基于OpenCV的运动目标检测与跟踪

提出了一种基于OpenCV的视频应用程序的开发方法。将Intel公司开放的OpenCV源代码作为开发的视频应用程序的基础函数库,改写或调用其中的函数,可根据需要用C++语言开发视频应用程序,从而克服了视频应用程序开发周期长、效率低的缺点。给出了部分OpenCV具体的设置方法和过程,并通过利用OpenCV编写的运动目标检测与跟踪的应用程序验证了该方法的有效性和可行性。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图像预处理,获得二值化黑白图像。通过轮廓提取和跟踪检测得到车辆和人的外轮廓,进而实现运动目标的跟踪。在VC++6.0环境下,利用OpenCV编程实现了此方法。实验结果表明,该方法可行。     

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪

提出了一种基于OpenCV的视频应用程序的开发方法.将Intel公司开放的OpenCV源代码作为开发的视频应用程序的基础函数库,改写或调用其中的函数,可根据需要用C++语言开发视频应用程序,从而克服了视频应用程序开发周期长、效率低的缺点.给出了部分OpenCV具体的设置方法和过程,并通过利用OpenCV编写的运动目标检测与跟踪的应用程序验证了该方法的有效性和可行性.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图像预处理,获得二值化黑白图像.通过轮廓提取和跟踪检测得到车辆和人的外轮廓,进而实现运动目标的跟踪.在VC ++ 6.0环境下,利用OpenCV编程实现了此方法.实验结果表明,该方法可行.     

基于U-Net和Res_UNet模型的 传送带矿石图像分割方法

针对传送带矿石图像中矿石粘连和边缘模糊造成的分割不准确问题,提出了一种基于U-Net和Res_UNet模型的传送带矿石图像分割方法.该方法首先将待分割图像经过灰度化、中值滤波和自适应直方图均衡化处理后,利用预训练的U-Net模型提取图像轮廓;然后,将图像轮廓二值化后,利用预训练的Res_UNet模型进行轮廓优化;最后,利用OpenCV得到分割结果.与基于形态学重建的分水岭算法和NUR法分别对10张测试图进行实验比较,结果表明,所提出的利用深度学习实现矿石轮廓检测和优化方法分割的结果更加准确,证明了其对传送带矿石图像分割的有效性.     

基于图像处理的刀具边缘轮廓提取

本文介绍了利用图像处理技术提取刀具边缘轮廓的方法。主要包括图像的采集、预处理、二值化、边缘检测及轮廓提取等。讨论和比较了几种常用的边缘检测算法。通过实例验证,本方案有良好的抗噪声性能,能准确提取刀具边缘轮廓。     

棉纤维成熟度的图象分析

棉纤维成熟度的图象分析包括输入图象的预处理,纤维轮廓的抽取及参数检测。在图象预处理中,首先用中值滤波消除图象中的噪声,然后再二值化。轮廓通过直接跟踪纤维外边界来获得。本文提出了转折点定义,根据轮廓方向链码判别出转折点,再利用奇偶检测测量纤维参数.根据这些参数计算纤维的成熟度。     

基于MATLAB的人体切片图像处理与分析

利用MATLAB环境,使用图像二值化、边缘检测、轮廓跟踪等图像分割处理技术,从中国数字人体切片图像数据集中获取皮肤轮廓线数据,分析计算男女人体皮肤层与骨架之间的解剖距离数据,抽取主要控制点与控制尺寸.     

基于多传感器融合的前方车辆识别方法研究

为提高汽车安全辅助驾驶系统对前方车辆识别的准确性和实时性,提出了一种基于摄像头和毫米波雷达信息融合的前方车辆检测方法。首先将毫米波雷达和摄像头进行联合标定,并确定两个传感器坐标系之间的相互转化关系,对毫米波雷达数据进行预处理快速分割图像,以获得前方车辆识别的感兴趣区域;然后采用自适应阈值对感兴趣区域内的图像进行二值化处理以获得车辆底部阴影信息,利用边缘检测和霍夫变换得到车辆上下边界的位置信息;通过底部阴影和上下边界信息获得车辆识别的高度与宽度,最后根据车辆对称性特征建立识别窗口。试验验证表明,该方法前方车辆检测准确率为90.2%,单帧图像的处理速度为32 ms,能够满足智能汽车应用中的实时性和准确性的要求。     

基于图像处理技术的管道裂缝检测方法研究

提出了一种新的管道裂缝检测方法,基于OpenCV开源平台开发了一个方便用户使用的图像处理系统,实现了管道缺陷检测。该方法首先利用中值滤波法去除图像中的噪声;然后使用形态学梯度算法检测裂缝图像边缘轮廓;最后通过Otsu算法自适应地选取阈值分割图像得到管道裂缝的二值图像。对管道裂缝的检测实验结果表明本文提出的方法检测效果优于DEE(dou-edge evaluation)方法。     

结构化道路车道线识别的一种改进算法

基于机器视觉高速智能车辆,提出了一种改进的道路识别算法. 通过实车采集的图像进行灰度化、中值滤波、边缘增强、最优阈值二值化,获得良好的二值化图像. 根据道路特征采用一种改进的Hough变换识别出边界. 在预处理和检测时都使用感兴趣区域(AOI),减少了图像处理时间,提高了道路识别的可靠性. 实车实验表明,该算法具有良好的实时性、可靠性和鲁棒性.     

多车道复杂环境下前方车辆检测算法

为了解决智能车安全辅助驾驶系统中前方车辆目标的检测问题,提出了一种基于改进阴影多特征与深度网络学习的车辆检测算法。基于前方车辆与本车存在安全距离,选取道路图像底部几行作为候选道路背景并对其预处理排除干扰,通过差分得到车底阴影增强图像。利用自适应阈值法确定图像灰度分割阈值并对道路二值化图像进行形态学预处理。然后,利用最小外接矩形框选候选车辆目标,结合车底阴影几何位置特征、对称度特征进行滤波生成车辆假设。最后,基于局部二值模式纹理特征和深度学习方法验证车辆假设。实验结果表明:在复杂干扰的多车道环境中,算法可以有效地检测前方车辆目标。     

基于OpenCV的视频图像人眼跟踪方法的研究

在机动车驾驶员疲劳状态监控过程中,为了实时地跟踪驾驶员的眼部位置,定位并跟踪眼睛,进而判断眼睛的状态,提出了一种基于OpenCV的人眼识别和跟踪的视频图像检测方法。在VC++开发平台上,结合OpenCV相关封装函数和外接的摄像头,编写程序实现了对人眼的识别和跟踪。编译运行结果表明,该算法可靠性高,能够满足驾驶员眼睛监测的初步要求,在正常情况下能够检测出人眼,准确度较好,具有一定的实用性。     

基于OpenCV的人脸检测与跟踪方法实现

人脸是视频内容中的重要信息,对人脸的检测与跟踪是智能视频分析的一个重要分支。实现了基于OpenCV的人脸检测与跟踪方法。首先计算视频图像的Haar-like特征,然后利用AdaBoost级联分类器进行人脸检测,最后使用基于颜色的Camshift算法实现人脸跟踪。在VS 2010开发平台上调用OpenCV函数库进行C++编程;并使用MFC框架实现了人脸检测与跟踪方法。仿真实验结果证明方法思路合理、计算复杂度较低、鲁棒性较好。     

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。     

基于Adaboost算法的车牌检测在OpenCV上的研究与实现

Adaboost是一个构建精确分类器的学习算法,在目标检测领域有着广泛的应用。OpenCV是Intel开源计算机视觉库。该文给出了在OpenCV上利用Adaboost算法,实现车辆车牌检测的完整实验过程,包括样本的建立、训练级联分类器、以及利用训好的分类器进行目标检测。     

基于自适应轮廓匹配的视频运动车辆检测和跟踪

为了对高空拍摄的交通场景进行图像处理，实现对运动车辆的检测和跟踪，以获得车辆的运行轨迹，在固定模板的基础上，利用自适应轮廓匹配算法，结合误检判断和轮廓分解，较好地检测出了车辆轮廓，并能避免由于两辆车靠近带来的误检．将自适应轮廓匹配思想移植到车辆跟踪中，可以实现较为准确的跟踪．计算机检测和人工检测的比对实验表明，在一定的条件下，这种算法有效消除了误检和多检现象，其正确检出率达到95．01％，即使存在一定的漏检，也可以通过插值实现填充．     

基于LBP和OpenCV的实时人脸检测系统设计

为了在实时的视频流中快速准确地检测人脸信息,本文采用了一种基于人脸局部LBP特征的检测方法,利用Open CV视觉开发库,在Visual Studio2010环境下采用C++语言开发了一套实时人脸检测系统,利用Open CV中的两个工具opencv_traincascade和opencv_createsamples对样本数据库AR和FERET中的图像进行学习训练,通过训练后的人脸和人眼分类器face.xml和eye.xml文件对实时图像进行人脸检测。测试表明,相较于传统采用Haar特征的人脸检测系统,本文采用的LBP特征人脸检测系统,在检测速度和准确性方面效果更好,本系统也可以在移动平台上部署。     

OpenCV的车道线检测方法

基于开源计算机视觉库(OpenCV),提出一种轻量级的车道线检测方法.首先,对输入的原始图像进行灰度化处理,紧接着使用双边滤波滤除噪声,大幅度保留原始图像的边缘信息;然后,用Canny边缘检测提取图像边缘;最后,使用速度更快的渐进概率Hough变换(PPHT)识别车道线.仿真结果表明:预期检测车道线的效果较好.     

一种新的车牌快速定位方法

针对车辆图像分割困难，车牌位置定位不准等问题，提出了一种新的车牌快速定位方法，在图像增强与分割的基础上，对得到的二值图像作行，列扫描，并利用车牌位置信息，尺寸信息来缩小搜索范围，提高了定位精度和实时性，对不同光照、不同车型的汽车图像的仿真试验结果表明，该方法具有较好的定位精度和鲁棒性。     

一种基于OpenCV的多扇区圆检测方法

针对工业控制现场和生产流水线上对机器视觉的需求,提出了一种基于OpenCV的多扇区圆检测方法。首先对OpenCV做了简单介绍,给出了多扇区圆检测的原理与检测步骤,然后经过实验表明,在较高的干扰下仍能将圆形准确无误的检测出来,与随机Hough变换相比,有较高的识别准确率和较小的计算开销。