基于OpenCV和OpenGL的計(jì)算機(jī)視覺虛擬實(shí)驗(yàn)開發(fā)

陶鏞澤，郭天太，胡佳成，吳曉康，王雅婷

（中國(guó)計(jì)量大學(xué)計(jì)量測(cè)試工程學(xué)院，杭州 310018）

0 引言

隨著自動(dòng)化行業(yè)的發(fā)展和人工智能的崛起，計(jì)算機(jī)視覺實(shí)驗(yàn)教學(xué)成為高校理工科專業(yè)必不可缺的一部分，它對(duì)學(xué)生編程及創(chuàng)造能力的提高起著重要的作用。在實(shí)際中，計(jì)算機(jī)視覺實(shí)驗(yàn)資源無序分布、多元異構(gòu)、沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的特點(diǎn)使實(shí)驗(yàn)抽象難懂，不利于達(dá)到預(yù)期的教學(xué)效果［1］。如果單純從數(shù)字圖像處理角度出發(fā)優(yōu)化實(shí)驗(yàn)內(nèi)容，很難提高學(xué)生的興趣、調(diào)動(dòng)學(xué)生的積極性，可以說是治標(biāo)而不治本。

隨著虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的發(fā)展，在教育領(lǐng)域，利用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)可降低實(shí)驗(yàn)器材所需的成本，并將教學(xué)過程與多媒體技術(shù)相融合，創(chuàng)造出動(dòng)靜結(jié)合的三維環(huán)境［2］，甚至在現(xiàn)實(shí)中危險(xiǎn)性較大或難以實(shí)現(xiàn)的環(huán)境。虛擬實(shí)驗(yàn)室的可移植性使學(xué)生不受時(shí)空限制，充分利用虛擬實(shí)驗(yàn)軟件提供的便利，在自主學(xué)習(xí)中開拓思維［3］，故虛擬實(shí)驗(yàn)室被稱為“沒有圍墻的實(shí)驗(yàn)室”［4］。

目前，虛擬實(shí)驗(yàn)室在醫(yī)學(xué)圖像處理方面的應(yīng)用較為成熟。研發(fā)人員開發(fā)了基于VTK和ITK的VolView系統(tǒng)［5］，建立了虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)中心，以實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像濾波、分割和三維可視化等功能［6］，模擬真實(shí)工業(yè)環(huán)境，對(duì)機(jī)械零件和電子元件進(jìn)行檢測(cè)［7］。通過在LabVIEW中嵌入Matlab 圖像處理程序［8］的方式建立計(jì)算機(jī)視覺虛擬實(shí)驗(yàn)室。由于此類仿真的動(dòng)態(tài)效果往往不及靜態(tài)效果，故有的高校開發(fā)了基于Unity3D 和3ds max的計(jì)算機(jī)視覺虛擬實(shí)驗(yàn)室，創(chuàng)建可漫游的虛擬環(huán)境。

由于目前計(jì)算機(jī)視覺實(shí)驗(yàn)側(cè)重于利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理，對(duì)計(jì)算機(jī)視覺中的“視覺”的關(guān)注度不及前者，提出了基于OpenCV 和OpenGL 的計(jì)算機(jī)視覺虛擬實(shí)驗(yàn)室。其使用流程如圖1 所示，學(xué)生在圖形用戶界面中發(fā)出指令，進(jìn)入虛擬環(huán)境，以虛擬相機(jī)的視角在虛擬環(huán)境中移動(dòng)，獲取圖像，并通過數(shù)字圖像處理程序得到實(shí)驗(yàn)結(jié)果，最后將其保存。

圖1 計(jì)算機(jī)視覺虛擬實(shí)驗(yàn)室操作流程

計(jì)算機(jī)視覺虛擬實(shí)驗(yàn)室開發(fā)包括5 個(gè)步驟：虛擬環(huán)境的創(chuàng)建、數(shù)字圖像處理模塊的設(shè)計(jì)、圖形用戶界面的開發(fā)、模塊聯(lián)立和系統(tǒng)測(cè)試。開發(fā)的虛擬實(shí)驗(yàn)室結(jié)構(gòu)圖如圖2所示，其中，虛擬環(huán)境、圖形用戶界面和數(shù)字圖像處理模塊構(gòu)成了該實(shí)驗(yàn)室的3 大組成模塊，與其對(duì)應(yīng)的第3 方庫分別為OpenGL、Qt 和OpenCV，開發(fā)環(huán)境為Pycharm+Anaconda。

圖2 計(jì)算機(jī)視覺虛擬實(shí)驗(yàn)室結(jié)構(gòu)圖

1 虛擬環(huán)境的創(chuàng)建

虛擬環(huán)境創(chuàng)建的重點(diǎn)在于理解相機(jī)是如何實(shí)現(xiàn)人的雙目功能以及如何將真實(shí)相機(jī)轉(zhuǎn)換為虛擬相機(jī)。利用OpenGL對(duì)3D模型創(chuàng)建和渲染，將虛擬場(chǎng)景轉(zhuǎn)化為虛擬相機(jī)里的三維世界，再將虛擬相機(jī)里的三維世界轉(zhuǎn)化為平面圖形。

1.1 計(jì)算機(jī)視覺原理

計(jì)算機(jī)視覺就是讓機(jī)器跟人一樣，通過視覺獲取信息，感知外部場(chǎng)景，此處的機(jī)器可以理解為相機(jī)。對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺虛擬實(shí)驗(yàn)室而言，相機(jī)和相機(jī)觀察到的事物都是虛擬的，即利用OpenGL 創(chuàng)建虛擬相機(jī)和虛擬場(chǎng)景，以模擬真實(shí)相機(jī)觀察外界事物，達(dá)到逼真的效果。在虛擬環(huán)境中，虛擬場(chǎng)景保持靜止；虛擬相機(jī)不斷運(yùn)動(dòng)，通過鼠標(biāo)/鍵盤控制虛擬相機(jī)，實(shí)現(xiàn)移動(dòng)、旋轉(zhuǎn)和鏡頭縮放等功能。

1.2 OpenGL庫

OpenGL是開源的圖形庫，用戶可通過OpenGL創(chuàng)建交互式程序產(chǎn)生運(yùn)動(dòng)的三維圖形對(duì)象，如使用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)技術(shù)產(chǎn)生真實(shí)圖像，或通過虛構(gòu)的方式產(chǎn)生虛擬圖像［9］。同時(shí)，OpenGL 允許用戶直接使用現(xiàn)有模型，較為有效地節(jié)省了建模時(shí)間［10］。

OpenGL具有豐富的圖形加工功能，能實(shí)現(xiàn)模型繪制、顏色模式指定、光照、圖像效果增強(qiáng)、紋理映射、實(shí)時(shí)動(dòng)畫及人機(jī)交互。OpenGL 被廣泛應(yīng)用于工業(yè)、建筑等領(lǐng)域的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)仿真。

1.3 相機(jī)標(biāo)定

相機(jī)生成圖像時(shí)，將穿過鏡頭的光線投射到圖像傳感器上來捕捉場(chǎng)景，使三維場(chǎng)景投影到二維平面上。場(chǎng)景和它的圖像之間以及同一場(chǎng)景的不同圖像之間都有著重要的關(guān)聯(lián)。

如圖3 所示，光線從被攝場(chǎng)景發(fā)出后穿過前置孔徑，被相機(jī)捕獲，捕獲到的光線觸發(fā)相機(jī)后面的成像平面（即圖像傳感器）。

圖3 相機(jī)成像原理圖

在圖3 中：do為透鏡到被攝物體的距離；di為透鏡到成像平面的距離；f 為透鏡焦距。這些數(shù)據(jù)的關(guān)系就是透鏡成像公式：

因?yàn)榇蠖鄶?shù)情況下do?di，故可通過成像平面處于焦點(diǎn)位置來簡(jiǎn)化這一相機(jī)模型。根據(jù)成像原理，成像平面上的圖像是反轉(zhuǎn)的。因此，只要把成像平面放在鏡頭前面，就能得到跟原來幾乎一樣但未反轉(zhuǎn)的圖像。該簡(jiǎn)化模型即為針孔照相機(jī)模型，如圖4 所示。

圖4 針孔照相機(jī)模型

圖中：ho為物體高度；hi為圖像高度；do為物體到相機(jī)的距離。由該模型和相似三角形的性質(zhì)，可得出表示場(chǎng)景和圖像關(guān)系的投影方程：

式（2）表明：hi與do成反比，這個(gè)關(guān)系決定了三維坐標(biāo)在成像平面上的投影位置。若坐標(biāo)系位于透鏡焦點(diǎn)上，則點(diǎn)（X，Y，Z）處的三維坐標(biāo)在成像平面的投影點(diǎn)（x，y）=（fX/Z，fY/Z）。Z 方向的值取決于點(diǎn)的深度，即式（2）中的do。引入齊次坐標(biāo)后，上述關(guān)系可用矩陣表示（即二維坐標(biāo)用3 個(gè)向量表示，三維坐標(biāo)用4 個(gè)向量表示）：

式中：s為可任意縮放的因子；3 ×4 矩陣為投影矩陣。若坐標(biāo)系未與焦點(diǎn)對(duì)齊，則需引入旋轉(zhuǎn)量r 和偏移量t。引入后即可把被投影的三維點(diǎn)表示為一個(gè)以相機(jī)為中心的坐標(biāo)系：

式（4）中的3 ×3 矩陣中含有相機(jī)焦距等內(nèi)部參量，3 ×4 矩陣中含有相機(jī)位置等外部參量，即相機(jī)與外部環(huán)境相關(guān)的參量。

在同一設(shè)備上安裝兩臺(tái)相機(jī)，讓它們觀察同一場(chǎng)景，并且二者間有固定的基線（相機(jī)中心點(diǎn)的連線），就構(gòu)成了一個(gè)立體視覺裝置，如圖5 所示。

圖5 兩臺(tái)相機(jī)觀察同一個(gè)場(chǎng)景

沿三維坐標(biāo)X和相機(jī)中心點(diǎn)的連線，可在成像平面上得到對(duì)應(yīng)坐標(biāo)x。為從成像平面中的坐標(biāo)找到另一個(gè)成像平面中的對(duì)應(yīng)坐標(biāo)，需對(duì)第2 個(gè)成像平面上虛線的投影進(jìn)行搜索，虛線的投影即x的對(duì)極線。

在雙目系統(tǒng)幾何形狀中，所有對(duì)極線的公共點(diǎn)即為極點(diǎn)。極點(diǎn)是一個(gè)相機(jī)中心點(diǎn)在另一個(gè)相機(jī)上的投影（圖5 中的e和e′）。

記點(diǎn)x的坐標(biāo)為（x，y），X在另一成像平面的對(duì)應(yīng)坐標(biāo)為（x′，y′）。成像平面上的坐標(biāo)和其對(duì)極線之間的關(guān)系，可以用3 ×3 矩陣F表示：

式（5）中的l′1、l′2和l′3滿足約束條件：

因?yàn)槭剑?）為x 的對(duì)極線方程，且二維直線可由三維向量表示，故式（5）中的F 相當(dāng)于把一個(gè)視圖上的坐標(biāo)映射到另一個(gè)視圖上的對(duì)極線上。當(dāng)F 確定后，由兩個(gè)成像平面上的坐標(biāo)可得三維坐標(biāo)的深度。

1.4 虛擬圖形加工

虛擬圖形加工使圖形在視覺上呈現(xiàn)立體化，產(chǎn)生逼真的效果，包括正方體貼圖和光照渲染等環(huán)節(jié)。

正方體貼圖等價(jià)于對(duì)紋理對(duì)象投影，如同“木板”將紋理對(duì)象包圍，最終在視覺上形成“木箱”，如圖6（a）、（b）所示。

圖6 木箱的“2D”和“3D”圖形

根據(jù)光照和反射原理，分別如圖7（a）、（b）所示，對(duì)“木板”和“木箱”進(jìn)行光照渲染。

圖7 光照渲染后的“木箱”和“木板”

1.5 虛擬環(huán)境展示

用戶通過鍵盤控制虛擬相機(jī)平移，更新相機(jī)位置。平移前后效果分別如圖8（a）、（b）所示。

圖8 相機(jī)平移前后的效果圖

用戶通過鼠標(biāo)按鍵控制虛擬相機(jī)自由旋轉(zhuǎn)，更新相機(jī)視角。旋轉(zhuǎn)前后的效果分別如圖9（a）、（b）所示。

圖9 相機(jī)旋轉(zhuǎn)前后的效果圖

用戶通過鼠標(biāo)滾輪控制虛擬相機(jī)鏡頭縮放，改變虛擬場(chǎng)景在相機(jī)中所成像的大小?？s放前后的效果分別如圖10（a）、（b）所示。

圖10 相機(jī)鏡頭縮放前后的效果

2 數(shù)字圖像處理模塊

本章將設(shè)計(jì)合理的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容，完成圖像處理程序的編寫。在設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容時(shí)，結(jié)合學(xué)校實(shí)際教學(xué)情況，并充分考慮學(xué)生的能力差異。在進(jìn)行數(shù)字圖像處理時(shí)，主要調(diào)用OpenCV庫，結(jié)合輸入圖像的特點(diǎn)完成程序設(shè)計(jì)，達(dá)到實(shí)驗(yàn)預(yù)期的效果。

2.1 數(shù)字圖像處理

數(shù)字圖像處理的定義是通過計(jì)算機(jī)來處理數(shù)字圖像，其過程可大致分為圖像預(yù)處理和特征提取兩個(gè)環(huán)節(jié)。其中，圖像預(yù)處理是特征提取的基礎(chǔ)，對(duì)特征提取的質(zhì)量和圖像分析的結(jié)果有很大的影響。

2.2 OpenCV庫

OpenCV是一個(gè)開源的計(jì)算機(jī)視覺庫。1999 年，Gary Bradski對(duì)其啟動(dòng)研發(fā)工作。OpenCV庫涵蓋計(jì)算機(jī)視覺各個(gè)領(lǐng)域，兼容多種操作系統(tǒng)。它旨在提供一個(gè)簡(jiǎn)潔而高效的接口，幫助開發(fā)人員快速構(gòu)建視覺應(yīng)用［11］。

OpenCV庫擁有豐富的資源，如opencv_features2d用于興趣點(diǎn)檢測(cè)、描述和匹配；opencv_calib3d 用于相機(jī)標(biāo)定、和立體視覺［12］等。OpenCV 在計(jì)算機(jī)視覺研發(fā)人員中很流行，被用作主要開發(fā)工具［13］。

2.3 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容設(shè)計(jì)

在計(jì)算機(jī)視覺教學(xué)中，側(cè)重點(diǎn)在于圖像預(yù)處理環(huán)節(jié)。為了適應(yīng)課堂教學(xué)，在設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容時(shí)，以圖像預(yù)處理為主，同時(shí)補(bǔ)充少量特征提取實(shí)驗(yàn)結(jié)果。圖像預(yù)處理內(nèi)容分為顏色空間轉(zhuǎn)換、幾何變換、形態(tài)學(xué)轉(zhuǎn)換、直方圖、傅里葉變換、圖像濾波、自適應(yīng)閾值處理和Canny邊緣檢測(cè)等部分；特征提取內(nèi)容為Harris 角點(diǎn)檢測(cè)。

2.4 顏色空間轉(zhuǎn)換

在數(shù)字圖像處理中，為減少計(jì)算機(jī)運(yùn)算時(shí)間并使結(jié)果不受自然光照的影響，將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，如圖11 所示。

圖11 彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像

RGB 是一種被廣泛接受的顏色空間，也是一種在電子成像系統(tǒng)中采集和顯示顏色的有效方法，但它并不直觀，也不符合人對(duì)于顏色的感知方式。為直觀地描述顏色，可采用HSV顏色空間，即色調(diào)、飽和度和亮度。原始圖像的HSV圖像如圖12 所示。

圖12 彩色圖像轉(zhuǎn)換為HSV圖像

2.5 幾何變換

幾何變換是將一幅圖像映射到另外一幅圖像的操作，可視為矩陣的線性變換。OpenCV 提供了多個(gè)與映射相關(guān)的函數(shù)，這些函數(shù)使用起來方便靈活，能快速完成圖像的映射。如圖13、14 所示，分別為對(duì)圖像進(jìn)行仿射變換和透視變換后的效果圖。

圖13 映射變換效果圖

圖14 透視變換效果圖

2.6 形態(tài)學(xué)操作

形態(tài)學(xué)用于分析和處理離散圖像，從圖像內(nèi)提取描述圖像形狀的分量信息，通常是理解圖像時(shí)使用的本質(zhì)形狀特征。形態(tài)學(xué)定義了一系列運(yùn)算，用預(yù)先定義的形狀元素探測(cè)圖像，實(shí)現(xiàn)圖像的轉(zhuǎn)換。形狀元素與像素領(lǐng)域的相交方式?jīng)Q定了運(yùn)算的結(jié)果。如圖15、16 所示，分別為對(duì)圖像進(jìn)行腐蝕操作和膨脹操作后的效果圖。

圖15 腐蝕操作效果圖

圖16 膨脹操作效果圖

2.7 直方圖

直方圖是數(shù)字圖像處理中典型的分析方法，從圖像灰度級(jí)的角度對(duì)圖像進(jìn)行描述，包含豐富而重要的信息。從直方圖的角度對(duì)圖像進(jìn)行處理，可達(dá)到增強(qiáng)圖像顯示效果的目的。在數(shù)字圖像處理中，一般會(huì)統(tǒng)計(jì)一幅圖像中具有某個(gè)值的像素的數(shù)量，產(chǎn)生一個(gè)簡(jiǎn)單的圖標(biāo)，如圖17 所示。

圖17 灰度圖像的直方圖

直方圖均衡化通過均衡所有像素強(qiáng)度值的使用頻率讓圖像的直方圖盡可能地平穩(wěn)，改善圖像對(duì)比度，提高圖像質(zhì)量，如圖18 所示。

圖18 直方圖均衡化后的灰度圖像

2.8 圖像平滑

圖像平滑是在保留圖像原有信息的情況下，過濾掉圖像的噪聲。5 ×5 中值濾波獲得5 ×5 結(jié)果像素鄰域內(nèi)像素值的中位數(shù)，其效果如圖19 所示。

圖19 中值濾波效果圖

2.9 傅里葉變換及逆變換

傅里葉變換將圖像從時(shí)域轉(zhuǎn)換到頻域，如圖20 所示，高亮度區(qū)域表示低頻分量，低亮度區(qū)域表示高頻分量。對(duì)頻域圖像高通濾波可去除低頻分量，保留高頻分量，最后由逆傅里葉變換得到二值圖像，如圖21 所示。結(jié)果表明：高通濾波能對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)。

圖20 傅里葉變換后的頻域圖像

圖21 逆傅里葉變換后的二值圖像

2.10 自適應(yīng)閾值處理

當(dāng)圖像色彩不均衡時(shí)，使用某個(gè)確定閾值的閾值化處理很難得到令人滿意的閾值處理結(jié)果，采用自適應(yīng)閾值處理，處理后的效果如圖22 所示。結(jié)果表明：自適應(yīng)閾值處理能對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)。

圖22 自適應(yīng)閾值處理效果圖

2.11 Canny邊緣檢測(cè)

Canny邊緣檢測(cè)能有效消除檢測(cè)結(jié)果中邊緣厚度過大的問題，并且檢測(cè)到重要邊緣，排除無關(guān)邊緣。Canny邊緣檢測(cè)分為去噪、計(jì)算梯度、非極大值抑制和確定邊緣4 個(gè)步驟，效果如圖23 所示。

圖23 Canny邊緣檢測(cè)效果圖

2.12 Harris角點(diǎn)檢測(cè)

在提取圖像的局部特征時(shí)，可選擇角點(diǎn)作為局部特征。角點(diǎn)很容易被精確地檢測(cè)到。Harris角點(diǎn)檢測(cè)將灰度圖像轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)型輸出圖像，輸出圖像中的每個(gè)像素值表示角點(diǎn)強(qiáng)度。之后對(duì)輸出圖像閾值處理，獲得角點(diǎn)，如圖24 所示。

圖24 Harris角點(diǎn)檢測(cè)效果圖

3 圖形用戶界面的開發(fā)

圖形用戶界面的開發(fā)主要調(diào)用Qt，在設(shè)計(jì)上應(yīng)滿足人性化、易于上手等條件，并充分考慮用戶的特點(diǎn)和實(shí)驗(yàn)教學(xué)的需要。

3.1 Qt庫

Qt是GUI設(shè)計(jì)類庫和可視化應(yīng)用程序開發(fā)類庫，它提供了設(shè)計(jì)現(xiàn)代GUI 和開發(fā)應(yīng)用程序的API。Qt由許多模塊組成，如Qt Charts 用于二維圖表顯示；Qt Data Visualization 用于數(shù)據(jù)三維顯示等［14］。Qt 在國(guó)防、移動(dòng)設(shè)備、后端管理系統(tǒng)等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用［15］。

3.2 圖形用戶界面展示

初始化后圖形用戶界面將顯示文本框，如圖25 所示。文本框顯示和圖像顯示之間的切換通過交替調(diào)用setParent函數(shù)和addWidget函數(shù)實(shí)現(xiàn)。

圖25 初始化的圖形用戶界面

在圖形用戶界面中，第1 行的按鍵實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)功能，點(diǎn)擊“原始圖像”將實(shí)驗(yàn)結(jié)果與輸入圖像進(jìn)行對(duì)比；點(diǎn)擊“保存圖像”按鍵保存實(shí)驗(yàn)結(jié)果，如圖26 所示。第2～5 行的按鍵用于數(shù)字圖像處理。在第6 行的按鍵中，點(diǎn)擊“使用說明”獲取軟件使用說明書；點(diǎn)擊“數(shù)字圖像處理程序”查看實(shí)現(xiàn)代碼和原理。

圖26 保存圖像

4 模塊聯(lián)立和系統(tǒng)測(cè)試

4.1 模塊聯(lián)立

程序的編譯環(huán)境使用Pycharm，并選用Anaconda作為Python語言，以調(diào)用各種第3 方庫。在開發(fā)圖形用戶界面時(shí)，采用clicked.connect 函數(shù)將按鍵與實(shí)現(xiàn)功能的函數(shù)連接。從圖形用戶界面進(jìn)入虛擬環(huán)境時(shí)，采用subprocess.run 函數(shù)啟動(dòng)虛擬環(huán)境程序；從虛擬環(huán)境提取圖像時(shí)，使用glReadBuffer 函數(shù)和glReadPixels函數(shù)獲取虛擬環(huán)境的窗口信息。

由于不同第3 方庫采用的標(biāo)準(zhǔn)不同，如OpenCV對(duì)圖像采用BGR格式，OpenGL和Qt對(duì)圖像采用RGB格式；OpenCV 采用標(biāo)準(zhǔn)像素大小，OpenGL 和Qt 采用相對(duì)像素大小，因此，在編寫程序時(shí)，采取了必要的優(yōu)化，從而排除此類問題對(duì)最終效果的影響。

4.2 系統(tǒng)測(cè)試

模塊聯(lián)立完成后，采用pyinstaller 打包工具將編寫好的.py文件轉(zhuǎn)化為.exe 文件，并將.exe 文件移植到多臺(tái)計(jì)算機(jī)上進(jìn)行測(cè)試。在檢測(cè).exe 文件是否能正常啟動(dòng)時(shí)發(fā)現(xiàn)，該軟件適用于64 bit Windows 操作系統(tǒng)。

測(cè)試過程中，計(jì)算機(jī)視覺虛擬實(shí)驗(yàn)室運(yùn)行過程流暢，在按下按鍵時(shí)均能迅速生成相應(yīng)結(jié)果，不會(huì)因?yàn)辄c(diǎn)擊按鍵頻率過高而導(dǎo)致程序崩潰。為獲得數(shù)字圖像處理程序執(zhí)行時(shí)間，在代碼中使用getTickCount 函數(shù)進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試結(jié)果見表1。

表1 數(shù)字圖像處理程序執(zhí)行時(shí)間測(cè)試結(jié)果

表1 結(jié)果表明：數(shù)字圖像處理程序執(zhí)行速度較快，處于ms 量級(jí)。當(dāng)執(zhí)行時(shí)間小于100ms 時(shí)，用戶會(huì)認(rèn)為顯示實(shí)驗(yàn)結(jié)果和按下按鍵是同時(shí)發(fā)生的。但是，第7、9、10 組的實(shí)驗(yàn)執(zhí)行時(shí)間均超過100ms，相比于其他組而言慢了很多，原因是這3 組實(shí)驗(yàn)的程序中調(diào)用了matplotlib，在圖片格式轉(zhuǎn)換上較為復(fù)雜。

因此，該計(jì)算機(jī)視覺虛擬實(shí)驗(yàn)室可以投入到實(shí)際教學(xué)中，滿足目前計(jì)算機(jī)視覺實(shí)驗(yàn)教學(xué)需求。

5 結(jié)語

本文結(jié)合虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，進(jìn)行了基于OpenCV和OpenGL的計(jì)算機(jī)視覺虛擬實(shí)驗(yàn)室的開發(fā)。計(jì)算機(jī)視覺虛擬實(shí)驗(yàn)室建立后，學(xué)生可以不受臺(tái)套數(shù)和時(shí)空的限制，隨時(shí)、多次、全方位地進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺實(shí)驗(yàn)，深刻理解計(jì)算機(jī)視覺的內(nèi)涵，掌握數(shù)字圖像處理的過程和原理；教師則可以通過這一渠道降低計(jì)算機(jī)視覺實(shí)驗(yàn)的教學(xué)難度，讓學(xué)生輕松地學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺，把原來乏味的實(shí)驗(yàn)變得生動(dòng)有趣，從而改善課堂氛圍。