基于OpenCV3的自主巡检远程应急机器人系统设计

根据传统机器人在无人监督状态下的高效运转,设计了基于OpenCV3函数库对图像识别传感器采集的环境信息进行处理和分析,通过将数据结果传递给STM32F1做出决策,控制机器人运动轨迹与机械臂的状态,从而对周围环境做出应答,提高变电站巡检作业和设备管理水平。

基于OpenCV3的运动对象识别和跟踪研究

针对视频中运动对象识别和跟踪问题,提出一种基于Open CV3的运动对象识别和跟踪图像检测方法。采用光流法获取运动目标特征区域并将其作为连续自适应均值漂移算法的初始参数,实现对特定区域内利用颜色特征进行目标跟踪。

基于OpenCV3的焊缝轨迹识别系统

在自动化生产日益发展的时代,机器视觉与人工智领域能逐渐被人们所掌握,而高度自动化生产设备更需要具备以上或更强大的功能。目前很多中小型激光焊接设备还停留在只能依靠人工编程进行焊接的情形,在针对研发时期的小批量多种类的生产这无形的加大了对于操作人员的要求,同时也无法提高生产效率和加工精度。根据以上情形,本系统基于OpenCV3实现了对5A06与6063型号的铝合金焊缝的识别,并对其焊接轨迹进行跟踪与优化。采用低成本的CMOS摄像头进行图像采集,结合OpenCV3开发了对焊缝进行识别和轨迹规划的应用软件。可应用于机器手、焊接机等设备,简化人员操作与编程难度,提高生产效率。

基于OpenCV的三维重建研究

以计算机视觉中热门课题——三维重建技术为研究对象,分析了开放计算机视觉函数库OpenCV中的三维重建模型,通过6个步骤,主要是摄像机标定和立体匹配中极线约束方法的使用,给出了基于OpenCV的三维重建算法.该算法充分发挥了OpenCV的函数库功能,提高了计算的精度效率,具有良好的跨平台移植性,可以满足各种计算机视觉系统的需要.

基于OpenCV和嵌入式的工业图像检测系统

机器视觉已在国内外引起了广范的关注,人们对机器视觉的应用呼声越来越高。文中给出一种以嵌入式芯片为核心,配合摄像头、网络接口等外设,搭建了基于OpenCV的嵌入式图像采集传输系统。从嵌入式微处理器的网络传输和图像处理方面进行总结,论述了实际设计中的宝贵经验和高效的设计方法,进一步展望了未来工业自动化检测系统,构建出用于工业检测的小型物联网机器视觉系统雏形。

低照度条件下超分辨率人脸图像采集系统设计与实现

在计算机技术高速发展的时代,多平台计算机视觉库随之产生;OpenCV作为一种开源代码的计算机视觉库,以可兼容多平台、接口广泛的特点被广泛运用各个领域;在低照度条件下,会出现光照环境差异过大或光线不足等情况,导致传统图像采集系统不能采集高质量的人脸图像,局限性较差;提出基于OpenCV在C++环境配置下运用三维人脸识别技术算法,设计一套低照度条件下超分辨率人脸图像采集系统;实验证明,该设计方案具有实时(对焦速度快)、快速(单张采集0.05秒)、准确(面部识别率99.3%)等特点,能够充分满足低照度条件下超分辨率人脸图像采集的需求。

基于单张正面人脸图像的三维人脸自动建模系统实现

研究了一种基于正面人脸照片的真实感三维人脸自动重建方法,并运用计算机视觉图OpenCV和图形开发库OpenGL,在VC++6.0环境下开发了三维人脸自动建模系统。该系统对输入的人脸照片首先进行人脸检测,在检测到的区域进行人脸关键特征提取,并根据检测到的特征点的几何信息对CANDIDE-3模型进行整体和局部调整,得到个性化的三维几何人脸,最后从人脸图像上获取面部纹理信息并得到真实感的三维人脸。

基于Python的人脸马赛克处理软件

为了保护图像中的人脸信息,文中设计和开发出了一个人脸马赛克处理软件。该软件基于Python+OpenCV3的模式,在PyCharm2016的环境下开发,通过Python标准的Tk GUI工具包的接口实现了为单幅图像人脸马赛克处理和多幅图像人脸马赛克处理的功能,可有效保护人脸信息。