基于OpenCV的蜡染图案快速定制系统

为实现蜡染图案的快速定制, 提高蜡染图案创新设计效率, 研究一种基于OpenCV计算机视觉库相关函数和Python语言的蜡染图案快速定制系统. 该方法通过对蜡染图像进行形态学预处理, 然后使用canny算子实现蜡染图案轮廓提取; 随后用户手动选取子图案进行编码提取构型; 通过Hu矩匹配自动获取纹样空间位置, 结合拓扑学中的邻接图方法建立蜡染图案构型规则; 提出构型规则重用方法, 在已提取的构型规则上进行纹样嵌入, 使用基于标识矩阵法的图案嵌入法避免轮廓重叠. 该方法能够使设计结果更加丰富, 有效提高了设计效率. 最后通过蜡染图案设计原型系统进行蜡染图案创新设计, 验证该方法的可行性.     

基于OpenCV的批量车牌隐私系统设计

随着智能控制和智能识别技术的飞速发展,图像处理技术得到了越来越多的关注和研究,而社会对于隐私的保护也越来越重视。本系统采用了将边缘检测算法和颜色识别算法相结合的算法进行车牌检测、隐私处理,经Visual Studio的MFC界面进行仿真实验,可以很好的识别出车牌并进行精准处理。     

基于计算机视觉的原木高出材率的研究

计算机能模拟人眼视觉环境来甄别、测量视野中的事物,随着精度的不断提高,计算机视觉能代替人眼实现简单、重复的人工操作。计算机视觉结合原木剖料可以提高原木的出材率,减少木材损耗。凭借计算机的高效性、准确性,计算机视觉能实现原木的最大利用,最大程度减少生成方木浪费的原料, 提高原木出材率。将所提算法应用于自动化带锯原木切割系统的基本流程是通过图像预处理来消除图像噪声,通过颜色分割去除背景,通过边缘检测给出感兴趣区域的轮廓,应用形态学运算连接和填补被误处理的轮廓边缘,计算最大面积的拟合椭圆。实验结果表明,该算法可以满足实际生产的需要,实验精度达到95%以上。     

一种用于图像拼接的角点匹配算法

针对基于自适应光学技术的人眼眼底待拼接图像灰度、清晰度不一致以及细节的差异使检测出的角点无法匹配,进而导致图像不能拼接的问题,提出一种在OpenCV配置环境下角点检测的基础上,进行角点匹配的新方法.该方法利用角点间的距离和斜率在眼底很小的区域内基本不变的特性,将两幅图像的角点对相互匹配,进而找到两幅图像中三对一一对应的角点.实验结果表明,用该方法可以解决人眼图像拼接的角点检测和角点匹配问题,而且运算速度快,检测效率高.     

基于特征点的图像拼接方法的研究与应用

图像拼接技术是图像处理的热点领域,图像配准和图像融合是图像拼接的两个关键技术. 本文研究了基于特征点的配准方法,使用SURF算法完成特征点的检测和描述. 在此基础上,调用OpenCV的API,实现了图像拼接,完成了柱面全景图的拼接和分析. 实验证明,该方法在自动化程度、运算速度和鲁棒性方面效果理想.     

OpenCV汽车牌照识别方法改进

传统的Open CV车辆牌照识别方法没有考虑到有些汽车牌照下方会有两个螺丝钉的问题,螺丝钉会在提取的图像上留下阴影,字符附近的阴影对汽车牌照字符识别的准确率势必有一定的影响。为了解决该问题,运用Open CV的MATLAB接口进行编程,对原方法进行了改进。结果表明:改进的方法去掉了螺丝钉的阴影,对提高车牌识别准确率有一定的作用。     

基于OpenCV的交通视频运动目标检测与跟踪

智能交通系统（ITS）是目前世界交通运输领域正在研究和广泛关注的课题。OpenCV是一种用于数字图像处理和计算机视觉的函数库,由Intel公司开发。本文在目标检测方面,对采集到的交通视频进行灰度化、中值滤波、背景建模、二值化,背景差分等处理,可以较准确地检测出运动目标。在目标跟踪方面,提出了CamShift算法和Kalman滤波器相结合的方法,实现视频车辆的精确跟踪。最后,利用OpenCV的运动物体跟踪的数据结构、函数库,建立了一个视频车辆分析系统。用于道路上车辆的检测与跟踪,并具有良好的鲁棒性。     

数码管数字仪表自动识别方法的研究

对计算机实现七段数码管显示的数字字符的自动识别方法进行了研究。利用开放计算机视觉库(OpenCV)和VisualC++6.0组建实验平台,对数码管数字仪表的预处理过程和数字字符的正确分割与识别进行了研究。预处理过程主要包括灰度转换、中值滤波平滑、二值化以及去除噪声等几个方面。分别利用穿线法和模板匹配法对七段数码管式数字仪表进行识别。采用七段数码管式出租车计价器作为原始图像,研究结果表明,这两种方法都能获得比较好的识别效果。     

基于人脸检测分析户外广告关注度

户外广告需要统计其真实的关注度以更好地选择广告投放策略。文中提出了以观看广告的正面人脸数与持续时间来统计关注度。在OpenCV人脸检测函数库的基础上,提出了通过降分辨率、提取与分解有效像素、重叠检测、人脸生命周期模型等方法来改善检测的速度与精度。并给出了实验结果,分析了算法的优缺点,提供了改进的思路。     

基于OpenCV的石英晶片污垢检测技术研究

污垢检测是石英晶片缺陷检测的重要组成部分。为实现比较理想的污垢检测,采用基于开源计算机视觉库OpenCV的图像处理技术对石英晶片污垢缺陷进行检测。在此通过依次对图像进行平滑去噪、二值化阈值分割、轮廓提取和跟踪等处理,计算出轮廓的周长,将有缺陷与无缺陷晶片轮廓进行比较,为晶片污垢检测提供依据。实验结果表明在VisualStudio2008环境下,利用OpenCV库函数缩短了大量编程时间,提高了工作效率。