基于OpenCV的数码管数字识别实验设计与实现

为了提高自动化专业"数字图像处理"课程的教学质量,使学生能够利用OpenCV进行图像处理,给出了数码管数字识别的实验设计与实现的案例。基于单片机课程教学中的开发板平台,采用数码管显示数字,对摄像头采集的图像进行数字识别实验,结果表明,能够实现对数码管数字的准确识别。通过该实验设计,不仅能够使学生掌握OpenCV在图像处理中的用途,也能够使学生的编程能力和实践能力得到提升。     

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.     

基于树莓派的嵌入式Linux多线程图像采集方法

为了提高利用OpenCV库函数进行图像采集的帧率、减少图像采集延迟,在基于树莓派的嵌入式Linux系统中,设计了一种多线程图像采集方法,并对图像采集的帧率和延迟进行了测试实验.实验结果表明,在使用USB接口或CSI接口摄像头进行图像采集的条件下,相对于直接调用OpenCV中的库函数进行图像采集,利用多线程采集方法可使采集帧率至少提升143.8%,采集延迟至少下降31.1%.     

基于ZYNQ硬件加速OpenCV实时高清显示系统设计

OpenCV是一个用于PC端图像处理、分析方面的开源函数库.为解决OpenCV对PC端资源依赖程度高、耗时长等问题,研究按照Vivado HLS规范,将C++编写的OpenCV程序封装成Verilog IP核,并导入ZYNQ的PL中;再结合Xilinx官方提供的IP核库,以及通过ADI的LCD控制器-ADV7511,实现了基于Xilinx APSOC平台-ZYNQ,实时硬件加速OpenCV图像处理的高清显示系统设计.实验结果表明:对OpenCV中的Rgb2Gray、Sobel、Threshold等算法实现了硬件加速,处理一幅图像共计耗时11.12 ms,各硬件模块内部资源占用率为1%至3%;而传统PC端运行OpenCV相应算法、处理同一图像耗时为375 ms.硬件加速后的高清显示系统能通过HDMI接口清晰、低延时地显示高清图像.     

犯罪现场碎片拟合系统设计与实现

犯罪现场纸质碎片的计算机自动合成将提高办案民警的工作效率,为侦查办案提供有益的线索和侦查方向。提出现场碎片扫描获得原始图像,图像处理获得边缘,图形比对获得碎片之间的对应关系,并依此关系将原始碎片图像进行计算机自动复原的技术路线。基于OpenCV图像处理平台,采用面向对象的分析和设计方法,设计并实现了犯罪现场碎片拟合系统,实验证明了技术路线的可行性,为进一步在复杂情况下碎片拟合研究奠定了基础。     

基于计算机视觉的排爆机器人设计

本设计基于单片机及计算机视觉技术,完成了一个新型排爆机器人的制作．单片机作为系统检测和控制的核心。负责控制机器人平台及摄像头云台．应用了最新的计算机视觉技术（OpenCV）,该技术可实现目标的识别,识别出爆炸物,从而控制摄像头云台实时跟踪,传回所需爆炸物的图像信息,达到使操作员简洁快速排爆的目的．     

一种基于多摄像头的大场景远程实时监控系统

为了满足对大场景进行监控的需求,设计了一种基于多摄像头的远程实时监控系统.系统主要由视频采集、网络传输、远程图像拼接与显示3个部分组成.视频采集部分以FPGA为处理器,通过控制TW2867视频解码芯片实现4路视频同时采集;网络传输部分通过控制千兆以太网收发芯片RTL8211EG,并采用UDP协议实现了视频数据到上位机的高速传输;上位机接收多摄像头数据后,使用OpenCV及GPU完成了图像的快速拼接和显示.采用千兆交换机构建了8个摄像头的大场景远程实时监控系统,测试结果表明:系统视频传输速率可达912 M B;初始化完成后,全景图像拼接时间只需0.38 s;视频刷新速度可以达到15帧/s.所设计的系统可以扩展连接更多的摄像头,满足了更大场景拼接的需求.     

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。     

轴类零件数字图像边缘检测对比研究

图像处理技术可应用于轴类零件自动检测装配线上,针对图像处理速度慢会导致装配线上自动化检测效率低的问题,对比研究了图像平滑及边缘检测算法,分析了分辨率对图像处理速度及边缘提取效果的影响。实验结果表明,将处理不同分辨率图像的速度与装配线上零件的传送速度匹配起来,可以在实现实时检测的同时提高检测效率。     

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OpenCV的古籍边缘检测技术研究

针对古籍图像自身特点,采用二次滤波改进Canny边缘检测方法,通过图像预处理、Canny检测、边缘修正、二次滤波等步骤对古籍图像进行边缘检测,并给出基于OpenCV算法,通过实验表明该方法有效地提高了古籍边缘检测的效果。     

荧光磁粉探伤自动缺陷识别方法研究

针对荧光磁粉探伤的人工观察识别过程中工作量大、效率低、准确性低及健康危害严重等问题,提出一种新的自动化图像处理与缺陷识别方法。通过分析磁痕图像,设计了一种基于Photoshop中"色彩范围"选择功能的彩色图像分割算法;基于图像形态学提出图像去噪与还原算法;在区域生长理论的基础上进行相关优化,实现单个连通区域的高效提取;基于真伪信号的特征差异设计了缺陷识别方法。以样本图片为例,在集成了OpenCV的VC环境下进行了算法调试,结果显示:彩色图像分割模块滤除了原始图像中由于紫外灯光照射形成的蓝紫色区域和附着磁粉形成的暗绿色区域等干扰信号;开运算后图像中的斑点噪声已经完全被去除,部分细小区域在开运算过程中被断开,导致图像失真;通过闭运算图像得到了还原,图像特征指标保持良好;在识别效率显著改善的同时,识别方法的通用性与准确性也都得到了明显提高。     

X光胸片中肋骨信息自动提取算法及实现

在分析X光胸片图像及肋骨特点的基础上，提出了符合医学规范的肋骨信息自动提取步骤及相应算法．此算法充分利用图像中值滤波、边缘提取、种子跟踪、抛物线拟合等相关的一些图像处理技术，并结合X光胸片中肋骨线的生物学特点，最终实现了图像处理技术在一个具体实例中的成功应用．将该算法应用于具体实例——肺结核病灶自动定位，取得较好的定位速度和准确度．     

基于视觉定位的七轴机械臂目标抓取研究

针对机器人结合机器视觉在面对特定物体进行抓取任务时,系统设计工作量大、可移植性差的问题,提出基于机器人操作系统(ROS),结合手眼的七轴机械臂目标抓取方法,在ROS框架下利用协作机器人FRANKA PANDA结合RGBD摄像头进行目标抓取。创建了RGBD摄像头的xacro机器人模型,利用RViz进行三维模型的可视化操作;应用MoveIt!软件对RViz和Dazebo进行联合仿真;将ROS获取的图像信息发送给OpenCV库进行图像处理及物体定位,然后将物体坐标信息发还给ROS进行机械臂抓取任务。结果表明,该方法简单有效,以ROS为基础设计的抓取方法可移植性强,解决了面对复杂多样的物体,机器人系统需进行大规模控制改动的问题。     

基于Intel Edison的嵌入式实时图像采集传输与录制系统设计

基于Yocto Linux的Intel Edison嵌入式开发工具,设计并开发了一套实时图像采集传输及录制系统.通过USB摄像头对图像进行采集,并将图像数据通过视频服务器MJPG-Streamer传输到外部移动设备上,同时通过Intel Edison开发工具调用OpenCV图像库对图像数据进行处理及保存.测试结果表明,系统具有良好的实时性、高分辨率、低成本及易于拓展升级等优点.     

基于VC＋＋的实时智能监控系统

以Visual C＋＋6.0为开发平台,引入OpenCV函数库和VFW软件开发包作为辅助开发工具,对从摄像头采集的数据进行处理,实现了对运动目标的检测、识别与报警.介绍了系统的构成及实现方法,同时改进了传统的图像处理方法以适应实时监控的要求.     

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。     

嵌入式实时人脸识别系统设计

为实现视频监控系统的网络化和智能化,以ARM为硬件平台结合机器视觉库OpenCV设计一种嵌入式实时人脸检测系统。该系统由嵌入式平台采集USB摄像头数据,通过网络将图像传输至PC主机,从而实现实时监控;系统以QT构建交互界面,采用OpenCV人脸Haar特征进行人脸区域检测,Eigenfaces算法进行人脸识别。结果显示:该系统运行稳,成本低,可以实现网络实时人脸检测与识别,识别率高。     

基于DSP的图像采集板设计

随着运算能力很强的数字信号处理器的问世,以DSP为核心的硬件系统可以用来进行各种各样的图像处理,为图像处理的一系列问题的解决开辟了新的途径和方向。文章主要研究了基于DSP的图像采集和显示的软硬件设计,在完成图像采集板硬件基础上,设计编写图像采集程序,并根据直方图统计算法编写直方图统计程序。最后通过摄像头、图像采集板,DSP处理板等构成整个图像采集系统,经过调试运行,该系统实现了图像采集和处理的功能。     

融合顶帽和Canny算子的电子束斑图像特征分析

电子束技术在切割和表面融合方面得到了广泛应用.为了更好地检测电子束技术在实际应用中的效果,基于OpenCV对电子束斑图像进行处理分析,提出了电子束斑图像处理算法.该算法融合顶帽和Canny算子进行边缘检测,同时计算得到轮廓的圆度参数与宽度参数,并进行双阈值提取,成功得到清晰的目标轮廓;基于网格计数法提出的电子束斑图像专...