基于OpenCV的人脸检测系统设计与实现

本文介绍了OpenCV函数库的基本用法,阐述了目前做人脸检测研究中所使用的常用检测算法,并利用OpenCV设计和实现了图像中人脸的检测,试验结果表明利用OpenCV开发人脸检测系统效率高,识别效果好。     

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的人脸检测系统设计与实现

在生物特征识别技术中,人脸识别不同于指纹识别,人脸识别是最自然、最直接、最友好的识别方法。人脸检测和识别在身份认证、视频监控、公安系统等领域有着广泛的应用。本文利用OpenCV中提供的Boosted Cascade算法进行人脸识别,结果表明识别效率较高,效果好。     

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OpenCV的人脸检测算法研究

介绍了一种开放源代码的计算机视觉类库OpenCv,阐述了该软件的特点及结构,并对其在Visual C++2005开发环境下的配置作了详细的说明.然后提出了一个基于OpenCv的人脸检测算法.实验结果表明,该算法具有识别效果、实时性好,检测速度快的特点.     

基于OpenCV的机场跑道外来物报警系统设计

基于视频技术,采用计算机视觉库OpenCV开发了机场跑道外来物(FOD)报警系统。其中,目标识别模块采用混合高斯方法建模,并将背景法和帧差法结合实现静止目标和运动目标的检测;目标跟踪模块采用Camshift提高了跟踪的可靠性;报警模块针对目标的实际情况设定标准,超过标准则报警。     

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的人脸检测与识别系统

本论文以OpenCV图像处理库为基础,采用QT作为图形界面开发,具有人脸采集,图片训练,数据库管理及人脸识别等功能,并且使用光线补偿等方式提高识别率.     

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。     

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。     

基于OpenCV的图像处理

OpenCV是近年来最受欢迎的计算机视觉应用库。在其基础上编写图像处理代码效率得到有效提高。本文旨在对OpenCV进行一个快速全面简介,通过介绍其数据结构、HighGUI库,图像处理函数使读者能快速形成对OpenCV印象。文章详细介绍了2.4.4版本在VS2010中的安装测试说明。读者能够在此基础上架构自己代码。文章最后通过自适应阈值分割实例来介绍OpenCV的具体应用。     

基于Fourier描述子的唇形分类方法

针对唇读识别中唇形状态的描述问题,提出一种基于Fourier描述子的唇形分类方法.该方法通过迭代演算获得嘴唇的位置与大小,先通过边缘侦测法找出唇形边缘;再由Fourier描述子找出唇形外形的重要特征值,进而表达唇形状态的有效信息;最后将转换出的Fourier描述子经过正规化处理后,输入到人工神经元网络中进行分类.实验结果表明,该方法的唇形分类正确率较高,且耗时较少,为唇读识别中各状态的确定提供了依据.     

基于OpenCV的二维定位系统设计

提出一种在照、摄像机内部参数未知的条件下,由单幅二维投影图像进行目标定位的方法和系统设计方案。即对目标平面上位置已知的参考特征点与他们在二维图像上的投影仅进行一次匹配训练,便可由单幅二维图像确定目标方位。文中以Intel公司开发的开源计算机视觉库OpenCV作为定位系统的开发工具,充分利用其提供的函数库功能,根据本系统的特点在组件层次上进行设计和优化,提高了定位的精度和效率,具有良好的跨平台移植性,可以满足多种计算机视觉系统的需要。     

基于OpenCV的车牌识别系统研究

车牌识别系统是以汽车牌照为特定目标的专用计算机视觉系统,是智能交通系统的重要组成部分.介绍了一种基于Visual C++平台与Intel开源计算机视觉库OpenCV的静态复杂背景下的车牌识别系统的开发方式.该方式中采用空间域滤波和形态学方法确定车牌的轮廓,采用频域、空间域分析和几何校正相结合的方法对车牌歪斜情况进行校正,最后通过字符分割和模板匹配实现车牌号码识别.经在Visual C++平台下验证,此方法适用于车牌歪斜的情况,识别速度快,准确率高.