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。

在Linux环境下基于OpenCV图像处理的研究与实现

近些年来,数字图像处理技术在不断提高,高效地应用数字图像处理技术成为一大热门技术话题。通过OpenCV-Python编译技术来加强数字图像处理的效果,以此达到其效率的提高,通过使用Python能更好地与人工智能技术接轨,也提高了程序编写的便利性。讲述了在Linux下OpenCV计算机视觉库的的的环境搭建,以平滑处理、边缘检测为例,介绍了OpenCV-Python在图像处理中的典型应用。

OpenCV图像处理编程研究

OpenCV是一种用于数字图像处理和计算机视觉的函数库,由Intel微处理器研究实验室的视觉交互组开发,采用的开发语言是C++。本文通过学习掌握在OpenCV下进行数字图像处理编程的方法,利用其便利的环境实现了图像的Vincent分水岭分割。在其开源代码中设计了一些基础的数据类型和一些帮助数据类型,以Visual C++集成开发环境做平台实现了允许用户标记的分水岭图像分割。

基于Python-OpenCV图像处理技术的小麦不完善粒识别研究

为解决传统图像采集时采集到的图像不能实时传输到计算机并及时标记处理、镜头与载物板之间距离不易控制、光源不均、籽粒必须整齐摆放等问题,以及为实现图像处理技术在小麦不完善粒识别中的应用,设计一个采集小麦图像的简易装置,研究一种基于OpenCV计算机视觉库和Python语言的小麦不完善粒图像处理方法,并结合Keras框架的VGG16神经网络模型对小麦籽粒进行识别测试。通过对采集到的不同类型的小麦籽粒图像进行图像增强与形态学处理后,执行k均值聚类图像分割和统一处理,将小麦单籽粒图像建成图像数据库用于Keras框架下的VGG16神经网络模型训练,训练得到的模型对小麦不完善粒与完善粒进行检测识别。结果表明,使用Python-OpenCV图像处理技术可显著增强小麦籽粒图像外观特征,在此基础上的VGG16神经网络模型对小麦图像中随机分布的不完善粒识别准确率高达85.4%。此图像处理方法可有效用于小麦不完善粒的识别,可为小麦不完善粒的智能、快速、无损检测设备的研发提供理论支撑。

基于OPENCV图像处理的金刚石微粉粒的统计方法

本文提出了采用微软的Visual Studio 2017开发环境及C++语言编程环境下OpenCV图像处理库来完成金刚线上微粉颗粒分布情况的统计。准确地统计出金刚石微粉粒的分布数据并能快速提取检测结果。

基于OpenCV图像处理的火焰检测设计

以四角切圆燃烧炉为例,在Microsoft Visual Studio 2010编译环境下,采用Open CV计算机视觉库混合编程,根据燃烧炉火焰图像的灰度、火焰轮廓面积大小等参数综合评价炉膛火焰燃烧质量,给出火焰燃烧结果判断结果,该系统能在火焰动态燃烧情况下给出判断,有效降低了对火焰是否正常燃烧的误判率。

基于OpenCV图像处理的芦苇高立式沙障合格率的检测研究

针对芦苇高立式沙障在制作后难以快速进行合格率检测的问题,课题组设计了基于OpenCV图像处理的芦苇高立式沙障检测系统。结合芦苇高立式沙障的特性,对采集到的芦苇高立式沙障图像进行处理并构建一个H*W的矩阵,再将二维矩阵一维化,通过循环遍历整个图像,找寻点(dot)从而确定每束芦苇的边界,计算芦苇束间距。处理结果表明,本系统间距测量数据与人工间距测量数据的误差率σ﹤13%,总体能较好地反映出芦苇高立式沙障是否合格。

基于OpenCV图像处理系统的开发与实现

在数字图像处理技术的研究过程中,基于平时对少量图像进行处理时,一般都是针对不同需求运用各种图像处理算法进行编程,存在着许多重复性工作。而当数字图像数据量非常大且对处理的图像实时性要求非常高时,对所有图像进行处理,代码以及算法的实现都通过人工进行编写,存在着相当大的难度且效率十分低下。为有效解决上述问题,以OpenCV计算机视觉库为基础,在Qt Creator集成开发环境下,采用面向对象编程,开发并实现了一款界面良好,方便用户使用的图像处理系统。通过对大量数字图像处理的实践表明,该系统能够有效快速地对图像进行处理。

基于OpenCV图像处理技术在冰情监测中的应用

在介绍Intel公司的开源OpenCV计算机视觉库的基础上,研究一种基于OpenCV图像预处理、图像分割技术,运用该技术将河冰图像二值化,实现了冰、水的正确分离,通过统计二值化图像中冰像素数量,实现河冰密度计算。实验结果证明了该方法的有效性、优越性、可行性。

基于OpenCV图像处理的智能车巡线系统设计

阐述了一种智能车自主巡线行驶系统,以JetsonNano为硬件信息处理平台,利用Python语言编程及调用OpenCV库文件,对图像进行实时处理,实现了车道线检测、红绿灯识别等功能,可对无人驾驶教学及学生竞赛提供参考。

基于OpenCV图像处理的智能小车户外寻迹算法的设计

智能寻迹机器人通过计算机编程可实现无人为干预的情况下在特定环境中自主行驶,是智能机器人领域内非常重要的且被广泛研究的智能移动装置.对于智能寻迹的实现目前有两种基本途径,一种是基于硬件即利用各类传感器判断方位和距离;而另一种则是基于软件即通过图像处理算法实现实时寻迹.在图像处理过程中Canny边缘检测算法是普遍运用的方法,但单一使用只对简单的室内寻迹任务有效;对于户外寻迹中复杂的环境信息和不清楚的边缘信息,还需进行HSV通道分离预处理.

基于OpenCV图像处理的智能小车户外寻迹算法的设计

介绍了HSV通道分离和OpenCV中的一些图像处理函数是如何运用于智能小车的户外寻迹算法的实现。其中HSV通道分离作为图像处理的前步骤,为生成稳定的方向线奠定基础。本文第一部分介绍HSV空间的含义及其在图像处理中的作用,第二部分简要介绍寻迹所用的其它图像处理方法,第三部分介绍HSV通道分离与图像处理函数如何用于实现户外巡线的算法。

OpenCV图像处理应用与移植

Opecv是做图像处理的常用视觉处理算法，本文介绍了其特点以及移植方法。

OpenCV技术在图像处理方面的应用研究

随着计算机技术高质量发展,推动了图像处理理论和技术在各行业的创新应用。当前,正值各类产业数字化、数字 化产业升级优化阶段,应进一步提高图像处理水平为其实践赋能。文章以此为出发点概述了OpenCV 技术,并在剖析图像处理中 应用该技术的优势基础上,分别从搭建环境、安装操作、应用实例三个方面,对 Linux 环境下的 OpenCV 图像处理情况进行了具 体探讨。

基于OpenCV的“数字图像处理”课程阶梯式实践教学体系研究

“数字图像处理”课程通常以理论授课为主,辅以少量的实验学时。其本质要求是使学生通过课程学习,具备基于常用图像库编写代码解决实际工程中有关图像处理与分析的问题。但是,仅靠少量的实验学时,难以全面彻底地培养学生的实际动手能力。基于OpenCV,文章提出一种由浅入深、由点及面的阶梯式实践教学体系,具体分为“课堂-作业-实验-大作业”四个层次,为学生搭建“算法函数讲解-单个算法简单应用-多个算法融合应用-工程问题综合运用”的平滑学习曲线。通过批阅学生过程考核材料发现,大多数学生的任务完成质量超过预期。课程问卷结果显示大多数学生都很快适应并融入了该实践教学体系,并认为该体系有效地培养了自己编写图像算法以解决实际工程问题的能力。

数字图像处理及应用虚拟仿真实验平台设计

针对数字图像处理及应用实验教学的需要,结合当下图像处理技术的热点应用,利用虚拟仿真技术、交互操作等信息化手段进行实验教学,设计并开发了数字图像处理及应用虚拟仿真实验教学平台。实验教学平台包含交通标志数字图像处理、图像分类、图像识别、视频处理、自动驾驶应用等5个虚拟仿真实验教学资源,共13个交互实验步骤。该平台特色显著、虚实结合,达到了良好的教学效果,为“新工科”背景下的虚拟仿真实验教学提供有益的参考。

“新医科”背景下医学图像处理教学软件的研究与开发

针对“新医科”背景下医学图像处理课程所面临的形势和教学现状,开发了与其教学过程高度契合的医学图像处理教学软件,该教学软件可实现医学图像的线性灰度变换、开窗显示、缩放、旋转、镜像、中值滤波、微分锐化、边缘检测、直方图获取和直方图均衡,并可在一定范围内调节线性灰度变换、开窗显示、缩放、旋转、中值滤波、微分锐化、边缘检测的参数,同时用不同算法实现了医学图像的缩放功能。该教学软件用于包头医学院医学图像处理课程理论与实验教学中,可提高学生学习的主动性和积极性,能强化学生对放射技师考点知识的理解,为后续课程的学习打下坚实基础,最终实现“新医科”背景下包头医学院医学影像技术专业“医工”“、医理”的深度交叉融合。

基于图像处理的水培生菜冠层图像叶面积估测研究

为实现精准、高效、无损地获取植物工厂环境下水培生菜相关长势参数叶面积(Leaf area,LA),基于数字图像处理和机器学习回归方法建立单株水培生菜冠层图像LA估测模型。首先,通过智能手机获取2个生菜品种不同生长期的冠层可见光图像,利用Photoshop图像处理软件将原始图像统一剪裁为900像素×900像素大小,采用中值滤波(MedianBlur)法对剪裁后的图像进行去噪运算,将RGB图像转化为HSV颜色空间,再采用mask掩膜法分割彩色图像;然后,利用图像法获取单株生菜LA实测值,构建以LA实测值为因变量,以生菜冠层投影面积(Projected leaf area,PLA)为自变量的线性回归(Linear regression,LR)模型和以全局图像特征(颜色、形状、纹理等)为自变量的支持向量回归(Support vector regression,SVR)、多元线性回归(Multiple linear regression,MLR)和随机森林(Random forest,RF)等LA估测模型进行对比分析;最后,采用决定系数(Coefficient of determination,R^(2))和均方根误差(Root mean square error,RMSE)评估模型的准确性。结果表明:RF模型估测效果最好,对于生菜品种‘绿萝’单株LA估测结果的R^(2)为0.9714、RMSE为8.89 cm2,对于品种‘碧霄’估测结果的R^(2)为0.9201、RMSE为23.34 cm2。本研究验证了RF回归模型能够较准确地估测生菜单株叶面积,可为植物工厂水培生菜LA无损估测提供新的解决方案和研究基础。

基于图像处理的大米品质识别系统研究

针对大米加工中的品质智能化识别要求,提出了一种基于图像处理的大米品质识别系统。首先,采用面积法对大米外观进行完整性检测,从而将大米分为完整粒和碎米;其次,在完整粒划分的基础上,采用麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)参数,并对完整粒色调和垩白度进行识别,以区分完善粒、垩白粒和黄米粒,进而完成大米品质的识别。实验结果表明,采用面积法的大米大小分级法对米粒完整性划分的准确度达94.3%;在完整粒识别基础上,采用的SSA-SVM分类模型对大米图像色调的识别准确率达98.21%,相较于传统SVM分类提高了1.63个百分点,表现出良好的识别精度;将上述算法部署到识别软件中,可有效对大米品质进行识别划分。由此得出,以上识别方案可行,可用于大米品质加工。