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    基于OPENCV的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)研究

    2021-09-15 23:25:47潘東
    消費(fèi)電子 2021年8期
    關(guān)鍵詞:研究

    潘東

    【摘 要】計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的主要作用是以人眼的視角且高于人眼的能力去解決分工、切割、搜索、提取、加工處理等問(wèn)題,利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)從而建立一個(gè)平面2D圖像或三維立體圖像數(shù)據(jù),以此來(lái)建造一個(gè)可以獲得所需信息的人工智能數(shù)據(jù)庫(kù)?,F(xiàn)如今我國(guó)計(jì)算機(jī)技術(shù)高速發(fā)展,特別是近些年OPENCV的不斷更新與完善,更使得我國(guó)基于OPENCV的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)有了很大突破。所以本文目的主要是對(duì)基于OPENCV的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行研究,了解改進(jìn)系統(tǒng)整個(gè)創(chuàng)建過(guò)程中還存在的一些問(wèn)題并提出相應(yīng)解決方案,來(lái)幫助基于OPENCV的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)能得到更好發(fā)展。

    【關(guān)鍵詞】OPENCV;計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù);研究

    現(xiàn)在由于人們的文化素質(zhì)的普遍提高,從業(yè)范圍的擴(kuò)大,以及生活質(zhì)量的提升,使得計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)被應(yīng)用于人類生活的各個(gè)層面,特別是在基于OPENCV的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)下的對(duì)圖片處理技術(shù)在人類日常生活的不斷推動(dòng)下已發(fā)展得相當(dāng)成熟。

    一、什么是OPENCV?

    OPENCV全稱為:Open Source Computer Vision Library。是在1999年由Intel建立的。其可應(yīng)用到多種操作系統(tǒng)當(dāng)中,甚至跨平臺(tái)使用。在包含的編程語(yǔ)言當(dāng)中主要用到的是C函數(shù)和C++語(yǔ)言。Opencv有很強(qiáng)的應(yīng)用性,一般在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域可以較好的實(shí)現(xiàn)通用算法和圖像的高性能分析。

    二、計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的實(shí)質(zhì)

    計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的實(shí)質(zhì)其實(shí)是讓一些人眼無(wú)法完成的工作由計(jì)算機(jī)系統(tǒng)下的人工智能來(lái)代替完成,即以計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)為基礎(chǔ),對(duì)從根本上主觀存在的三維立體世界框架進(jìn)行全過(guò)程的智能化處理?,F(xiàn)在基于OPENCV的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)已經(jīng)被用在我國(guó)神經(jīng)學(xué)、生理學(xué)、計(jì)算機(jī)工程、信號(hào)科學(xué)、化工學(xué)、應(yīng)用學(xué)等一系列高級(jí)綜合學(xué)科上。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)若要完成對(duì)數(shù)據(jù)的提取、搜索等操作必須要將高性能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)作為基礎(chǔ)然后再通過(guò)人工智能在特定算法的操作下來(lái)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行加工,此為計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的工作流程。

    三、計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)視頻中運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的物體的檢驗(yàn)方法

    基于OPENCV的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)視頻中物體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的檢驗(yàn)原理其方法大致分為兩種,一種為宏觀方式的檢驗(yàn)方法,另一種則為微觀方式的檢驗(yàn)方法。二者在使用方法上大不相同,微觀方式的檢驗(yàn)方法是要先確定需要進(jìn)行檢驗(yàn)的具體區(qū)域,然后在對(duì)該確切區(qū)域進(jìn)行檢索[1],而宏觀方式的檢驗(yàn)方法則是直接對(duì)得到的整個(gè)圖像進(jìn)行檢索。當(dāng)基于OPENCV的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)開(kāi)始對(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的物體進(jìn)行檢索時(shí),第一步必須先將需要的圖像數(shù)據(jù)采集完全(此為所有計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的必要操作),然后對(duì)得到的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行適當(dāng)處理,第二步便要根據(jù)需要的圖像對(duì)其進(jìn)行切割,再依次采集運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的物體的影響,完成對(duì)數(shù)據(jù)的加工。另外,在采集圖像的任務(wù)中最好應(yīng)用差分背景的方法,即用特定算法對(duì)圖像的背影進(jìn)行提取或是以人為的方式獲取那些沒(méi)有背影的圖像。還有一些計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在對(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的物體進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí)用到幀間差分法,該方法的主要原理是將那些得來(lái)的圖像數(shù)值進(jìn)行一幀一幀的相互比對(duì),以此獲得那些具有不同數(shù)值的圖像。值得一提的是,在對(duì)那些運(yùn)動(dòng)的物體進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí)一定要保證圖像的連續(xù)和完整,在此前提下把圖像以此連接起來(lái),這樣便得到了該物體的大致運(yùn)動(dòng)軌跡,然后使用圖像切割技術(shù)描繪出該物體的具體外形,以上步驟任何一步錯(cuò)誤得到的數(shù)值都將無(wú)任何參考意義?,F(xiàn)在,由于對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的研究越來(lái)越深,有相關(guān)學(xué)者認(rèn)為上文的兩種方法如果全都單獨(dú)使用,但在本質(zhì)上都有一定的缺點(diǎn),所以,有相關(guān)技術(shù)人員將兩種方法結(jié)合起來(lái),形成了一套全新的綜合性檢驗(yàn)方式。此綜合性檢驗(yàn)方法將兩種方法的優(yōu)點(diǎn)巧妙結(jié)合,也完美地彌補(bǔ)了兩者單獨(dú)使用狀態(tài)下的不足?,F(xiàn)在該綜合性檢驗(yàn)方式在日常生產(chǎn)生活上已經(jīng)得到廣泛使用,也取得了不錯(cuò)的成效。

    四、基于OPENCV的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的進(jìn)一步探究

    (一)基于OPENCV的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)圖像的預(yù)處理

    計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)運(yùn)用到的地方各不相同,有些地方由于自身光照強(qiáng)度變化有很大差距,使得在一些場(chǎng)景下所呈現(xiàn)的環(huán)境因素對(duì)視頻采集數(shù)據(jù)的質(zhì)量有著很大影響。一般情況下,環(huán)境因素可能會(huì)讓得到圖像所表現(xiàn)出來(lái)的數(shù)據(jù)信息的質(zhì)量降低,這對(duì)于檢驗(yàn)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的物體和特定圖像下數(shù)據(jù)的采集有很大的影響,且在得到視頻的圖像幀數(shù)之后要對(duì)表現(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工,這便是對(duì)圖像的預(yù)處理[2]。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),圖像預(yù)處理是將那些有平滑處濾波的地方進(jìn)行修正或者對(duì)那些受到影響的圖像進(jìn)行重新填充、更新等。

    1、平滑度濾波處理

    在進(jìn)行對(duì)視頻圖像的信息采集時(shí)經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)難以避免的噪聲,所以為了解決此問(wèn)題,我們需要在完成圖像的信息采集后對(duì)噪聲進(jìn)行處理,最大程度的減小噪聲,從而達(dá)到理想的信息采集效果。在處理噪音時(shí)最常用的便是平滑度濾波處理,改處理方式分為兩種,一種為線性處理,另一種為非線性處理。線性處理的優(yōu)點(diǎn)是其有著簡(jiǎn)便的運(yùn)算方法,運(yùn)算速率快,但缺點(diǎn)是在完成噪音的處理之后,圖像很大可能會(huì)出現(xiàn)不清楚的狀況。而非線性處理與之恰恰相反,用非線性方法完成噪音處理后,雖能將噪音很好地降低,保證信號(hào)的完整性,但與線性處理相比,其預(yù)算速度較慢,花費(fèi)時(shí)間較長(zhǎng)。

    2、圖像填充

    在對(duì)圖像幀率的處理過(guò)程中,一般都是運(yùn)用檢測(cè)邊緣填充法或是腐蝕膨脹法來(lái)完成這項(xiàng)任務(wù)的,其中檢測(cè)邊緣填充法指的是在檢測(cè)到該具體物體目標(biāo)之后,應(yīng)用邊緣檢測(cè)的方式對(duì)物體進(jìn)行辨析,然后再根據(jù)形態(tài)學(xué)中的利用漫水填充的方法進(jìn)行填充,而圖像的腐蝕膨脹則主要是因?yàn)榕臄z設(shè)備的性能過(guò)低等問(wèn)題導(dǎo)致的。

    3、圖像背景更新

    在進(jìn)行圖像的分辨之前,必須先要對(duì)背景圖像進(jìn)行確定,然后再對(duì)其進(jìn)行一系列初始化處理。這樣可以方便在日后的檢測(cè)過(guò)程中對(duì)圖像背景進(jìn)行實(shí)時(shí)地辨析,也只有這樣做,才可以得到效果最好的背景效果[3]。在圖像差分時(shí),要先依據(jù)特定的算法確定好第一幀的背景圖像,然后把它指定為首張背景圖片,其次以此圖片為基準(zhǔn)對(duì)檢測(cè)過(guò)程中的圖像進(jìn)行背景更新。

    (二)提取前景運(yùn)動(dòng)物體圖像

    在檢測(cè)運(yùn)動(dòng)物體時(shí),最基本的便是要保證相應(yīng)的精度,讓前景跟蹤效果保持在最適狀態(tài)。圖像要經(jīng)過(guò)二催化處理之后對(duì)其進(jìn)行分割,再將圖像進(jìn)行充分填充,最后再把圖像進(jìn)行分析,這樣一來(lái),便可以保證前景圖像的完整性。在對(duì)前景圖像進(jìn)行提取時(shí),首先要拆分前景圖像背景圖,拆分完成后,開(kāi)始二催化處理,將檢測(cè)出來(lái)的前景圖像的邊緣,輪廓確定之后再進(jìn)行填充。

    五、結(jié)束語(yǔ)

    本文通過(guò)對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)下運(yùn)動(dòng)物體的檢測(cè)進(jìn)行深入研究,對(duì)圖像預(yù)處理,信息切割,提取等任務(wù)進(jìn)行詳細(xì)分析,其目的在于希望能夠?yàn)榛贠PENCV的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)提供幫助,為一些相應(yīng)研究作出貢獻(xiàn),給所有參與計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)研究的學(xué)者提供想法,讓計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)能有更好的發(fā)展。

    參考文獻(xiàn):

    [1]張???基于Opencv的人手識(shí)別與跟蹤定位技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D].云南大學(xué).2013

    [2]馬玉真,胡亮,方志強(qiáng),曹素芝.計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展及應(yīng)用研究[J].濟(jì)南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版).2004(03):222-227.

    [3]程駿.基于立體視覺(jué)的直升機(jī)旋翼動(dòng)態(tài)三維重建方法研究[D].南昌航空大學(xué).2012

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