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。

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。

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的计算机视觉技术实现》

OpenCV是用来实现计算机视觉相关技术的开放源码工作库，是计算机视觉、图像处理、模式识别、计算机图形学、信号处理、视频监控、科学可视化等相关从业人员的好工具．该书介绍了200多个典型的技术问题，覆盖了基于OpenCV基础编码的主要内容，利用大量生动有趣的编码案例和编程技巧，从解决问题和答疑解惑人手，以因特网上最新资料为蓝本，深入浅出地说明了OpenCV中最典型和用途最广的程序设计方法．

基于OpenCV和Tesseract-OCR的英文字符算法研究

主要介绍了一种借助于OpenCV (开源计算机视觉库)、Tesseract-OCR (Google的开源光学字符识别引擎),以及用Python语言对Tesseract-OCR引擎的相关接口封装的Pytesseract模块,实现图像上的字符识别。使用OpenCV对图像进行一系列预处理,如读取、色彩空间转换、图像的降噪以及图像阈值化处理等操作后,使用Pytesseract模块将处理后的图像传入Tesseract-OCR中,实现了较准确的英文字符识别。

基于机器视觉和激光投射技术的虚拟键盘设计

传统机械式键盘存在体积和质量较大等问题,不能满足用户希望输入设备轻便小巧、携带方便的需求。针对这一现象,文章基于由英特尔公司发起并参与开发的OpenCV计算机视觉库,采用摄像头、980nm一字红外激光等器材,设计了一款基于机器视觉和激光投射技术的虚拟键盘。首先,装置使用加装了980nm红外滤光片的摄像头来检测由手指遮挡而引起980nm一字红外激光漫反射生成的光点。其次,通过检测和定位该光点轮廓的中心位置,从而识别手指的具体位置。以实现对应的键盘按键事件。通过样品试制,测试了虚拟键盘的使用性能,测试结果表明:基于机器视觉和激光投射技术的虚拟键盘性能稳定可控,可以较好地满足日常应用需求,同时为虚拟键盘设计和研究提供了参考。

基于Haar⁃like特征的人脸检测算法研究与应用

随着社会信息化和智能化的不断发展,人脸检测技术逐渐成为目标检测领域的热点话题。研究方法包括文献研究法和理论分析法,该研究采用基于Haar⁃like特征的AdaBoost人脸检测算法,结合OpenCV计算机视觉开源库,旨在实现对目标图像中可能存在的人脸区域进行高效检测。Haar⁃like特征利用图像中的黑白相间区域来描述目标形状特征,结合AdaBoost算法能够提高人脸检测的准确性和鲁棒性。OpenCV开源库的使用使得算法实现更加便捷高效。经过实验证明,基于Haar⁃like特征的AdaBoost人脸检测算法不仅能够提高对人脸图像的检测率,还能够显著缩短人脸检测的时间,具有很高的实用价值。因此,基于Haar⁃like特征的AdaBoost人脸检测算法的研究和应用具有重要意义,对推动人脸识别技术的发展具有积极的推动作用。

中药饮片性状质量智能检测关键技术研究

目的基于人工智能之计算机视觉技术,构建客观化的中药饮片性状质量智能检测模式,以高科技应用促使中药饮片企业提质增效。方法以大黄饮片为例,利用开源的OpenCV视觉库,设计智能的中药饮片性状质量检测方法。步骤:运用斑点检测法检测中药饮片表面斑痕,对饮片进行初步筛选;轮廓提取结合凸包检测,从片形大小角度对饮片进行等级划分;获取最小外接矩形和凸缺陷检测,对异形饮片进行排除;提取饮片颜色特征数据,经机器学习方法建模,从色泽角度对中药饮片进行优劣判别。结果斑点、大小、异形检测均可有效排除不合格饮片,色泽检测模型对大黄饮片质量判别的准确率达84.00%。结论中药饮片性状质量智能检测关键技术的实现,可用于弥补传统人工分拣质量与效率的不足,为中药饮片行业全线产品在线质量智能检测系统研究奠定了基础,或将有力推进中药饮片生产现代化进程。

基于Camshift算法的光笔投射点的实时跟踪

为实现对光笔投射点的实时跟踪,采用了Camshift跟踪算法,但是该算法在动态复杂背景及在颜色相似的背景区域中不能很好地进行跟踪。因此,提出了改进方法。首先,引入红色滤镜,以此改变Camshift算法颜色特征提取的效果,从而削弱了背景的影响,突出了目标,很好地克服了背景中的颜色干扰,使动态复杂背景下光笔投射点的跟踪具有较高的鲁棒性和实时性;然后通过改变区域选择方式,达到了自动跟踪的效果;最后,通过OpenCV实现了对光笔投射点的实时跟踪。实验结果表明,该方法在光笔投射点实时跟踪上是十分有效的。

基于TensorFlow的人脸识别系统设计

介绍了基于TensorFlow的人脸识别系统的设计过程。该系统采用深度学习的理论以及Google开发的人工智能框架TensorFlow来实现人脸识别。系统调用OpenCV计算机视觉库中的功能函数从一段离线视频帧里截取人脸图像帧,用MTCNN模型进行人脸检测,再与通过数据集VGGface2里训练的Inception模型进行识别,输出特征向量,并与选好的图片库内图片对比。结果表明,该系统可较好的实现人脸识别功能。

基于ARM的嵌入式老人异常行为监测系统

本文采用ARM的嵌入式平台,芯片为S3C4412,基于Linux操作系统、移植OpenCV计算机视觉库。以此为前提,设计了一个基于ARM的嵌入式老人异常行为检测系统,提出了一种视频监控系统中跌倒检测与异常行为检测的方法。该系统提供异常行为识别、跌倒检测、远程视频监控、远程报警等功能。

全天空蓝天自动观测系统简介及优化

针对气象图像自动识别的业务需求,介绍了BSI201型蓝天自动观测系统的基本原理和实现方法,并以HSV色彩模型为基础,从图像识别角度出发,提出了蓝天观测照片的自动化识别方法,并以形态分析中的开运算去除相片噪点,结果表明:基于图像识别原理的蓝天判断方法准确率较原有方法有所提高,研究涉及的图像判别方法简单直观,具有一定的气象可视化业务应用价值。

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。