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LBPH的智能考勤方法研究

针对高校学生较多,传统人工考勤方式效率低,易出现学生代签、早退等问题,鉴于此提出一种基于Local Binary Pattern Histogram(LBPH)的课堂考勤方法。该方法采用LBPH人脸识别算法,对考勤学生进行人脸识别,成功识别出勤学生,并对照人脸数据库,未识别的学生则为缺勤学生。再根据Hough变换检测和Canny边缘检测,绘制教室座位格网,并结合考勤学生人脸识别结果,实现座位与学生相匹配。在两者基础上,基于Python语言开发了课堂考勤系统。实验结果表明,该方法具有较高的人脸识别率,能有效完成课堂考勤工作,提高考勤效率。为更好推进考勤管理高效化、智能化建设提供新的思路。

改进Canny算法在编织布疵点边缘检测中的应用

传统Canny算子在边缘检测和连接时,高低阈值由人工经验选定,缺乏自适应性,无法根据外部环境的变化,实时改变高低阈值。针对这一问题,本文提出一种利用基本全局阈值分割算法改进的Canny算子,并将其应用在编织布疵点检测系统中。通过检测系统自动适应外界条件以取得待检测图像的边界信息,最大程度地减少了因人为确定阈值而造成编织布边缘信息检测结果不准确的问题。实验结果表明:改进后的方法相对于传统方法,检测时间虽略有增加,但检测出的边缘像素明显增多,在边缘像素连接方面效果更好,且能在一定程度上抑制了假边缘,提高了Canny算子在织物疵点边缘检测上的准确性和自适应性。

基于单目视觉的三维重建与测距方法研究

针对单目视觉所成的单幅图像,提出单幅图像的三维重建与测距方法.该方法运用基于消失点的单幅图像三维重建方法,借助Python测算出各个单幅图像的消失点并计算相机的内外参数,在此基础上借助Matlab软件构建了单幅图像的三维重建模型,然后分析并计算图像中物体距离.通过实验验证了提出的方法具有较好的效果,灵敏度分析证明该方法具有较强的稳健性.

基于Python+OpenCV的车牌识别技术的研究

通过Python开发平台和OpenCV机器视觉库等技术对牌照识别进行研究,旨在寻求更为快捷有效的算法。本系统的总体框架分为图像预处理、车牌定位、字符分割和训练识别等核心模块。实验结果表明该系统具有良好的时效性和识别效果。

基于图像处理技术对秸秆碎片的一种分析方法

本文利用图像处理技术,通过Python-OpenCV函数库编写的分析算法,对揉丝机、铡切机等秸秆揉切粉碎设备处理后的玉米秸秆碎片样本进行分析,可以得到样本中每个秸秆碎片形状的基本特征,如投影面积、长度、宽度、长宽比等信息。再将这些数据进行储存、计算分析等处理,对这些碎片进行面积分组,长宽比分组,从而得出样本中的秸秆碎片形状的分布图。此图像处理方法,可以快速准确地对数量形态繁杂的秸秆碎片进行分类化可视处理,从而可以直观地得出符合条件的碎片所占比例,为揉切机的揉丝切碎效果提供参考依据。

基于OpenCV+Python的道路结冰检测系统的设计

针对目前国内基于视频检测的道路结冰检测装置采集到的路面图像环境复杂、结冰信息提取不充分导致识别准确率低的问题,设计了一种道路结冰检测系统;通过设定ROI以及边缘检测与二值形态学结合的方法对车辆进行分割以获得仅有路面的图像,采用自适应小波去噪算法对路面图像进行预处理以提高图像识别的准确率,提取道路图像颜色H、I分量的三个低阶矩以及灰度共生矩阵中的能量、熵和方差的组合作为特征向量,使用SVM分类器对道路图像进行识别,结果通过以太网分级传输至监控中心对数据进行存储、查看以及显示.实验结果表明,该系统能够准确、有效地对道路状态进行识别,并能够将图像以及数据发送至监控中心供工作人员查看,为交通管理部门的决策提供了数据基础.

基于EasyDL的芯片表面缺陷检测方法研究

芯片引脚及芯片表面划痕缺陷检测在芯片的物理性检测和智能制造生产中都具有重要意义。为了实现对芯片引脚和表面划痕缺陷的高质量、高精度检测,文章结合Python-openCV对芯片图片进行预处理并利用百度飞桨EasyDL平台,采用有监督训练模式训练了芯片引脚检测模型以及芯片表面划痕分类模型。首先,判断图片亮度是否符合要求,并把不符合的图片进行增量,然后通过图像处理调整图片亮度,再通过阈值分割出芯片位置,对图片进行标注并送入EasyDL平台进行模型训练。实验阶段数据表明,引脚模型准确率为99.6%,测量误差为±0.1%、划痕模型准确率为100%,单张芯片图片判断引脚和划痕时间为56ms±3ms。因此利用图像预处理与深度学习相结合的芯片缺陷检测,不仅保证了缺陷检测的精度,同时还保证了模型的准确率,充分满足了检测行业对模型的高精度、高效率、高实时性的要求。

基于OpenCV-Python的木材缺陷图像分割教学软件

OpenCV是一个开源计算机视觉与机器学习软件库,Python是一种通用的流行编程语言,OpenCV-Python是OpenCV的Python API绑定库。针对林业图像处理“金课”课程,构建一套基于OpenCV-Python的木材缺陷图像分割教学软件。介绍了OpenCV-Python库的特点及图像分割算法的分类;利用Anaconda及PyCharm搭建基于OpenCV图像处理开发平台,实现10种木材缺陷图像阈值分割方法,其中Sauvola及ISODATA算法最优;利用OpenCV与Tensorflow的有机结合,实现木材缺陷图像语义分割。实践表明,构建的软件便于互动式教学及后续扩展,促进了林业图像处理课程“金课”的建设。

基于OpenCV-Python和树莓派实现图像数据远程采集

随着智能技术在农业生产管理过程的应用,往往需要采集种植现场的大量图像和视频数据,以便构建AI所需的数据集。文章简述基于树莓派、摄像头、Linux系统、Python语言、Numpy和OpenCV等库,搭建实现远程自动图像采集并实时将图像数据传输至远程后台的装备。

基于CCD的球形果蔬分类系统设计

利用CCD代替人类视觉,通过合理的传输机构代替人类手臂,从而使用自动化设备实现球形果蔬的分类工作。基于这一思路,设计一种球形果蔬分类系统。该系统是一个嵌入式系统,主要由CCD传感器、STM32F427主控以及传输机构组成,通过模板匹配和特征检测技术将一种球形果蔬中符合条件的个体筛选出来,通过提高CCD精度及主控性能,可以用于多种球形果蔬分类场景。

基于Python的人脸马赛克处理软件

为了保护图像中的人脸信息,文中设计和开发出了一个人脸马赛克处理软件。该软件基于Python+OpenCV3的模式,在PyCharm2016的环境下开发,通过Python标准的Tk GUI工具包的接口实现了为单幅图像人脸马赛克处理和多幅图像人脸马赛克处理的功能,可有效保护人脸信息。

基于感知哈希的相似图像检测软件

为了检测网络中的相似图像,设计和开发出基于感知哈希的相似图像检测软件。该软件在JetBrains PyCharm环境中开发,使用Python语言和OpenCV3实现一种基于非负矩阵分解和环形分割的感知图像哈希算法,通过PyQt5工具包构造用户图形界面。该软件实现感知图像哈希提取和相似图像检测等功能。

图像处理技术在地铁屏蔽门中的应用

将基于人物特征识别的图像处理技术应用于地铁屏蔽门形成基于图像处理技术的客流诱导型地铁屏蔽门系统,成为解决站台拥挤问题的有效途径之一。该技术基于OpenCV框架和Python语言,利用Python中的软件库和图像处理算法训练模型来识别地铁列车车厢内的乘客数量。首先通过摄像头拍照采集图像;其次对图像进行识别处理,将车厢内客流数据提供给屏蔽门控制系统可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,PLC)并与客流预警阈值进行对比;最后根据不同客流等级控制地铁屏蔽门上的指示灯显示不同的颜色来诱导乘客乘车。制作比例为1∶5的屏蔽门教学模型,并安装摄像头采集客流量,进行实验验证。结果表明,基于图像处理技术的客流诱导型地铁屏蔽门可以实现乘客拥挤状态显示,诱导乘客乘车,该系统将为地铁客流组织提供参考。

基于PYNQ-Z2人工智能开发平台的人脸追踪检测系统设计

文章提出一种基于赛灵思嵌入式人工智能FPGA开发平台PYNQ-Z2的人脸追踪检测原型系统。通过搭建Linux环境并运行Jupyter Notebook交互式在线编译器,调用IPython内核和PYNQ的硬件库,导入OpenCV库编写并且编译执行Python程序,可实现在线控制PYNQ-Z2来获得视频流输入并对视频数据进行传输和处理,从而实现人脸图像的分析与检测。本设计利用了PYNQ-Z2的可编程系统(PS)和可编程逻辑(PL)的交互式数据传输处理,尽可能的发挥ARM和FPGA的优势,从而实时的进行人脸检测。

基于ORB算法的坐姿识别综述

为满足现代社会对于减少坐姿引发的健康问题的需求,文章基于ORB算法,应用图像直方图,使用Python编程语言和OpenCV库提出了一种可实现的坐姿识别方法,并对其进行实验验证。

基于人脸识别技术的疲劳监测系统设计

提出了一种基于人脸识别技术的人体疲劳状态实时监测系统,主要依据人脸识别技术进一步对人眼识别,通过人眼轮廓的变化判断人体的疲劳状态。该方法可以用于实时准确监测课堂上学生的疲劳状态,也可以对疲劳驾驶、小区人员管理方面进行监测。本系统具有硬件简单、成本低廉、易于推广的特点。

基于图像识别的油套管计数系统设计与实现

石油是工业生产和日常生活使用的主要能源,对工业生产和日常生活有着重要的影响。石油开采要使用大量的油套管,在油套管的日常仓储管理中,对油套管进行计数是必不可少的环节,目前采用人工计数不仅工作效率低,而且计数的准确性也比较低。文中基于中海油能源物流公司塘沽基地的科研项目,设计并实现了自动油套管计数系统。对其中应用到的图像处理和油套管识别自动计数方法做了细致的分析实验与研究,并最终形成一套可靠的技术方案,实现了油套管自动精确计数。

基于OpenCV-Python的土壤颗粒动态休止角试验

为准确快速获取新疆棉田机收膜杂中土壤颗粒的动态休止角,结合基于OpenCV-Python的计算机图像处理技术,搭建土壤动态休止角测量装置。为保证动态休止角测量的准确性,利用三维块匹配滤波算法对采集图像进行降噪处理,图像降噪前后的峰值信噪比为36.48 dB,结构相似指数为0.88;采用Canny算法提取土壤边界并通过改进的最小二乘法求解土壤边界拟合方程,获取土壤颗粒的动态休止角。依据该方法测定不同转速下土壤颗粒的动态休止角,分析转速对动态休止角的影响规律,分别构建线性拟合模型和多项式拟合模型。通过方差分析可知,多项式拟合模型拟合度较高,该模型R^(2)为95.72%,均方差为0.061。在此基础上优化求解,得到土壤动态休止角最优测量转速为7 r/min。本研究采用的土壤动态休止角测量装置精度和准确性较高,其结果可为土壤流动特性的研究及土壤筛分、输送等机具的开发设计提供参考。

基于OpenCV-Python的体育赛事视频检索系统设计

为了提高检索系统的检索效率,满足市场内更多体育爱好者对赛事视频的检索需求,开展基于OpenCV-Python的体育赛事视频检索系统设计研究。首先,考虑到体育赛事视频与其他视频之间的差异,选择ONVIF356-8950型号的4K高清网络视频数据解码处理器,选用RS485接口执行器作为其重要接口;其次,搭建系统检索操作环境,提取体育赛事视频相似播放帧图像,对成果进行边缘检测;最后,进行对比实验。实验结果表明,在输入相同检索关键词的条件下,该系统的有效检索量更高,且检索结果反馈时间更短。