基于OpenCV的摄像头动态手势轨迹识别及其应用

利用OpenCV计算机视觉库在vs2008平台上设计了一个基于实时摄像头的集动态手势检测、动态手势跟踪、动态手势轨迹识别的应用.首先,该应用基于静止的背景更新,利用背景差分检测运动手势,再结合颜色直方图的粒子滤波进行动态手势跟踪,最后利用隐马尔可夫模型(HMM)进行运动轨迹识别.在运动检测部分结合了背景差分图与通过颜色直方图获得的反投影图,达到比较满意的实时运动检测效果;在运动手势跟踪部分,改进的颜色直方图的粒子跟踪能够在经过类肤色人脸的干扰后迅速地找回运动手势,基本达到了跟踪的要求,但是同时对于HMM识别轨迹时需要的运动轨迹序列采集造成了影响;在识别轨迹部分,HMM的训练达到了识别的要求,但是识别的效果主要取决于实时运动轨迹序列的采集工作与采集方法的优化.     

基于嵌入式系统的手势识别

随着嵌入式技术不断普及,小型化、操作自由、交互智能成为新一代人机交互技术的发展趋势,基于嵌入式的手势识别就是其中的一项关键技术。主要是成功将OpenCV移植到嵌入式平台,通过V4L2架构实现USB摄像头的视频采集以及LCD显示,利用OpenCV丰富的视觉库实现色彩空间转换,转换到HSV空间,阈值分割得到二值化图像,最后通过滤波处理、轮廓提取、轮廓树匹配的方法实现手势识别,实践证明通过该方法实现嵌入式系统的手势识别可行。     

基于OpenCV的照度不均匀图像的阈值分割

介绍了一种利用开源视觉库OpenCV在Visual Studio 2005环境下实现图像阈值分割的方法。首先利用双立方插值法估算图像的光照分布,去除不均匀光照,再利用Otsu方法对图像进行阈值分割。实验表明,对传统阈值分割法难以处理的不均匀光照图像能达到良好的分割效果。     

基于OpenCV的数字手势识别方法

手势作为一种传统的体态语言,能够同计算机进行更有创意的通信交互。高效的手势识别方法可以为人机交互和跨域人机障碍问题的研究提供思路。基于此,研究了一种基于OpenCV的数字手势识别方法,该方法对由摄像头采集的图像视频信息进行双边滤波去噪预处理,再通过肤色检测与二值化、图像形态学处理和轮廓提取进行手势分割,运用傅里叶描述子进行特征提取,利用支持向量机（SVM）模型进行数字手势1～10的识别。实验结果证明,基于OpenCV的数字手势识别方法识别准确率为94.8%,具有较好的识别率。     

基于OpenCV的双幅图像采集系统设计与实现

数字图像采集是图像处理技术应用中的基础,传统的图像采集系统一般只针对单幅图像采集,而且随着技术的发展,在许多实际应用中要求采集双幅图像.论文先介绍了图像采集相关原理,并对双幅图像采集系统进行了设计,然后详细介绍了双幅图像采集开发的主要步骤,最后采用Opencv技术开发双幅图像采集系统.实验结果显示,该系统具有采集速度快,系统易读性和可移植性强的特点,很好地满足双幅图像采集的要求.     

基于MFC和OpenCV的图像显示与图像保存的实现

开源计算机视觉类库OpenCV作为计算机视觉和图像处理方面的开发工具功能强大、应用广泛,它在实际应用中有无可比拟的优势,具体表现为开放的C/C++源码、统一的结构和功能定义、强大的图像和矩阵运算能力等等。本文基于OpenCV的优势,在MFC的工作环境下,通过OpenCV的安装与配置,成功完成一副图像的显示与图像的保存。     

基于OpenCV的图像特征提取与匹配

虚拟现实、增强现实、体感交互等技术,让信息的获取与展现方式变得更加多样,成为继鼠标后输入设备的又一次重大革新。这些技术均基于图像捕捉与特征匹配技术。OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是Intel推出的一款开源的跨平台计算机视觉库,可运行在Linux、Windows、Mac等操作系统上。     

基于OpenCV的Matlab标定实现研究

本文提出了一种新的摄像机标定方法,首先对有畸变的摄像机进行标定,给出了标定方法的理论依据和求解过程。实验结果表明:该方法矫正图像效果良好,具有实际的工程使用价值。     

基于OpenCV的图像分类软件的设计与实现

本系统针对图片分类问题进行分析和讨论,旨在提取图片中的脸部轮廓,利用脸部的详细信息对比不同图片中人脸的相似度,从而实现对相册图片的自动分类管理。利用OpenCV中提供的人脸检测和人脸识别的功能,即使用哈尔小波变换(Haar)和Adaboosting算法进行检测,找出图片中脸部所在区域,进而使用局部二进制模式直方图(LBPH)对人脸进行预测,获得两张脸部之间的相似度,依照目录整理后,可达到图片按人脸分类的效果。在此基础上设计用户操作界面,实现简易、快捷的操作。软件测试结果表明,该软件人脸检测和人脸匹配的成功率较高,为生活提供了便利。     

基于OpenCV实现多特征融合的移动车牌定位算法

针对移动车牌的实时定位,研究更加快速准确的定位算法具有很强的现实意义。采用背景差分法对车辆进行识别,用特征匹配法实现车辆跟踪,对包含有车辆的帧进行灰度化、均值滤波、形态学操作,使用车牌多特征融合精确定位出车牌区域。该移动车牌定位算法在VS2008平台上利用OpenCV和C++编程实现。实验结果表明该方法速度快、准确度高,可满足实时监控的需求。     

基于手势识别的人机交互设计与实现

人机交互技术(HCI)作为一种很有前景的人机交互手段,受到了人们的广泛关注。人机交互(HMI)是指通信和交互通过用户界面在人和机器之间进行通信。近年来,手势操控成为人机交互领域里新的趋势,通过手势识别技术可以代替完成键盘和鼠标等输出设备的输入动作。基于人工智能深度学习技术实现手势识别的人机交互模式,采用开源计算机视觉(OpenCV)算法模块对手势动作进行识别及跟踪,通过MediaPipe技术实时生成手掌检测模型及手部坐标模型体,同时调用Pycaw库操作系统音频参数,并将手势实时跟踪的结果和音频参数关联起来,对系统音频进行实时控制与操作,以此实现基于手势识别的人机交互功能与设计。     

基于OpenCV的高温锻件边缘检测

为了提高高温锻件尺寸检测精确性和效率,减少高温锻件对工人的辐射伤害,提出了一种基于开源计算机视觉库OpenCV的边缘检测方法的测量系统。本文主要介绍图像处理部分。首先对图像进行去噪、平滑滤波处理和二值化自适应阈值分割等预处理,对三通道彩色图像进行二值化处理,并获得二值化黑白图像;然后通过轮廓提取和跟踪检测到锻件的外轮廓线,进而确定锻件边缘。在VC++6.0环境下,利用OpenCV编程实现了此方法。由处理结果看出,该方法可以较为理想的获得锻件边缘线信息。     

基于视觉的动态手势识别

采用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model）算法的缺点，采用纠错算法对其修正，提高了识别率。了对机器人控制的目的，优化了人机交互的接口。训练并识别手势样本，针对HMM的经典训练算法Baum-Welch将识别结果应用于“基于Internet远程机器人控制”项目，达到了对机器人控制的目的，优化了人机交互的接口。     

基于OpenCV的手势轮廓提取与翻译

听障人士作为听觉和语言表达存在障碍的特殊群体得到了社会的关注,随着深度学习及移动智能通信技术的发展,使得这一问题的解决成为可能。通过智能终端对基础手语图像信息进行实时采集,结合图像转化和分析技术,实现基础手语与文字或语音之间的翻译,为听障人士的自由表达提供了有效的解决方案。     

基于OpenCV的儿童票身高识别

在大数据时代,人们追求高效便捷的生活。在各个生活生产领域都进行了工业自动化的开发,而目前各个场所的儿童票检查却还依赖于人工。去人工的自动识别,可以大幅度的提高效率,方便数据的管理。为了实现自动化,此项目基于OpenCV对动态的人体进行像素识别,通过固定比例尺来计算人的身高。通过实验可知,该方法可行性高,基本能够实现身高识别。     

OpenCV分水岭算法的改进及其在细胞分割中的应用

分水岭算法是一种基于形态学的图像分割算法,能快速准确地确定连通区域的边界.将基于标记的分水岭算法用于细胞图像的分割,较好地解决了粘连细胞的分割问题.在该细胞分割算法的实现过程中,发现了OpenCV分水岭算法实现的缺陷,通过对相关代码的分析,发现该缺陷存在的原因是算法流程中对相邻像素相对关系的描述存在问题.将OpenCV分水岭算法中对相邻像素取差的绝对值,改为对相邻像素取差值,对该算法进行了改进.实验证明,改进后的OpenCV分水岭算法对细胞图像的分割效果明显好于直接使用OpenCV分水岭算法得到的结果.该方法在不影响分割速度的情况下,提高了OpenCV分水岭算法分割的准确度.     

基于C++和OpenCV相结合的猫脸识别研究

现今,互联网主要围绕人工智能、大数据、虚拟现实等展开,这些都是当今的热词,是大势所趋,而图像识别技术就是人工智能的一个重要领域.OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库.它用于各种图像和视频分析,如面部识别和检测,车牌阅读,照片编辑,高级机器人视觉,光学字符识别等等.文章对基于开源计算机视觉库OpenCV,实现在开发平台...