灰度摄像头识别物体,不使用OpenCV库,实现使用C语言代码

实现灰度摄像头识别物体，需要以下步骤：

1. 打开摄像头，获取图像数据。
2. 将图像转换为灰度图像。
3. 对灰度图像进行二值化处理。
4. 进行物体检测。

下面是一个简单的使用C语言代码实现的示例：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdint.h>
#include <fcntl.h>
#include <sys/mman.h>
#include <unistd.h>

#define CAM_WIDTH 640
#define CAM_HEIGHT 480
#define CAM_PIXFMT V4L2_PIX_FMT_YUYV

#define THRESHOLD 128

typedef struct {
    void *start;
    size_t length;
} buffer_t;

int main(int argc, char **argv)
{
    // 打开摄像头设备文件
    int fd = open("/dev/video0", O_RDWR);
    if (fd < 0) {
        perror("open");
        exit(1);
    }

    // 设置摄像头参数
    struct v4l2_capability cap;
    struct v4l2_format fmt;
    struct v4l2_requestbuffers reqbuf;
    struct v4l2_buffer buf;

    if (ioctl(fd, VIDIOC_QUERYCAP, &cap) < 0) {
        perror("VIDIOC_QUERYCAP");
        exit(1);
    }

    fmt.type = V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE;
    fmt.fmt.pix.width = CAM_WIDTH;
    fmt.fmt.pix.height = CAM_HEIGHT;
    fmt.fmt.pix.pixelformat = CAM_PIXFMT;
    fmt.fmt.pix.field = V4L2_FIELD_NONE;

    if (ioctl(fd, VIDIOC_S_FMT, &fmt) < 0) {
        perror("VIDIOC_S_FMT");
        exit(1);
    }

    reqbuf.type = V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE;
    reqbuf.memory = V4L2_MEMORY_MMAP;
    reqbuf.count = 1;

    if (ioctl(fd, VIDIOC_REQBUFS, &reqbuf) < 0) {
        perror("VIDIOC_REQBUFS");
        exit(1);
    }

    buffer_t bufinfo = {0};
    buf.type = V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE;
    buf.memory = V4L2_MEMORY_MMAP;
    buf.index = 0;

    if (ioctl(fd, VIDIOC_QUERYBUF, &buf) < 0) {
        perror("VIDIOC_QUERYBUF");
        exit(1);
    }

    bufinfo.length = buf.length;
    bufinfo.start = mmap(NULL, buf.length, PROT_READ | PROT_WRITE, MAP_SHARED, fd, buf.m.offset);

    if (bufinfo.start == MAP_FAILED) {
        perror("mmap");
        exit(1);
    }

    // 开始捕获图像
    if (ioctl(fd, VIDIOC_STREAMON, &buf.type) < 0) {
        perror("VIDIOC_STREAMON");
        exit(1);
    }

    // 循环捕获图像并处理
    while (1) {
        // 获取摄像头数据
        if (ioctl(fd, VIDIOC_QBUF, &buf) < 0) {
            perror("VIDIOC_QBUF");
            exit(1);
        }

        if (ioctl(fd, VIDIOC_DQBUF, &buf) < 0) {
            perror("VIDIOC_DQBUF");
            exit(1);
        }

        // 转换为灰度图像
        uint8_t *src = bufinfo.start;
        uint8_t gray[CAM_WIDTH * CAM_HEIGHT];
        for (int i = 0; i < CAM_WIDTH * CAM_HEIGHT; i++) {
            uint8_t y = src[i * 2];
            uint8_t u = src[i * 2 + 1];
            uint8_t v = src[i * 2 + 3];
            gray[i] = (uint8_t)(0.299 * y + 0.587 * u + 0.114 * v);
        }

        // 二值化处理
        uint8_t binary[CAM_WIDTH * CAM_HEIGHT];
        for (int i = 0; i < CAM_WIDTH * CAM_HEIGHT; i++) {
            if (gray[i] > THRESHOLD) {
                binary[i] = 255;
            } else {
                binary[i] = 0;
            }
        }

        // 物体检测
        // TODO

        // 显示图像
        // TODO

        // 释放缓冲区
        if (ioctl(fd, VIDIOC_QBUF, &buf) < 0) {
            perror("VIDIOC_QBUF");
            exit(1);
        }
    }

    // 停止捕获图像
    if (ioctl(fd, VIDIOC_STREAMOFF, &buf.type) < 0) {
        perror("VIDIOC_STREAMOFF");
        exit(1);
    }

    // 关闭摄像头设备文件
    close(fd);

    return 0;
}

以上代码仅供参考，具体实现还需要根据实际情况进行修改和完善。