基于嵌入式Linux与S3C2410平台的图像识别与处理

本文首先简介基于嵌入式Linux系统的S3C2410平台和在该平台上进行开发所需的软硬件环境，接着对在该平台上如何实现对已经采集的图像进行识别和处理的相关理论进行简单介绍，着重介绍如何利用开源代码（OpenCV）快速进行图像处理的技术，最后给出对已采集图像进行处理的实例。     

浅谈OpenCV计算机视觉库

用C、C++、Java等计算机语言编一个图像识别程序,常常需要借助一些图像处理的工具库,OpenCV就是其中之一,使用OpenCV要比使用计算机应用软件困难,需要前期复杂的准备工作,如果了解了OpenCV与其他图像处理应用软件的区别、学习OpenCV的基础、运行环境、图像操作原理以及OpenCV文档包含的内容,学习和使用OpenCV就会容易很多。     

基于视觉的小型垂直起降UAV降落引导技术

为了使小型无人飞行器在执行任务过程中进行全程自动飞行,提出一种基于快速地面定位目标识别,与多目标尺寸视觉测量,使用Intel公司的开源图像处理库OpenCV进行高速实时图像处理,获取飞行器相对高度等信息以辅助引导小型无人飞行器自动降落的方法.     

基于图像处理的水厂加矾量自动决策系统

文章总结了国内外水厂加矾控制系统的现状,针对其不足设计了一套基于图像处理的水厂加矾量自动决策系统。该系统硬件部分以PC为主控制器,外接视频监控系统及投药控制电路,系统软件部分以C++编程语言为基础,OpenCV为图像处理和机器视觉库,开发出了基于MFC的软件系统界面。该系统可自动抓拍水质图像,对其进行相关图像处理后得到关键的水质参数,并根据水质变化适当自动地控制絮凝剂的投加量。     

基于OpenCV的图像分割

图像分割是图像处理中的一个经典难题,也是图像处理和计算机视觉领域中的基本技术。虽然已有上百种分割方法,但至今没有一种通用的分割方法。OpenCV是近年来推出的开源、免费的计算机视觉库,利用其所包含的函数可以很方便地实现数字图像和视频处理。本文主要介绍了用OpenCV实现的图像分割的三种算法:分水岭分割算法、金字塔分割算法和均值漂移分割算法。     

基于OpenCV的餐厅自动化结算研究

为实现餐厅结算的自动化,研究了基于OpenCV的图像处理技术。简要介绍餐厅自动结算系统的硬件构成和工作原理:由计算机、工业摄像头及底层交互单元组成;摄像头获取图像并经软件处理后识别为相应的价格,从而实现自动化结算。进而详细分析图像处理的过程,包括图像采集、预处理、特征提取及模式识别等主要步骤;阐述OpenCV函数在各步骤中的具体应用,并给出相应的实验结果。实验结果表明,将基于OpenCV的图像处理技术应用于餐厅自动化结算是完全可行的,这为餐厅自动化结算提供了一种新方法。     

基于迁移学习的全岩光片有机显微组分识别与定量——以皖泾地1井下三叠统殷坑组烃源岩为例

烃源岩有机显微组分的识别、分类及定量在油气勘探和评价中是重要的研究内容之一。传统的全岩光片有机显微组分鉴定与定量仍采用人工识别与数点计数结合的方式,存在主观性强、人工定量工作强度大、效率低等问题。针对上述问题,本文以皖泾地1井下三叠统殷坑组烃源岩为例,借助于机器学习及图像处理技术,尝试建立了一个基于迁移学习的全岩光片显微组分图像识别与分类模型,并通过OpenCV图像处理库对模型的分类结果图像进行定量统计。结果显示,模型对研究区数据集的整体分类识别准确率可达84.32%,且通过OpenCV图像处理库对各显微组分定量的结果与人工数点法统计定量结果相近,表明该方法可以较客观快速地对大量同类型的烃源岩显微组分图片进行识别和定量,显著提高了全岩光片有机显微组分鉴定及统计效率。     

基于模板匹配的手写字符识别技术实现

在传统的图像处理程序中,由于没有标准的API,往往会造成编码量大,效率又不高的结果．而OpenCV提供了统一的API,为后续的图像处理提供了极大的便利,在这里首先介绍了在VC＋＋6．0下安装、配置OpenCV（这里主要指的是OpenCV1．0版本）环境,以及建立OpenCV下的VC＋＋6．0应用程序框架．在模板数据库建立的过程中,首先将模板图片进行二值化,将特征值提取出来,存入模板库,从而完成模板数据库建立,再根据模板数据库对目标图片进行比对的过程中,将该目标图片的特征值与模板数据库中的所有特征值进行比对并计算相似度,进而针对相同字符的不同模板计算该相似度的期望和方差,根据计算所得的期望和方差得到最匹配的字符,即最终结果．     

基于OpenCV的图像处理

OpenCV是Intel公司推出的开源、免费的计算机视觉程序库,利用OpenCV可以很方便地实现图像和视频处理。本文介绍了OpenCV的历史、特点以及结构和应用,并以人脸检测为例介绍了OpenCV在图像处理中的应用。     

基于ART神经网络的汉字识别

针对汉字的多样性和相似性不同于西方字母,识别相对困难的问题,提出了基于ART神经网络的汉字识别方法．在识别前,利用OpenCV（开源计算机视觉库）将汉字进行图像处理,为后续识别提供输入数据;然后经ART神经网络对输入数据进行训练识别．采用8组相似度较高的汉字作为样本进行实验,证明了方法的有效性．     

OpenCV技术在数字图像处理中的应用

O penC V是开发的C源码,基于Intel处理器指令集开发的优化代码,具有统一的结构、功能定义、强大的矩阵计算能力以及方便灵活的接口等特点,实现了实时的图像处理和计算机视觉方面的通用算法。O penC V包括C V模块、C VAU X模块、C X C O R E模块、M L模块和H IG H G U I模块,有间接存取、直接存取和带指针直接存取三种存取方式。     

基于嵌入式的实时视频采集与拼接系统的设计

视频拼接在日常生活中有着广泛的应用。提出了一种基于Linux和Open CV的嵌入式实时视频采集和拼接系统设计方案。该系统采用Tiny4412四核处理器,通过两个摄像头实时采集图像数据,然后结合Open CV库利用改进的算法对两幅具有重叠区域的图像进行拼接处理,包括特征匹配和图像融合处理,生成拼接图像,最后把拼接图像在LCD上实时显示。实验结果表明,采取的算法能够适应多种环境,很好的抑制鬼影,并且拼接速度能够达到实时系统的要求。     

基于手机和GSM的远程自动视频监控系统

为满足小型私密场所安全监控的需要, 设计并实现了一套具有实时、 便捷、 易操作、 低成本和高可靠性的远程自动视频监控系统。从监控系统的功能原理出发, 由CMOS(Complementary Metal-Oxide Semiconductor Transistor)摄像头采集图像, 基于开源计算机视觉库(OpenCV： Open Source Computer Vision Library)对监控区域进行目标检测和人脸识别, 并结合视频中的运动信息形成触发条件, 使SIM900A模块把报警信息通过GSM（Global System for Mobile Communications）网络发送到用户指定手机上, 从而达到报警的目的。实验结果表明, 该系统作为计算机图像处理和GSM网络结合的一个典型应用, 目标闯入监控区域时能及时通过用户手机报警, 并且能有效避免噪声等干扰信息, 具有较强的可靠性和实用性。     

基于OpenCV的车辆轮廓检测

为了获得理想的车辆轮廓线,提出了一种基于开源计算机视觉库OpenCV的轮廓检测新方法。首先对图像进行形态学去噪、平滑滤波处理和二值化阈值分割等预处理,获得二值化黑白图像。然后通过轮廓提取和跟踪检测到车辆外轮廓线。在VC++6.0环境下,利用OpenCV编程实现了此方法。由实验结果看出,该方法可以较为理想地获得车身外轮廓线信息,既节省了预处理的时间,也保证了精度。     

基于空域正则化的模糊图像复原方法

以解决病态问题的正则化技术为基础,针对模糊图像的复原问题提出了一种新的空间域复原方法。在空间迭代运算中引入自适应的正则化参数,使其自动修正到最优,通过锐化图像进行后续处理,由此增强了原图像中重要的信息及边缘纹理部分。计算机仿真结果表明,与传统的迭代正则化方法相比,该方法的复原图像在改进信噪比数值(ISNR)和主观视觉效果上都有明显提高。     

四旋翼无人机单目视觉自主着陆系统研究

以基于计算机视觉技术实现四旋翼无人机自主着陆为目标,采用Pixhawk开源飞控和mavros技术,设计黑白相间的正方形分级嵌套地标,然后通过单目摄像头采集图像数据输入机载图像处理上位机NVIDIA TX2中进行图像处理,并结合OpenCV函数库功能完成地标检测识别,最终实现四旋翼无人机位姿解算与自主着陆.     

基于OPenCV哈密瓜纹理特征的提取

采用400~1000 nm高光谱成像仪获取哈密瓜高光谱图像,并选取哈密瓜纹理特征图像,在VC++6.0环境下利用开源计算机视觉库OpenCV进行编程,通过对图像的形态学去噪、平滑处理、消除背景以及二值化处理,获取哈密瓜纹理的二值化图像,实现了对哈密瓜高光谱图像纹理特征的提取。实验结果表明:该方法可以快速有效地实现哈密瓜纹理特征提取。