAverage和RuleOfThirds开始，以 获得性能与准确性的良好平衡。
算法
所有算法都会丢弃灰色和黑色颜色，当考虑到这些颜色时，您大多会为灯光的颜色获得灰色，而主色很少被拾取。
PureAverage -最快但效果最低。每一帧都作为一个 RGB 值进行检查，并计算红色、绿色和蓝色的平均值。（每个像素的红、绿、蓝分量分别处理）
MostFrequentColor -稍微更快，更准确。 每一帧都作为一个 RGB 值进行检查，并选择最常出现的红色、绿色和蓝色值。（每个像素的红、绿、蓝分量分别处理）
MostFrequentWholeColor -缓慢且非常准确。 检查每一帧并选择最常出现的整个 RGB 值。
偏差
每个偏差都可以应用于任何算法，以将它们的颜色选择偏向场景中最重要的对象。这些基于电影摄影原理，并且在测试中极大地改进了颜色选择，而对性能影响很小。
校准到电视尺寸
我发现几乎不可能对齐相机以使电视完全填满框架。为了帮助解决这个问题，我有一个校准按钮，允许用户选择实际应该使用正在捕获的视频帧的哪一部分。单击校准按钮并按照说明进行操作。
为何使用视频输入而不是网络摄像头
我真的不喜欢网络摄像头解决方案，它是一个运行良好的 hack，但需要付出很多努力来设置，并且需要将 pi 和网络摄像头放在电视前面。
为了解决这个问题，我购买了一个 Generic UVC Capture 设备，我在部件列表中添加了经过测试和工作的确切设备。这允许您输入复合视频并显示为通用网络摄像头。我将 HDMI 信号分离，然后将其连接到 HDMI 到复合转换器，并将其连接到 Capture 设备。此设置效果很好，并且允许隐藏所有组件。
为您的捕获设备配置
每个 Capture 设备都有不同的捕获功能。您可能需要更改初始化捕获设备的行以匹配您的捕获设备。为此，请修改 WatchFrames 方法中 MainPage.xaml.cs 中 //TODO 下方的行。要找到正确的设置，在调试模式下构建项目并运行它。初始化捕获设备后，它将向 Visual Studio 和应用程序输出设备的所有有效设置。
本文中所用到的一些代码
如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。
以上内容翻译自网络，原作者：Cameron Vetter，如涉及侵权，可联系删除。
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