基于OpenCV库与Kmeans算法的地震属性图像聚类分析

针对地震数据的单属性分析多解性强、存在明显的局限性、导致的地震数据处理的精度降低和地下地质信息识别不准确的问题,基于OpenCV库和Kmeans算法以及结合测井资料和地震资料对研究区火成岩岩性、构造进行处理分析,通过对研究地区内的地震属性进行图像聚类分析,解决了地下地质信息刻画不准确的问题,提高了地震数据处理的精度,达到精确识别火成岩岩性的目的。

基于OpenCV的数字手势识别方法

手势作为一种传统的体态语言,能够同计算机进行更有创意的通信交互。高效的手势识别方法可以为人机交互和跨域人机障碍问题的研究提供思路。基于此,研究了一种基于OpenCV的数字手势识别方法,该方法对由摄像头采集的图像视频信息进行双边滤波去噪预处理,再通过肤色检测与二值化、图像形态学处理和轮廓提取进行手势分割,运用傅里叶描述子进行特征提取,利用支持向量机(SVM)模型进行数字手势1~10的识别。实验结果证明,基于OpenCV的数字手势识别方法识别准确率为94.8%,具有较好的识别率。

基于OpenCV机器视觉库的人脸图像预处理方法研究与实现

论文对比分析了人脸识别预处理过程中图像增强的处理算法,中值滤波和直方图均衡化。分析了OpenCV机器视觉库的优点和使用方法,在VC++6.0和Matlab开发环境下实现了所分析的算法,并在ORL人脸库上进行实验。实验结果表明文中所采用的算法处理人脸样本效果明显,具有较强的针对性,适合用于对人脸图像进行预处理,且OpenCV机器视觉库可以作为人脸识别系统的开发工具。

基于OpenCV算法库的摄像机标定方法

通过分析摄像机的透视投影成像模型和四个笛卡尔坐标系之间的变换关系,从而明确摄像机标定的目的就是求解其内外参数。比较常用标定方法的优缺点,在VC++环境下开发了一种基于OpenCV算法库的摄像机标定程序,实验结果表明,该程序能自动、快速、精确地标定摄像机。

基于OpenCV视觉库的手写数字识别系统

运行在电脑的手写数字识别系统在移动性和便捷性方面存在诸多缺陷,为此,将数字识别算法移植于灵活小巧的高性能嵌入式设备,设计了一种基于视觉库OpenCV(Open Source Computer Vision Library)的手写数字识别系统。通过舵机云台调整拍摄角度,利用图片拼接和数字分割技术,实现短距离、大面积的手写数字识别。比较了使用KNN(K-Nearest Neighbor)、支持向量机和人工神经网络3种分类算法训练的模型在识别速度、识别准确率、模型体积等方面的区别,经过测试,使用人工神经网络算法在树莓派上的识别时间可低至0.115 s,识别准确率可达72%,具有一定的应用价值。

基于霍夫变换算法的车载视频车道线检测

基于车载视频监控,围绕车道线检测及车道线模糊或缺失等应用进行研究,并将研究成果应用到道路巡检管理系统中,取得了良好的工程实践应用效果。采用了霍夫变换检测算法筛选当前车辆行驶所在车道的左右车道线,通过数量检测对车道线缺失进行判断预警。为了进一步提升应用的可靠性、减少因车辆变道或前方车辆遮挡而导致的车道线缺失误判,研究了车道线偏离和前方障碍物判断预警方法。以俯瞰视角,对车道线、摄像头成像及车辆姿态进行建模,计算车辆行驶偏移的角度和相对距离,判断车辆偏移情况。

简单手势交互控制算法的设计与实现

手势交互控制是自然用户界面的一部分,是人机交互应用领域的重要研究方向。手势识别与控制交互设计能够提升产品的用户体验,可使用户交互操作更自然、便捷,提高用户操作效率。研究基于Mediapipe和OpenCV,并运用Python开发工具,通过计算手势各个关节点的距离,设计并实现了基于距离测算的手势交互控制算法,并基于该算法,实现了具有一般手势交互控制功能的软件。该软件的主要作用是通过“石头、剪刀、布”3个手势,控制幻灯片的向下、向上翻页及退出播放功能,可以取代翻页笔的部分作用。

基于YOLOv5的果蔬批发市场车辆智能收费系统设计与实现

传统的果蔬批发市场收费模型是依靠人力完成的,效率较低。研究提出了基于YOLOv5算法的智能收费系统,将收费模式自动化、智能化。当车辆驶入停车场时,收费模块会记录车辆进场时间并开始计时收费。在车辆离开停车场时,收费模块会记录车辆出场时间并计算车辆的停车费用。根据停车场的收费标准和车辆的停车时间来计算停车费用,并显示在出口处的显示屏上。该系统降低了人力成本,提高了操作效率,为传统行业带来了数字化转型的可能性。

基于计算机视觉的图书识别系统

随着社会的发展,由图书馆中图书流动性增加带来的书籍整理与归档难题日益显著。针对这一问题,文章提出了一种智能化系统,利用计算机视觉技术对图书进行识别,通过与图书馆数据库进行数据匹配,以精确定位每本图书的具体位置。具体操作流程包括:通过图书馆内摄像头进行图像采集和预处理,进行书脊检测,提取出每本书籍的索书号区域,并利用OpenCV库对索书号区域内的字符进行识别,最终实现对图书位置的精确定位。

基于多线程爬虫和OpenCV的人脸数据集制作方法

深度学习的训练往往需要用到大量数据,但目前主要是以部分著名开源的数据集为主。其中开源的人脸数据集大多是基于西方人种,缺乏多样性。针对以上问题,提出一种人脸数据集制作方法,用于后续训练和研究。文章让计算机承担大部分工作,可以极大减轻人工收集制作以及筛选中耗费的时间精力,准确率高、不规范图片少,是一种可行的人脸数据集收集制作方法。

基于OpenCV的异形玻璃识别系统设计

异形玻璃逆向加工和二次加工,需要对玻璃进行识别、定位。为实现玻璃识别、定位的自动化,基于OpenCV图形视觉库,完成异形玻璃识别系统设计。系统分成图像预处理模块、图像识别模块、图像数据输出模块3个部分。在分析玻璃图片特点的基础上,针对玻璃透明、反光等特点,通过去雾处理等方法实现了图像的增强。在图像识别和输出模块,根据玻璃图像的特点,加入相应的判别条件,过程完全自适应,识别结果更准确,可以提高玻璃深加工设备的生产效率。

基于树梅派和OpenCV的车牌识别算法研究

基于树梅派的智能应用以其低廉的价格、灵活的特点而得到迅速的发展。以树梅派为项目实施平台,利用OpenCV计算机视觉库,采用Python语言进行开发,实现对车牌定位、字符分割与自动识别。通过车牌数据集的验证,该模型的车牌识别率达到97.1%,且运行速度快,具有较好的实用性。

基于OpenCV与Java的图像处理自主学习软件设计

《数字图像处理》课程存在理论知识枯燥、实践性强和学习难度大等问题。为了帮助学生自主学习该课程,利用JavaGUI组件和OpenCV图像处理库设计了图像处理学习软件平台,实现图像滤波、图像增强、图像加噪、图像翻转等常用功能,且可任意添加或删除某一功能。实验结果表明,该平台具有操作方便、代码开源、直观形象的特点,加深了学生对理论知识的理解,有助于提高学生自主学习能力。

基于OpenCV的摄像机标定研究

根据摄像机标定原理,提出了一种基于OpenCV的摄像机标定技术,并且借助于开源计算机视觉库OpenCV在VS 2008开发平台下完成标定。通过相关实验证明了,利用OpenCV开发的摄像机标定程序具有标定结果精确、运算效率高、跨平台移植性好等优点,可以有效地应用于需要计算机视觉系统的各个领域。

基于OpenCV的智能机械手臂的设计与实现

在机器人技术快速发展与持续完善的大环境下，工业机械手臂被广泛运用于工业领域中，其发展与应用意义重大。该论文采用TQ210开发板作为系统的主控模块，通过移植OpenCV视觉库到主控板，实现智能机械手臂的构建。，在满足一定环境的要求下，它可以完全智能地抓取限定工作台面的物体。同时，它也可通过实时抓帧，测量周围物体的坐标位置，调整自身参数，实现其适应、交互的智能特性。

应用OpenCV的工商信息提取系统

本文介绍OpenCV视觉库与传统的OCR识别,提出基于OpenCV的工商信息提取技术。该技术利用OCR识别技术,将网络店铺上的网店经营者营业执照信息进行结构化处理并提取图片中的企业注册号、企业名称形成结构化文档。同时提出批量操作、自动归档等新概念,对实现过程中的关键技术进行概述总结。

基于OpenCV在移动端的图像处理技术

OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,本文主要介绍了opencv的特点、组件结构以及在移动端开发环境Android studio中的环境搭建流程和相关的图像的边缘检测和直线检测的应用。经过在移动端的开发应用,相信opencv技术在移动端的图像处理领域能有很大的作为。

基于OpenCV的桌面贴片机上位机设计

目前市场上贴片机种类繁多,但它们的整体布局均有类似之处,多数大型贴片机上都采用了视觉对中系统,但小型桌面贴片机则较少采用视觉对中系统。因此该文设计了一种调用OpenCV视觉库的上位机,可应用于小型桌面贴片机,构建视觉对中系统,实现图像的采集、处理、轮廓识别提取、角度偏移计算以及与下位机通讯。

基于OPENCV具有眨眼侦测功能的人脸检测系统

随着社会智能化程度的提高,视频图像凭借其直观优势将逐渐取代文字的地位。本文在基于OPENCV的基础上,提出一个具有眨眼侦测功能的人脸检测系统,其中利用相对比较成熟的开源计算机视觉库opencv开源函式库对摄像头实时输入的图像进行采集,对采集图像做前期处理;Adaboost算法由于它特殊的算法模式,可以进行快速的目标检测,因此采用Adaboost算法做人眼定位检测,本文提出的眨眼侦测功能可以为系统提供防伪功能,为人脸识别技术提供一道安全的屏障,实验结果表明,本系统实验了人脸检测,人眼定位,眨眼侦测等功能,检测效率高,效果好。

基于OpenCV的人脸识别应用

以Python语言和OpenCV开源计算机图像视频处理库为基础,对人类的面部检测与面部特征分类展开研究,通过调整明暗值对比度等方法增加训练样本,克服小样本问题。采用卷积神经网络进行模式识别分类,开发出基于Python和OpenCV的人脸识别原型系统,为提高部队营区安防提供了技术参考。