基于树莓派和OpenCV视觉技术的自动捡网球机器人

网球场地的网球收集依靠人力处理,耗时长、效率不高。针对此问题,设计了一种基于OpenCV视觉技术的自动捡网球机器人。该机器人配置树莓派4B主控板、STM32C8T6单片机、树莓派USB摄像头、L298N电机驱动板、37GB3530直流电机及超声波传感器。利用OpenCV视觉识别技术和树莓派Linux系统相结合以及场景内的网球识别和挤压滚筒式的拾捡机械结构功能特点,对网球进行拾取和储存,以满足对球场内的网球进行捡拾和搬运的需求。经过对相关机械结构设计和软件实现结果进行检验,所设计的自动捡网球机器人能有效识别地面的网球,并对网球场中的网球进行收集与储存,执行效果良好。该智能自动捡网球机器人可应用于网球场地,以提高拾捡效率、节约时间、节省人力资源。

基于OpenCV和YOLOv5的车道线检测与识别

为更加快速、准确识别汽车行驶区域并区分车道,实现无人驾驶,提出一种结合视觉OpenCV算法和改进YOLOv5算法的目标检测跟踪模型进行车道线检测的方法。在图像预处理阶段,首先读取视频图像,把每一帧RGB图像转为灰度图,通过Canny算子对图像的边缘轮廓进行提取,然后绘制车道线的掩码区域,并与边缘检测结合,采用ROI技术提取感兴趣区域,最后进行概率霍夫变换和最小二乘拟合,将得到的直线绘制到原图像中,最终对每一帧处理后的图像进行输出。目标识别模块采用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)深度学习方法及YOLOv5算法进行目标识别处理。实验结果表明,所提检测算法能够实现准确的车道线检测,实时性和准确性比传统算法高很多,且该方法具有良好的鲁棒性。

基于OpenCV的人脸黑头识别算法

目前越来越多的人受到人脸黑头问题的困扰,为了更加直观地看到人脸黑头的情况,基于OpenCV提出了一种智能识别黑头的算法,通过黑头仪设备获取到人脸照片,先通过灰度化,去噪滤波,图像增强算法对图像进行预处理改善图像质量,再进行自适应阈值二值化去除图像背景,获取到疑似黑头的特征,再根据黑头预设特征对疑似目标进行筛选得到最终识别为黑头的结果,并进行标记和计数。将算法移植到黑头仪设备中,经过测试,算法识别准确率达到85.55%。

基于OpenCV图像处理的支撑剂颗粒圆度和球度检测方法

为提升检测效率和检测精度,提出了基于OpenCV图像处理的支撑剂颗粒圆度和球度检测方法。该方法使用OpenCV算法,综合考虑图像的背景颜色和图像中颗粒的多样性等各种因素的影响,优化处理算法,提高检测有效性和图像处理效率。在检测过程中,新出现的影响因素还可对算法进行优化,具有很好的可调节性。将检测数据与标准模板相比较,结果证明该检测方法具有可行性和有效性,为支撑剂颗粒的圆度和球度检测提供了新路径。

基于OpenCV的双波长光纤导引光在高精度装调上的应用

为了保证双波长光纤导引光在高精度装调设备中的成功应用,设计了一种基于OpenCV(Open Source Computer Vision Library)的图像处理算法。采用主动调整曝光模式对CCD(Charge-coupled Device)相机进行主动调焦,利用OpenCV分析典型图像处理算法,调整算法参数,通过最小二乘法拟合图像,绘制中心坐标,最终实现输出理想的图像。经检测分析,图像校准的精度平均值为4.54μrad。该算法能够捕捉、识别并实时跟踪目标,将计算机识别的中心坐标打印到输出的图像上,提高了双波长光纤导引光对装调设备的装调精度。

基于OpenCV图像处理软件的设计

文中提出了一种基于OpenCV的图像处理软件设计方案。软件通过使用OpenCV提供的图像处理算法,实现了图像的形态学运算、去噪、特征提取等一系列功能。同时,软件还提供了用户友好的图形界面,方便用户对图像进行直观地处理和操作。实验结果表明,软件具有较好的图像处理效果和较高的实用性,可以运用于科学研究及工业应用领域。

基于OpenCV图像识别的农业大棚消防灭火机器人

为了提高农业大棚火灾的处理效率,基于OpenCV图像识别技术进行农业大棚消防灭火机器人的开发,设计并实现了一款具备自主导航和控制功能的消防灭火机器人。该机器人装备有摄像头和传感器,实时监测大棚内的温度、烟雾和火焰等关键信息;通过OpenCV图像识别算法的应用,机器人精确分析和处理信息,实现火源位置的快速定位;结合自主路径规划,机器人能迅速抵达火场并进行喷水灭火。与传统人工灭火相比,该机器人具有响应速度快、安全可靠等优点,同时可有效降低人力资源成本。

基于OpenCV与MediaPipe的面部动作控制鼠标操作技术

为丰富人机交互模式,基于OpenCV和Mediapipe在面部识别中的应用,在个人电脑上实现通过面部动作进行常用的鼠标控制。具体的方法是通过捕捉摄像头传入视频帧中用户脸部的关键点,并根据关键点的位置变化来执行对应鼠标操作。实际测试结果表明:该程序仅通过简单的面部动作就可以较好地实现诸如移动光标、单击鼠标左右键以及拖动滚动条等常用鼠标操作,且识别准确率高,是一种针对特殊用户和特定环境条件下替代鼠标操作的低成本实用技术。

基于OpenCV图像识别技术的金属环热胀冷缩实验研究

基于OpenCV图像识别技术,将金属环热胀冷缩的形变量实时转换成图像像素数量的变化量,从而解决了难以实时观测热胀冷缩实验中物体微小形变量的问题,同时有利于帮助学生深入理解加热环状物体后,它的内孔径到底是变大了还是缩小了的疑难问题.

基于OpenCV-python监控视频车辆计数统计功能研究

针对实时获取监控视频车流量的迫切需求,利用OpenCV-Python实现监控视频车辆计数统计功能。首先,通过背景减除法的前景提取算法来分割出图像中的车辆。然后,通过轮廓检测和形态学操作对车辆进行处理和过滤,以消除噪声和不必要的检测结果确保准确计数。最后,将该方案与YOLOv5模型和SORT算法相结合作对比。实验结果表明,两种方案都能够有效地实现车辆的计数,但传统图像处理没有深度学习精度高,且难以适应不同路段的道路场景,为此提出将传统图像处理与深度学习相结合的建议,为车辆计数提供更好的解决方案。

基于OpenCV的水下管道自巡检机器人的设计

水下管道在水下石油运输等方面有广泛的应用。针对水下管道的自巡检工作开展困难,本文提出了一种基于OpenCV的水下管道自巡检机器人的设计,该设计以STM32单片机为核心,控制水下机器人游动、转向完成巡迹工作,同时,利用OpenMV内置的库函数对管道情况进行识别,并反馈至计算机终端。本设计具备较好的稳定性和可操作性,结构完善,功能完备。

基于OpenCV的人脸口罩检测门禁系统

设计一种基于OpenCV的人脸口罩规范佩戴检测门禁系统及设备。该系统包括输入部分、控制部分和响应部分。控制部分基于OpenCV AdaBoost级联分类器,以树莓派作为主控制核心,分析用户口罩佩戴及其体温情况;响应部分是通过STM32单片机对系统机械闸门进行控制。当用户体温正常,佩戴口罩且佩戴规范时,系统通过驱动模块控制机械闸门模块打开门闸,允许用户进出;当用户体温过高,未戴佩带口罩或口罩佩戴不规范时,则通过驱动模块控制机械闸门模块关闭门闸,限制用户出行。同时设备中的语音播报系统会对未佩戴或不规范佩戴口罩的用户进行提醒,体温过高的用户则会触发设备的报警功能。

基于OpenCV的视觉检测系统应用

目前各大视觉厂商已经开发了大量用于视觉检测的成套软件,这些商业软件虽然功能强大,但是价格不菲,而且实际应用中仅需要其中一个或几个检测方法,其他大部分功能是不需要的,软件运行时检测耗时也较长。现使用OpenCV+VS2015开发出了一套专用的滤纸识别系统,配合生产设备相册PLC相关工序,成本较低,检测快速准确,使用效果良好。

基于OpenCV与ArcPy的民国大比例尺地形图批量配准方法——以汉珍数位民国时期五万分一地图集为例

民国时期,北洋政府及国民政府曾在全国范围组织测绘大比例尺地形图。对数千幅民国地图扫描归档、空间配准并与今天电子地图叠加实现古今对照,虽然繁重但意义重大。基于OpenCV与ArcPy方法库,发展一套针对民国地形图集的自动配准方法,保证精度的同时极大减少了人工,《汉珍数位地图集》配准的过程可资验证。最后,以《中国大陆五万分之一地图集成》为案例进行地图覆盖范围比较分析,以支撑其史料价值发挥与后续研究。

基于OpenCV的车站信号平面图图像识别

为实现异构车站信号平面图图纸数据格式的统一,结合车站信号平面图(简称:平面图)中各模块的形态特征分析与逻辑关系,提出基于OpenCV的图像识别方法以对平面图中主要的站场信号设备进行图像识别。将CAD平面图统一转化为相同分辨率及尺寸的PNG格式图像,采用灰度化和边缘检测算法进行图像预处理,得到站场的轮廓;分析平面图结构,利用Hough圆检测与直线检测实现平面图元的特征提取;根据识别到的圆与直线段,结合每种站场信号设备的属性特点及其之间物理连接的逻辑关系,分别设计识别方法。试验结果表明:基于OpenCV的图像识别方法可较为准确、完整地识别出各类站场信号设备,并获得每个设备相关的站场数据。

基于OpenCV优化边缘检测的仪表数据自动读取系统研究

随着工业自动化水平的提升,仪表在生产中的重要性日益凸显。传统的人工读取仪表数据方式存在成本高、效率低和易出错等问题。利用强大的开放式计算机视觉库(open source computer vision library,OpenCV),通过摄像头采集仪表图像,经过图像预处理、边缘检测和分割等步骤,可以实现仪表数据的自动化读取。基于OpenCV优化边缘检测的仪表数据自动读取系统不仅可克服传统人工读取仪表数据方式存在的问题,还可显著提高仪表数据的处理速度、识别准确率和可靠性,降低工厂人力成本,提升工业生产效率。

基于OpenCV提升电子荷质比的测量精度

利用计算机视觉库OpenCV提供的Hough圆检测方法对塞曼效应实验中光的干涉圆环进行拟合,采用拟合的直径数据计算电子荷质比,并与CCD自带的三点画圆测量干涉圆环直径的方法进行对比.实验结果表明:利用三点画圆方法得到的数据计算电子荷质比的相对偏差为9.09%,利用Hough圆检测方法得到的数据计算电子荷质比的相对偏差为1.13%,有效提升了测量精度.为了提升测量的便捷性,基于Vue数据双向绑定技术,实现了基于HTML5的跨平台交互应用界面,打破了编程语言需要特定运行环境的限制,在该界面中,通过对拟合参量的调节,实现干涉圆环和圆心的同步拟合显示,并将拟合得到的圆心坐标和直径大小直观显示在界面中,方便电子荷质比的计算.

基于FFmpeg+OpenCV技术的广播电视无线发射台站音视频集中分发流媒体管理平台

提出一种基于FFmpeg+OpenCV技术搭建的流媒体平台,实现广播电视无线发射台站音视频流集中分发,可按多节目、多台站定制化音视频信号多画面轮播监测,支持不同广播电视音视频流的统一编转码,从而解决音视频信号重复传输导致的网络拥堵,实现无线发射台站音视频信号的集中监管,提高安全播出保障能力。

基于OpenCV的车辆检测与识别系统设计与研究

本文主要探讨了利用OpenCV库实现的车辆检测与识别技术。文章首先概述了车辆检测和识别的关键技术及其基本运作机制,并给出了系统的总体架构。在车辆检测模块中,采用了基于OpenCV的图像预处理实验。在车辆识别模块中,使用了基于卷积神经网络的车辆识别算法,通过深度学习自动提取图像特征,提高车辆检测与识别的准确率。本研究在结论部分总结了研究成果,并针对未来的研究提出了展望。这一研究为车辆检测和识别技术领域带来了创新的观点和方法。

基于OpenCV的Micro-PCB点胶表面缺陷检测系统设计

针对Micro-PCB体型小、板片薄不易做表面缺陷检测的弊端,构建了一套基于OpenCV视觉库,可对点胶表面进行缺陷检测的机器视觉系统。运用图像处理中的形态学算法,对金面表面实现0.2mm2以上的多点状、膜破渗金和抗镀无法描述、黑色圆形点状等缺陷的检测。测试结果表明,该系统检测精度较高且运行稳定。