基于OpenCV的答题卡识别判题系统研究

答题卡识别系统通过答题卡模板设计、答题卡图像采集、图像预处理、识别算法、批阅和评分等环节,实现了对答题卡进行高效、准确的识别和判题。通过测试验证,该系统具有高精度、高效性和实时性,具有较好的适应性和可扩展性,可以随着需求的增加灵活扩展和升级。相较于传统光学扫描判题系统,该答题卡识别判题系统不需要专业的光学扫描设备,仅需要普通的USB摄像头或者手机摄像头即可实现答题卡识别和判题。该系统具有更为灵活和便捷的优势。

Vision Navigation Based PID Control for Line Tracking Robot

In a controlled indoor environment,line tracking has become the most practical and reliable navigation strategy for autonomous mobile robots.A line tracking robot is a self-mobile machine that can recognize and track a painted line on thefloor.In general,the path is set and can be visible,such as a black line on a white surface with high contrasting colors.The robot’s path is marked by a distinct line or track,which the robot follows to move.Several scientific contributions from the disciplines of vision and control have been made to mobile robot vision-based navigation.Localization,automated map generation,autonomous navigation and path tracking is all becoming more frequent in vision applications.A visual navigation line tracking robot should detect the line with a camera using an image processing technique.The paper focuses on combining computer vision techniques with a proportional-integral-derivative(PID)control-ler for automatic steering and speed control.A prototype line tracking robot is used to evaluate the proposed control strategy.

基于OpenCV的数字仪表字符提取及快速识别研究

为了实现工业仪表的自动化识别检验、降低人力消耗,应用机器视觉和图像处理技术对数字仪表自动读数识别进行研究。对采集的字符图像进行一系列预处理,包括灰度化以及采用双边滤波算法对含有背景的图像进行图像降噪预处理。提出了1种针对数字仪表字符区提取及快速识别的算法。基于透视变换以及轮廓提取函数实现仪表字符区的倾斜校正及快速提取,并对提取的字符进行形态学处理。提出了1种改进的穿线法对未进行字符分割处理的图片进行识别,并针对字符1的特征提出了快速识别方法。该算法省去了字符分割的时间,提高了字符识别效率。试验证明,算法对数码管的识别正确率达到99.3%、单幅图片识别时间为6.95 ms,可有效应用于计量、检验等数显仪表识别场合,提高检验效率。

基于OpenCV的儿童票身高识别

在大数据时代,人们追求高效便捷的生活。在各个生活生产领域都进行了工业自动化的开发,而目前各个场所的儿童票检查却还依赖于人工。去人工的自动识别,可以大幅度的提高效率,方便数据的管理。为了实现自动化,此项目基于OpenCV对动态的人体进行像素识别,通过固定比例尺来计算人的身高。通过实验可知,该方法可行性高,基本能够实现身高识别。

计算机视觉类库OpenCV在VC中的应用

本文介绍了一种开放源代码的计算机视觉类库OpenCV。在阐述了该软件的特点及结构的基础上,对其在Visual C++环境下的配置进行了详细的说明,最后通过“检测一个视频中的运动物体”这一实例探讨了使用OpenCV进行编程的方法。

开放源代码的计算机视觉类库OpenCv的应用

本文介绍了一种开放源代码的计算机视觉类库OpenCv,阐述了该软件的特点及结构,并对其在MicrosoftVisualStudio.NET环境下的配置作了详细的说明,最后通过一个具体的程序来展示利用OpenCv进行编程的方法。

OpenCV在条烟视觉检测系统中的应用

条烟视觉检测系统是安装在条包生产线上,在条包装箱之前,对其外观缺陷进行检测的一种专用设备。系统可以对生产线上的条包进行实时检测,并及时剔除外观有缺陷的产品,具有高速、高效、准确的优点。该检测系统是集机械、光电、计算机、通信等技术为一体自动化检测系统,系统具有高速、高效、准确的优点,它的使用不仅可以提高烟草生产企业的自动化程度,还可以降低工人的劳动程度,改善工作环境,保证产品的质量。对常见条烟检测项进行了算法设计,并利用某公司的开源计算机视觉库OpenCV进行算法实现,提高了检测速度和精度。

基于OpenCV的机器视觉图像处理技术实现

阐述了在VC++下安装、构建OpenCV编译环境的方法及OpenCV应用程序框架的建立.应用OpenCV视频图像采集技术,在实验室中获取3幅图像,在对数字图像处理技术进行理论分析的基础上,利用OpenCV实现了对采集图像截取感兴趣的区域、对图像进行边缘检测、对图像进行角点探测等技术.

基于OpenCV的除草机器人图像处理技术

为实现除草机器人视频图像实时处理,基于Intel开源视觉库OpenCV技术,提出了一种除草机器人视频图像处理方法,并给出了整体方案。利用该方案设计除草机器人视频图像实时处理系统,并在土槽实验室进行试验验证。试验结果表明,该系统能够完成视频图像高速处理与作物植株定位,从而为实现除草机器人末端执行机构精确运动控制打下了坚实基础。

基于MPI和OpenCV遥感图像匹配的并行实现

灰度匹配是遥感图像处理中一项重要技术,匹配方法虽然精度高,但计算量大,时间长。针对这一问题,介绍了遥感图像灰度匹配的并行策略,基于消息传递接口(MPI)和开源计算机视觉库(OpenCV)实现了归一化积相关灰度匹配并行算法,并依此算法来验证遥感灰度匹配的并行性能。实验结果表明,该算法能获得良好的加速比且并行效率大于1,说明基于该算法的遥感图像匹配可以显著提高遥感图像处理的效率。

基于OpenCV的边缘检测技术研究

边缘检测是图像分析识别前必不可少的环节,是一种重要的图像预处理技术。回顾图像边缘检测技术的发展历程,讨论一些典型的边缘检测算法的特点,分析其机理和优劣,并对其中的Canny算法进行优化并通过Open CV实现。

数字图像处理与计算机视觉编程的有力工具——IPL和OpenCV

本文介绍了可用于图像处理与计算机视觉编程的强大类库——IPL和OpenCV,对其主要数据结构进行了说明,讨论了在VC++环境下调用相关库函数的软件设置问题,最后给出了一个典型的图像采集与处理的实例。本文对于图像处理与计算机视觉方面的应用设计具有实用价值。

基于OpenCV的数字图像处理技术研究与实现

近年来,机器视觉图像处理技术得到了大力发展,如何提高数字图像处理的效率和性能是人们广泛关注的热点话题。文章将利用OpenCV编译技术来加强数字图像处理效果,先建立OpenCV环境,进而完成OpenCV视频图像采集应用,利用已截取的图像来完成边缘检测和角点提取与检测。

OpenCV应用现状综述

随着计算机技术以及电子技术的迅猛发展,图像作为人类感知世界的最主要来源,是人类获取、表达和传递信息的重要手段,使用计算机进行图像处理的数字图像处理技术迅速发展。OpenCV开源计算机视觉库成为了在图像处理和计算机视觉方面的热门技术。描述了OpenCV的概念,对近几年国内此技术的应用进行综述,通过时间先后的纵向分析以及从技术和功能角度对此技术的横向分析,阐述目前此技术在图像处理领域的研究重点和发展趋势。

OpenCV在焊缝实时检测与处理系统中的应用

机器视觉系统是集机械、光电、控制、计算机和数字图像处理等技术于一体的高度自动化系统,能够有效地提高产品的质量和产量,现已广泛应用于工业当中。随着科技的发展,对焊接的质量与效率的要求越来越大,为此有必要设计一套行之有效的,在焊接自动跟踪技术中能够在线检测焊缝并进行处理的焊缝实时检测与处理系统。文中在VC++6.0开发环境中设计了一种采用Otsu自动选择阈值和Canny算子检测边缘,基于OpenCV的焊缝实时检测与处理算法,实验结果表明基于该算法的系统实时性高、效果好、检测正确快速。

基于OpenCV和LSSVM的数字仪表读数自动识别

为了提高仪表读数及记录的工作效率,减少人工干预并降低出错概率,提出了一种基于OpenCV和LSSVM的数字仪表自动识别方法。首先选取免驱的USB摄像头采集仪表图像,然后采用Canny检测与Hough变换相结合的算法对仪表图像的倾斜角度进行校正;利用数学形态学、Otsu算法以及连通域提取对图像进行预处理和字符定位分割;最后,进行字符特征提取并利用最小二乘支持向量机算法对仪表读数进行识别。经过大量的实验验证,与现有的仪表读数识别方法相比,该方法具有更好的准确性,实现了数字仪表的自动识别功能。

Ubuntu下基于OpenCV的Canny边缘检测

详细地介绍了用于数字图像处理的开放源代码的计算机视觉类库—OpenCV。利用OpenCV中的数字图像处理函数使复杂的问题变得简单化。介绍了OpenCV的特点和功能,讨论了在Ubuntu环境下如何配置OpenCV,最后在此基础上给出了一个Canny边缘检测应用实例,其对数字图像处理的研究具有一定的实用价值。

基于OPENCV的车牌定位方法

文章以Windows系统下Visual Studio 2015为软件平台,综合运用Opencv中的图像单通道化、图像预处理增强、自适应的二值化阈值、边缘检测等算法方法对车辆牌照进行有效地定位。实验结果表明,定位效果理想,效率高,易于后续识别。

图像处理技术在机器视觉颜色识别中的应用

随着机器视觉所依赖的图像处理、传感器、分析算法等技术的发展,机器视觉也得到了广泛的应用,OpenCV是当下较为流行的计算机视觉开发包,其中包含了大量的图像处理和计算机视觉算法,其开源特点使其开发及使用更加便捷。文中研究了OpenCV结合颜色识别对不同颜色物品的抓取。在算法方面,借助开源社区能让机器视觉对不同颜色的识别更加精准,然后对收集到的画面进行数据处理和分析,并将数据转换为坐标发送给控制器,最终实现对不同颜色物品的识别和抓取。

基于多级优化的圆拟合算法

针对圆拟合算法中难以同时保证高效率和高准确度的问题,文中提出一种基于多级优化的圆拟合算法。运用3σ准则剔除粗大误差点,从降低子集抽选的随机性、圆模型的降次运算以及自适应迭代次数的阈值变换3个角度对随机抽样一致性进行改进,以提取高质量内群点,并采用设置迭代终止条件的迭代加权最小二乘法实现点群的精细化处理。文中实验从缺损圆、杂质干扰以及其他噪声3个方面对算法效果进行了验证,并与其他主流圆拟合算法进行了对比分析。结果表明,文中算法在不同程度的圆缺损、杂质干扰下的拟合准确度小于0.7 pixel,拟合效果优于其他算法。在约20%~265%的噪声干扰下,拟合准确度不超过1 pixel,运行时间低于0.7 s,该结果表明文中所提算法能抵抗大量椒盐噪声干扰,并能维持较高的准确度和检测效率。