一种图像处理和计算机视觉的开发工具

该文探讨了可用于图像处理与计算机视觉编程的强大类库OpenCV,该类库使用起来极为方便,利用OpenCV中的数字图处理和计算机视觉的函数处理相关问题变得很简单。该文首先介绍OpenCV的强大功能以及研究的意义,然后介绍了OpenCV新版本的一些特点,并且讨论在VC++环境下的软件设置问题,最后给出了典型的图像处理的实例。随着计算机视觉和数字图像处理技术不断深入各个领域,OpenCV为VC++编程处理数字图像提供了极大的方便,具有广阔的应用前景,该文对于图像处理与计算机视觉方面的应用设计以及研究开发都将具有重要参考价值。

微热弯成形的微位移计算机视觉测量方法

为实现微热弯成形系统中微位移的高精度测量,构建了微位移计算机视觉测量系统.应用Matlab编写摄像机标定程序并计算摄像机的内外参数,利用OpenCV对被测对象的图像进行灰度化、二值化和Canny边缘提取,采用序贯相似性检测算法(SSDA)进行模板匹配,实现了热弯曲成形过程中模具与工件位置微位移的实时在线检测.实验结果表明,该系统对微位移的测量具有操作简单、高效的特点.

基于OpenCV的织物疵点自动检测技术研究

为保证织物疵点自动检测技术在尽可能低的误检和漏检率条件下,达到尽可能高的检测速度,本文基于开放计算机视觉(OpenCV),给出了判断疵点存在性和利用小波变换提取疵点纹理特征的方法。在Visual C++6.0环境下,开发了单色织物疵点检测和特征值提取程序,并对刮线、色污、长残、脏污、断纱、白杠、反丝、飞花、锈斑和掉扣等疵点样片进行检测实验。实验结果表明,经过小波变换处理后的子图,对于线状疵点织物,其特征值在疵点走向方向上(经向子图或者纬向子图)的变化明显,而对于面状疵点,其特征值在经、纬方向上均变化明显。该研究对实际检测系统的设计开发具有应用价值。

低压断路器智能测控系统中螺母的图像识别

为了对低压断路器智能测控系统中螺刀套筒快速对准断路器的螺母,从而进行自动化的过载保护测试,提出了采用图像识别技术的解决方案。通过了解过载保护测试过程的要求,采用红外CCD摄像机对低压断路器的双金属片上六边形螺母进行实时视频捕捉,基于开源计算机视觉类库对图像进行处理,实现对六边形螺母中心点的识别。同时,通过编写OPC客户端程序建立与PLC控制的螺刀套筒移动平台之间的通讯,对螺刀套筒位置的精确定位。通过在低压断路器智能测控系统上的测试,验证了此方法的可行性。

基于OpenCV的集成芯片基板定位技术

针对集成芯片制造中对定位、校准的高精度、实时性要求,提出了用机器视觉技术解决芯片基板定位的方法,通过对几种模板匹配算法的研究,采用基于OpenCV的图像分析技术实现了对集成芯片基板的准确定位,解决了传统机械定位精度低、速度慢的问题。

数码管数字仪表自动识别方法的研究

对计算机实现七段数码管显示的数字字符的自动识别方法进行了研究。利用开放计算机视觉库(OpenCV)和VisualC++6.0组建实验平台,对数码管数字仪表的预处理过程和数字字符的正确分割与识别进行了研究。预处理过程主要包括灰度转换、中值滤波平滑、二值化以及去除噪声等几个方面。分别利用穿线法和模板匹配法对七段数码管式数字仪表进行识别。采用七段数码管式出租车计价器作为原始图像,研究结果表明,这两种方法都能获得比较好的识别效果。