基于OpenCV2.4.9和Visual Studio2013的人脸自动识别程序

随着现代科学技术发展,人脸识别系统应运而生,逐渐成为现代智能化发展的重要表现方法。在研究人脸识别系统过程中,因为受到全新技术和算法的影响,使得人脸识别系统的研究工作面临重重困难。所以,本文详细介绍了一种人脸自动识别程序的设计思路,基于OpenCV2.4.9和Visual Studio2013软件收集一定数量的人脸数据,通过深度学习的方式对人脸识别模型进行训练,通过训练好的模型来进行人脸的识别。通过本文的研究,旨在为当前人脸识别研究提供借鉴。

基于OpenCV和YOLOv5的车道线检测与识别

为更加快速、准确识别汽车行驶区域并区分车道,实现无人驾驶,提出一种结合视觉OpenCV算法和改进YOLOv5算法的目标检测跟踪模型进行车道线检测的方法。在图像预处理阶段,首先读取视频图像,把每一帧RGB图像转为灰度图,通过Canny算子对图像的边缘轮廓进行提取,然后绘制车道线的掩码区域,并与边缘检测结合,采用ROI技术提取感兴趣区域,最后进行概率霍夫变换和最小二乘拟合,将得到的直线绘制到原图像中,最终对每一帧处理后的图像进行输出。目标识别模块采用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)深度学习方法及YOLOv5算法进行目标识别处理。实验结果表明,所提检测算法能够实现准确的车道线检测,实时性和准确性比传统算法高很多,且该方法具有良好的鲁棒性。

利用机器视觉方法研究双摆运动规律

利用机器视觉对双摆运动状态进行无接触测量研究了双摆的运动规律,尤其是混沌运动规律.研究表明:随着初始摆角增大,系统总能增加,双摆依次从周期性运动到准周期性运动最后到混沌运动转变,临界摆角为108°.双摆的能量是决定其能否出现混沌运动的关键因素.双摆系统结构简单、现象直观、成本低廉,而机器视觉方法可以实现无接触测量,避免了接触式测量对系统运动状态的干扰.该装置适用于大学物理实验课程中演示和研究混沌运动的规律.

《数字图像处理》理实一体教材编写方法探讨

针对当前数字图像处理教材存在的诸多问题,提出了一种简化理论教学、突出实践教学的教材编写方法,该法从教学内容、语言组织和实践设计等方面提出了多项革新举措,促使教材达到内容简练、明了易学的教学实效。遥感科学与技术专业实践教学表明,这种教材建立了丰富的实践教学资源,降低了知识学习难度,达到了短平快入门学习目标,大幅提高课程教学质量,为探索地方院校数字图像处理教材编写提供了一种可借鉴方法。

遥感专业《数字图像处理》教材建设有效途径分析

数字图像处理教材存在理多实少、难点解析不足等种种问题。针对这些问题,提出一种混合式立体改进方法,从内容、形式和实践方面提出了多项举措,以实现够用学会、讲练透彻的学习目标。通过分析遥感专业课程内容,提炼出相关知识点进行教材编写,得到理实一体的简明化教材。教学实践证明,这种教材建设方法丰富了教学资源,有利于学生对重难点知识理解,大幅提高学习效率和质量,不失为一种有效的逆向教材建设创新方法。

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。

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。

基于光学法的水下爆炸冲击波流场压强测量与分析

针对水下爆炸流场多参数测量,发展了基于OpenCV图像处理技术的光学法,对水下爆炸实验中冲击波超压进行测量并与理论和数值结果作对比。发现基于OpenCV图像处理技术的光学法能够较好地实现冲击波阵面的捕获与超压测量并实现冲击波传播过程、爆轰产物发展等流场信息的获取,可为光学法在水下爆炸实验中的应用提供借鉴参考。

基于OpenCV的人脸黑头识别算法

目前越来越多的人受到人脸黑头问题的困扰,为了更加直观地看到人脸黑头的情况,基于OpenCV提出了一种智能识别黑头的算法,通过黑头仪设备获取到人脸照片,先通过灰度化,去噪滤波,图像增强算法对图像进行预处理改善图像质量,再进行自适应阈值二值化去除图像背景,获取到疑似黑头的特征,再根据黑头预设特征对疑似目标进行筛选得到最终识别为黑头的结果,并进行标记和计数。将算法移植到黑头仪设备中,经过测试,算法识别准确率达到85.55%。

养殖水体中校色卡识别与色彩变化分析

水下环境中颜色变化是一种常见现象,研究其变化特征可应用于水下图像处理和水产养殖生物监测等。利用校色卡分析不同水深颜色变化的特点,实验中首先对图像进行大小归一化及颜色空间转换;其次用图像与标准色块对比计算差值图像;然后进行轮廓提取并筛选出可能的色块加入候选列表,通过候选列表中的色块计算出原图色卡的位置;再通过仿射变换将原图色卡提取出来;最后,通过比较不同水深图像中色卡色块的颜色值,分析水下环境中的颜色变化。实验结果表明,该方法能够有效地检测和分析水下环境中的色卡,在0~3 m的浅水域中检测准确率达到100%,在3~10 m的中层水域中检测准确率达到93%,在大于10 m背景较为复杂深水域中提取准确率达到73.7%,在占用极小内存空间的情况下达到了较高的识别准确率;通过水下颜色分析得出:随着水深的增加,红色光的吸收和衰减最明显,蓝色光的吸收和衰减也比较多,而绿色光的影响较小。研究内容为利用水下摄影研究水产养殖生物行为提供了参考方法。

基于虚拟现实技术的自动驾驶仿真训练研究

随着自动驾驶技术的发展,现实中的路测数据已经难以满足相关算法的测试需求。为了缩短自动驾驶算法的开发周期,减少开发成本,论文结合数字孪生思想,搭建了自动驾驶仿真训练平台。仿真平台采用Unity3D引擎进行自动驾驶仿真,使用车辆内置激光雷达和摄像头采集仿真数据;通过Python建立服务器读取摄像头数据,并同步仿真画面进行道路分析,其中采用DeepLabV3+神经网络检测道路,OpenCV检测周围环境;同时编译制图软件连接服务器,通过内存共享机制,读取激光雷达数据,进行实时道路绘制。平台生成的数据集与现实路况生成的数据集,经过10次训练产生的训练误差相似度为93.3%,验证误差相似度为90.9%。

基于数理统计特征的人机交互图像手势识别

在人机交互领域中手势识别的应用前景十分广阔,在诸多领域中均为人类带来了无限便利。基于数理统计特征设计一种人机交互图像手势识别方法,实现了基于数理统计特征的手势信息获取与基于识别结果的人机交互。对人机交互图像实施图像灰度化处理、二值化处理、平滑处理、边缘检测和轮廓提取处理等一系列预处理。通过OpenCV提取二值化人机交互图七个具有尺度不变性、旋转不变性、平移不变性的Hu矩,前四个矩描述手势的图像椭圆、主轴方向角、面积、旋转半径这四个物理量,后三个矩描述的是图像对称性、重心、中心距。基于Darknet-19改进YOLO-V2网络的骨干网络,使模型能够预测的anchor box数量达到16×16×N个。基于改进YOLO-V2网络设计手势识别模型,模型的输入为人机交互图、提取的手势轮廓与Hu矩,实现交互图像手势识别。测试结果表明,设计方法在室内和室外的手势识别准确率均较高,通过该方法的手势识别结果能够实现人机交互。

低本高效人脸识别系统设计的汽车记忆座椅模块开发

近年来,记忆座椅作为一种新型的座椅形式,因其简便的操作过程受到广大消费者的青睐。但是目前国内外绝大多数的记忆座椅仍然面临着成本高、调节准确度低的问题。为改善车主的使用体验,提出一种座椅自适应调节电控模块,基于人脸识别技术,通过更加简洁高效的代码使得操作更加便捷、调节更加准确。首先,通过单片机使用OpenCV确定最佳人体识别方案;然后运用微型控制器(microcontroller unit,MCU)自动控制技术进行座椅控制系统的电路设计及电控程序的编写;最后使用STM32单片机运行电控模块并进行验证,识别成功率达92%。研究结果显示,该人脸识别系统在保证了识别准确率的同时控制了成本,结合汽车中的记忆座椅后对于简化座椅调整流程、改善用户实际体验效果具有实际意义。

基于Qt的遥操作GIS维护机器人监控系统设计与实现

在电力系统中,为了更好、更方便地遥控操作机器人清理气体绝缘开关设备(Gas Insulated Switchgear,GIS)腔体内的螺栓、螺母等异物,研发GIS维护机器人监控系统。采用Qt平台开发,结合FFMPEG和OpenCV采集RTMP网络视频流并进行图像处理,实现对腔体内异物的检测识别与精准定位;以SLAM点云进行环境感知,还原出机器人在腔体内的实际场景。测试结果表明,在无线环境下,该系统可高效实现与机器人的数据交互和有效地实时监控,较好地完成GIS腔体内遗留物的识别与清理。

基于决策树算法的水果分类识别

水果销售作为餐饮零售业的重要分支,正逐渐引入无接触服务的概念。通过非接触式水果销售机器人,消费者可以享受到安全、卫生、快速的购买体验,同时商家也因此获得更高效的销售方式和更为便捷的管理手段。在该系统中,基于图像处理的图像识别技术显得尤为关键。因此,该研究着眼于设计一款低成本的水果自动分类系统,并应用于TI AM5708工业派上。该设计通过工业相机采集实时视频流,提取图像特征制作数据集,并训练决策树分类模型。经过测试,该模型可准确快速识别水果,满足实际水果店销售需求。

基于OCR技术的烟包出库信息比对系统开发

设计一套基于深度学习的文本检测比对系统,采用工业相机采集原产地烟包标签和物流入库条码标签的图像数据,利用OpenCV对图像进行预处理,提取标签位置并进行正畸和放大,利用PP-OCR超轻量级OCR系统对标签中的文字进行自动识别,并结合深度学习算法进行样本训练和逻辑匹配,实时检测出标签信息不符合的烟包,并触发剔除指令,将问题烟包移送至待检区。测试结果显示,该模型对烟包文本图像具有良好的识别效果,准确率达99.85%。在实际应用中,信息的实时识别准确率能保持99.97%,实现数据标签检查的自动化,降低检测人员的劳动强度,提高了生产线的自动化水平。

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MediaPipe的手势识别算法研究与应用

随着人机交互的飞速发展,手势识别技术逐渐引起研究人员的关注。然而复杂的环境会对手势识别的准确性产生很大的影响,本文旨在探索一种基于MediaPipe的高精度手势识别算法,算法采用MediaPipe的手部关键点检测模块,对手部姿态进行检测和识别,利用本文的手势识别算法对手势进行分类识别。通过实验证明,该算法可以有效地克服光照变化、背景干扰和手部遮挡等问题,并可同时对多只手进行识别,提高了手势识别算法的准确性和鲁棒性。

基于OpenCV-python监控视频车辆计数统计功能研究

针对实时获取监控视频车流量的迫切需求,利用OpenCV-Python实现监控视频车辆计数统计功能。首先,通过背景减除法的前景提取算法来分割出图像中的车辆。然后,通过轮廓检测和形态学操作对车辆进行处理和过滤,以消除噪声和不必要的检测结果确保准确计数。最后,将该方案与YOLOv5模型和SORT算法相结合作对比。实验结果表明,两种方案都能够有效地实现车辆的计数,但传统图像处理没有深度学习精度高,且难以适应不同路段的道路场景,为此提出将传统图像处理与深度学习相结合的建议,为车辆计数提供更好的解决方案。

基于OpenCV的水下管道自巡检机器人的设计

水下管道在水下石油运输等方面有广泛的应用。针对水下管道的自巡检工作开展困难,本文提出了一种基于OpenCV的水下管道自巡检机器人的设计,该设计以STM32单片机为核心,控制水下机器人游动、转向完成巡迹工作,同时,利用OpenMV内置的库函数对管道情况进行识别,并反馈至计算机终端。本设计具备较好的稳定性和可操作性,结构完善,功能完备。