基于计算机视觉技术的连翘果实性状变化研究

目的:探究连翘果实发育与性状之间的关系,建立基于计算机视觉技术的连翘“辨状论质”方法。方法:采用Python库LabelMe对连翘显微横切图片进行标注,获取连翘果实显微横切各部位的面积占比。采用自制软件Lq_measure对连翘进行长度、宽度和单果面积的测量,同时称取连翘果皮(含隔膜)和种子的质量,并制作数据集。结果:连翘果实性状差异大,证实了计算机视觉技术筛选优质连翘具有工业化应用的前景,建立了一套以Lq_measure软件为基础的连翘性状研究实验操作流程,为连翘性状数据库的建立提供了基本方法,为基于连翘果型的中药“辨状论质”理论研究提供可靠技术支撑。结论:连翘种心性状可用于鉴别连翘的果实成熟度,连翘长宽比系数和连翘果皮重占比相关性为0.74,为以后的连翘质量控制提供了理论依据。

OpenCV技术驱动的计算机图像识别方案设计

计算机图像识别技术作为计算机行业中一项重要的技术手段,主要进行图片匹配、图像检测、人脸识别、行为检测等操作,在互联网、移动检验、数据分析、遥感测试等领域存在广泛应用。OpenCV技术具有强大的融合算法,该文基于OpenCV技术进行计算机图像识别设计研究,通过算法设计和结果表明,OpenCV技术识别准确更高,具有更加明显的应用优势。

基于计算机视觉的初中人工智能实验教学探究——以“疲劳驾驶AI预警1.0”项目为例

本文以计算机视觉的人工智能项目实践为例,引导学生通过学习思考,设计和实现简单的计算机视觉算法与程序,并通过“疲劳驾驶AI预警1.0”项目实验教学激发学生学习兴趣,提高了学生的思维能力和创新能力。

简单场景中基于计算机视觉的智能小车设计

基于计算机视觉技术设计可在简单场景中自动行驶的智能小车,模拟真实场景,对保持行进路线、识别交通标志、控制小车运行状态等关键技术进行研究。给出主要硬件选型参考,使用图像处理技术和OpenCV开发库实现行进路线保持,使用深度学习框架识别交通标志,对小车运动原理进行分析,使用PID算法控制小车状态,验证了关键技术的可行性。

基于计算机视觉的交通灯识别系统设计

在自动驾驶技术和智能交通系统领域,准确识别交通信号灯对于交通安全至关重要。为了实现对不同颜色交通灯的快速准确检测,设计了一种基于计算机视觉的交通灯颜色检测方法。该方法构建由接口层、处理层、决策层和输出层组成的层次结构,利用Open CV进行图像预处理,包括图像尺寸调整、噪声滤除和色彩空间转换,为后续处理提供更清晰的视觉基础。随后通过霍夫圆变换算法检测交通灯的位置,该算法能够在复杂背景中准确地识别出圆形结构,有效定位交通灯。最终采用颜色阈值分析法来确定交通灯的颜色状态,通过设定不同颜色(红色、黄色、绿色)的阈值范围,系统能够区分和识别交通灯当前显示的颜色。实验结果表明,该方法能有效识别红色、黄色、绿色信号灯以及指示箭头,具有高准确率和快速响应的特点,证明了其在实际应用中的可行性和有效性,展示了Open CV计算机视觉技术在交通灯识别检测领域的应用价值,也为自动驾驶系统中视觉识别技术的发展提供了重要的参考。

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。

基于OpenCV的计算机联锁上位机界面图像分析法

为了提高界面操作的效率,改善自动化办理的程度,结合上位机界面的显示规范,提出了一种基于OpenCV的计算机联锁上位机界面图像分析法。所提方法通过对上位机各类信号设备的几何特征的量化处理,完成了信号设备屏幕坐标的提取,实现了通过图片输入自动获取站场信号平面布置概况的功能。

基于开源计算机视觉库OpenCV的图像处理

讨论了OpenCV(Open Source Computer Vision Library)相对于现有的计算机视觉软件包所具有的优势,描述了OpenCV的环境配置、数据定义、图像元素访问方式。OpenCV成为一种源码开放、包含丰富的高级数学计算函数、图像处理函数和计算机视觉函数、不断更新和平台无关性的计算机视觉软件包。给出了两个实例,表明了其部分特性。

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。

CEVA针对视觉功能应用推出全面计算机视觉软件库

CEVA公司发布用于开发视觉功能应用的全新计算机视觉（CV）软件库CEVA—CV，面向移动、家庭、PC和汽车等应用。该软件库针对CEVA—MM3101成像和视觉平台而优化，可让应用开发人员简便且高效地为集成CEVA—MM3101的系统级芯片（SoC）增添视觉功能。

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。

Toradex对Colibri计算机模块系列提供免费的WinCE软件库支持

Toradex宣布ColibriPXAxxx＆T20计算机模块系列的二进制代码WindowsCE软件库免费。这个WindowsCE软件库（Libraries）包括ADC、CAN、云（Cloud）、DMA、FC、图像捕捉（ImageCapture）、ISR、PWM、SPI、系统信息（SystemInformation）、Watchdog和其它。每一软件库都提供相应的API使用文档和示例代码。

基于OpenCV的C/C++和Matlab计算机视觉混合编程

在计算机视觉研究领域,目前很多Matlab开源代码会调用依赖于Open CV采用C/C++语言编写编译生成的动态链接库。但因运行环境的差异,这些代码的运行往往需要重新编译生成新的动态链接库。由于涉及Matlab和Visual Studio两个工具混合编程,同时还有对Open CV库函数的依赖,重新编译相关的设置会给初学者带来很大的困扰。本文以具体实例给出几者混合编程和调试的步骤及注意事项,以期给初学者一个可操作的混合编程入门指导,使他们可以轻松实现混合编程,将更多的精力投入到实际问题的解决中,以提高研究工作的效率。

针对cEVA—MM3101成像和视觉平台而优化的计算机视觉软件库

计算机视觉（CV）软件库CEVA-CV面向移动、家庭、PC和汽车等应用，该软件库针对CEVA—MM3101成像和视觉平台而优化，可让应用开发人员简便且高效地为集成CEVA—MM3101的系统级芯片（Sot）增添视觉功能。

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。

OPENCV的计算机视觉技术研究

人的双眼具备分类、识别、跟踪和判别等功能,计算机视觉技术同样具备这些功能,而实现这些功能的设备就是摄像机以及电脑。在计算机视觉系统中,无论是2D平面图像还是3D立体图像,都能够实现有效的获取所需信息。本文首先介绍了OPENCV,然后以OPENCV为基础,分析计算机视觉技术。

基于开源计算机视觉库OPENCV在VC中的应用

讨论了OpenCV(Open Source ComputerVision Library)相对于现有的计算机视觉软件包所具有的优势,描述了OpenCV的特点、环境配置和数据定义及表示方法,OpenCV成为一种源码开放、包含丰富的高级数学计算函数、图像处理函数和计算机视觉函数、不断更新和平台无关性的计算机视觉软件包.给一个实例说明它的部分特性.

基于OpenCV的计算机联锁自动测试系统研究

针对当前国内计算机联锁软件测试中存在的人工测试效率低、第三方测试难度大、严重依赖测试人员技术水平问题,基于OpenCV图像处理技术、AutoItX自动测试库,设计并实现了计算机联锁自动测试系统。系统通过计算机联锁上位机界面采用图像处理技术获取铁路站场数据;基于站场数据,采用进路搜索算法生成站场联锁表,进而基于联锁表生成相关测试用例;对测试用例编写测试脚本,实现对计算机联锁系统的自动测试。研究结果表明,该系统实现了第三方对计算机联锁系统的自动测试,能够有效地减少人工操作,在降低对测试人员技术水平的要求的同时提高了测试效率。

基于OpenCV的计算机视觉技术研究

该文基于OpenCV的计算机视觉技术进行研究,探讨了视频中计算机对运动物体视觉检测的原理,并对OpenCV的应用情况进行说明,阐述了基于OpenCV的计算机视觉技术体系,最终重点叙述了计算机视觉三维模拟技术,以期能为相关工作提供参考。

基于OPENCV的计算机视觉技术研究

随着计算机技术的快速发展,基于Opencv的计算机视觉技术水平获得了很大的提高。计算机视觉技术主要是实现人眼的分类、分割、跟踪、识别、判别决策等功能,在计算机视觉系统中创建3D、2D图像数据,以创建获取所需要信息的人工智能系统。本文主要基于Opencv计算机视觉技术来探讨在系统创建过程中存在着的问题以及相应的对策,以求获得对视觉技术的创新发展。