基于OPENCV的图像处理编程实验
基于OpenCV的图像处理实践
基于OpenCV的图像处理实践一、引言随着计算机技术的持续发展，图像处理已经成为了一个重要的领域。
而在图像处理中，OpenCV（开源计算机视觉）的出现是一次重要的突破。
OpenCV作为一款规模宏大并且功能强大的开源图像处理库，其可用于许多不同的应用领域，如计算机视觉、机器学习和图像处理等。
本文旨在介绍OpenCV的基本概念和应用实践。
二、OpenCV的基本概念OpenCV（全称Open Source Computer Vision Library，即开源计算机视觉库）是一个跨平台的计算机视觉库，它以C/C++语言编写。
OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉库，拥有非常多的计算机视觉算法实现，包括各种图像处理、拍摄、分析以及基于机器学习的功能等。
OpenCV的主要特点有以下几个方面：1. 跨平台OpenCV库可以同时运行在Windows、Linux、Mac OS X、Android和iOS等各种系统上，开发人员不需要因为平台的变化而写不同的代码，使用OpenCV可以使得跨平台的开发变得十分方便。
2. 灵活易用OpenCV对于图像处理的各个领域都拥有大量的各种算法实现，因此可以很灵活的搭建各种形式的计算机视觉应用。
3. 高效性和准确性OpenCV的各种库都经过了严格的测试和优化，因此在运行效率上和处理准确性上都表现出色。
4. 自由开源OpenCV是完全开源的库，其提供各种开源功能模块。
由于很多开源开发者的积极参与，使得OpenCV的更新速度很快，其支持的算法也越来越多。
三、OpenCV的常见应用1. 图像处理OpenCV最常见的应用领域就是图像处理，它拥有各种人脸识别、图像去噪、边缘检测、图像纠正等处理功能。
这些处理函数可以帮助开发人员对图像进行处理，得到更好的图像质量和更准确的结果。
2. 视频分析除了图像处理，OpenCV还涉及到视频和实时视频分析的领域，包括视觉物体跟踪、视频稳定、帧率控制等等，这些应用可以使得视频分析的效果更加准确和稳定。
基于OpenCV的图像处理
Ｏ ｅ Ｃ 在 计算 机 视 觉 领 域 得 到 广 泛应 用 ， 其 突 出 的优 点 是 密 不 ｐｎＶ 与 可分 的 ：
●跨 平台 ， 可移 植性好 ， 无论 Ｗｉｄｗ 、ｉｕ ｎ ｏ ｓＬｎ ｘ还是 Ｍａ Ｓ都可 以 ｃＯ
运行 ； ●支 持 大 多数 Ｃ／ｃ ＋编 译 器 ， ： ６ Ｖ ．Ｅ ２０ 、 ＣＮ Ｔ ０５ ＋ 如 ＶＣ ． ＣＮ Ｔ ０ ８Ｖ ．Ｅ ２０ ０、
下 面就以人脸检测为例 ， 介绍 Ｏ ｅＣ ｐｎ Ｖ的应用。人脸检测属 于人脸 识５ （ａｅＲ ｃｇｉｏ ） Ｊ Ｆ ｃ ｅｏｎｔ ｎ第一步 ， Ｊ Ｉ ｉ 人脸大体可 以分为以下几种方法 ： 基于神 经 网络 的检测 ， 基于特征 的检测 ， 于颜色 的检测等 。基于神经 网络的 基 检测 ， 需要大量 的真假人脸 图像来训练神经 网络 ； 基于特征的方法是利 用人脸 的一 些特征 ， 比如眼睛 、 子等来检测 ； 鼻 基于颜 色的方法是通过 人 脸 的 颜 色 如 黄色 、 色 来 检 测 。 棕 Ｏ ｅＣ 中 已 经提 供 了训 练 好 的 Ｈａｒ 联 分 类 器 ，使 得 人 脸 检 测 ｐｎＶ ａ级 可 以很 方 便 的 实现 。Ｏ ｅ Ｃ 中 的 Ｈａｒ 征 的 级 联 表 中包 含 的是 ｂｏｔ ｐｎＶ ａ特 ｏｓ 分类器 。所谓 Ｈ ａ级联分类器是指 由若 干个 简单 ｂｏｔ 类器级联成 ｍ＂ ｏｓ分 的一个大的分类器 ， 被检测的 目标依次通过每一个分类器 ， 以通过所 可 有 分 类 器 的 即 可 判 定 为 人 脸 区 域 。Ｏｐｎ Ｖ 中的 人 脸 检 测 主要 分 为 四 ｅＣ 步， 其具体过程 如下所示 ：
图像预处理 ｒ — 加载分类器 ｒ 人脸检测 ｒ — 目 标标记
基于OpenCV的视频图像处理应用研究
通 过 调 用 Ｏ ｅ Ｃ 图 形 处 理 库 设 计 摄 像 头 应 用 程 序 ， 最 终 实现 把 摄 像 头 采 集 到 的 视 频 流 数 据 显 示 在 ｐｎ Ｖ
ＧＵＯ Ｈｕｉ ， 。 ＣＨＥＮ Ｇｕａ ｎｇ ，
（ ．ｏｌ ｅ ｆ Ｉｆｒ ａｉ Ｓｉｎｅ ｎ Ｔ ｅ ｎｌ ｙ， ｏ ｇｕ Ｕ ｉｅｓｙ Ｓ ａｇ ａ ０ ０， ｈｎ ； １Ｃ ｌｇ ｏ ｎｏｍ ｔ ｎ ｃｅｃ ａ ｄ ｅｈ ｏ ｇ １ ｎ ｈ ａ ｎｖｒｉ ，ｈ ｎｈ ｉ ２ Ｃ ｉ ｅ ｏ ｏ ） ｔ ２ １ ６ ａ
Ｋ ｙ ｗｏｄ ｅ ｒｓ：ｅ ｂ ｄ ｅ ｙｔｍ；Ａ Ｍ— ｉ ｘ ＴＱｏ ｉ；Ｏ ｅ Ｃ ｍ ｅｄ ｄ ｓｓ ｅ Ｒ Ｌｎ ；Ｑ ／ ｔ ａ ｐｎ ｕ ｐ Ｖ
随 着 计 算 机 和 微 电子 技 术 的 迅 速 发 展 ， 入 式 ＡＲ 嵌 Ｍ 及 Ａ ＲＭ— ｉｕ Ｌｎ ｘ操 作 系 统 已 广 泛 应 用 于 工 业 控 制 、 信 、 通 医疗 仪 器 等 各 个 领 域 。 多 公 共 场 所 和 居 民小 区 等 地 点 许 都 安 装 了视 频 监 控 系 统 ， 而 视 频 监 控 与 显 示 终 端 的 应 因 用 越 来 越 广 泛 。 于 是 ， 何 以 更 高 的 效 率 和 更 低 的 成 本 如
２・ ｇｉｅ ｒｎｇＲｅ ｅ ｒ ｎ ｅ ｆＤｉｉｉｅ ｘｉｅ＆ Ｆａ ｈｏ ｃ ｏｏ ｙ， ｉ ｓ ｆＥｄ ａ ｉｎ Ｅｎ ｎ ｅ ｉ ｓ ａｃｈ Ｃｅ ｔ ｒｏ ｇ ｔｚ ｄ Ｔｅ ｔ ］ ｓ ｉｎ Ｔｅ ｈｎ ｌｇ Ｍ ｎｉｎｙ ｏ ｕｃ ｔｏ
基于OpenCV的图像处理
实用价 值高 ，应 用范 围极 为广泛 ，现 已应 用于 军事技 术 、 的数学函数 ， 其运行速 度令人担忧 ； 但 ③大部分软件包不 政 府部门和 医疗卫生 等多种领域 。数字图像处理研究 内容 支持网络服 务器 结构的应 用程序 的开发 ； ④绝大多数软件 很广泛 ， 归纳起来有如下 几个力 ： ． 面 图像数字化 、图像压缩、 包 不支持可嵌 入性。
图像增强、图 像分析、图像恢复 ［］ １。 － ２ 随着数字图像处理的日益广泛，众多应用于计算机视
Ｏ ｅＣ ｐｎ Ｖ图像处理算法库在 ｖ ＋ 编译环境下运行， ｃ＋
为数字 图像 的处理 、计算机视觉技术应用提供了极大的方
觉和 图像处 理的软件包相继 被开发 出来 。从文献 ［ 可知 ， 便 。它不仅是完全免费的开源软件而且它包含非常 丰富的 ３ 】 大多数软件包基于计算速度 的角度考虑 ，采用 ｃＣ ＋ ／＋ 编写
０ 引言
的 。虽然这些软件包对计算机 图像处理和计算机视觉的研 人类离不开图像 ，画面比文字更形象生 动，人类 ７％ ０ 以上 的信息 来 自视 觉。近年 来 ，数 字图像 处理发 展迅 速 ， 究提供很大 的便 利，但也 存在 着不足之处 ： 大多数软件 ① 包没有高级数 学计算函数 ； ＭＡ Ｌ Ｂ虽提供了较为丰富 ② ＴＡ
ｃｒ ｕ ｉ ｔ ｇ ｒｃｓｎ ｙｍａｉｇｕｅｏ ｓ ｕ ｃｉｎ． ＋ ｐｏ ｒ ｏ ｉｄｉ ｅＶｃ＋ ６ ｒａ ｙ ａｒ ｏ ｔ ｇ ａ ｉ ｅｐｏｅｓ ｇｂ ｋ ｓ ｆ ｔｆｎｔ ｓ ｙ ｄｉ ｌ ｍａ ｉ ｎ ｉ ｏ ｃ＋ ｒｇ ｍｓｃｍｐｌ ｔ ａ ｅ ｎｈ ＋ ． ｇｅｔ ０ ｌ
各 类图像处理及 识别的函数 。本文 主要介 绍基于 Ｏ ｅＣ ｐｎ Ｖ
Ｏｐ ｎ ｅ ＣＶ ｅ ｏ ｓ ｏ ｒ ｌ ｏ ｌ ｎ ｔ ｅｆ ｌ ｆ ｍａ ｅａ ｄｖ ｄ ｏ ｂ ｃ ｍｅ ｗｅｆ ｏ ｅｄ ｏ ｉ ｇ ｎ ｉ ｅ ． ｐ ｕｔ ｉ ｈ ｉ Ｋｅ ｗｏ ｄ ： ｙ ｒ ｓ Ｏｐ ｎ ｅ ＣＶ； ｍｏ ｔ ｒ ｃ ｓ ｎ ； ｍａ ｅｍｏ ｈ ｌｇ ｓ ｏｈｐ ｏ ｅｓ ｇ ｉ ｇ ｒ ｏｏ ｙ ｉ ｐ
基于OpenCV图像处理系统的开发与实现
基于OpenCV图像处理系统的开发与实现刘培军;马明栋;王得玉【摘要】In the research of digital image processing technology, when a small number of images are processed, various image processing algorithms are generally used for programming according to different requirements, and there are a lot of repetitive work. However, when the amount of digital image data is large and the real-time requirement of processed images is high, all images are processed, codes and algorithms are written manually, which is quite difficult and inefficient. In order to effectively solve the above problems, based on OpenCV computer vision library and under the integrated development environment of Qt Creator, we develop and implement an image processing system of object-oriented programming with better interface and convenient for users. The practice of digital image processing shows that the system can process images efficiently and quickly.%在数字图像处理技术的研究过程中,基于平时对少量图像进行处理时,一般都是针对不同需求运用各种图像处理算法进行编程,存在着许多重复性工作.而当数字图像数据量非常大且对处理的图像实时性要求非常高时,对所有图像进行处理,代码以及算法的实现都通过人工进行编写,存在着相当大的难度且效率十分低下.为有效解决上述问题,以OpenCV计算机视觉库为基础,在Qt Creator 集成开发环境下,采用面向对象编程,开发并实现了一款界面良好,方便用户使用的图像处理系统.通过对大量数字图像处理的实践表明,该系统能够有效快速地对图像进行处理.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2019(029)003【总页数】5页(P127-131)【关键词】图像处理算法;OpenCV;Qt Creator;面向对象;图像处理系统【作者】刘培军;马明栋;王得玉【作者单位】南京邮电大学通信与信息工程学院, 江苏南京 210003;南京邮电大学地理与生物信息学院, 江苏南京 210023;南京邮电大学地理与生物信息学院, 江苏南京 210023【正文语种】中文【中图分类】TP3020 引言在计算机技术如此成熟的今天，图像处理理论与技术已经得到了较为全面的发展并在持续不断的优化创新中，尤其在人工智能、航空航天、工业部件检测、交通、医学等领域得到了广泛应用[1-2]。
本科毕业论文-—基于opencv的图像识别
基于2DPCA的人脸识别算法研究摘要人脸识别技术是对图像和视频中的人脸进行检测和定位的一门模式识别技术，包含位置、大小、个数和形态等人脸图像的所有信息。
由于近年来计算机技术的飞速发展，为人脸识别技术的广泛应用提供了可能，所以图像处理技术被广泛应用了各种领域。
该技术具有广阔的前景，如今已有大量的研究人员专注于人脸识别技术的开发。
本文的主要工作内容如下：1)介绍了人脸识别技术的基础知识，包括该技术的应用、背景、研究方向以及目前研究该技术的困难，并对人脸识别系统的运行过程以及运行平台作了简单的介绍。
2)预处理工作是在原始0RL人脸库上进行的。
在图像的预处理阶段，经过了图象的颜色处理，图像的几何归一化，图像的均衡化和图象的灰度归一化四个过程。
所有人脸图像通过上述处理后，就可以在一定程度上减小光照、背景等一些外在因素的不利影响。
3)介绍了目前主流的一些人脸检测算法，本文采用并详细叙述了Adaboost人脸检测算法。
Adaboost算法首先需要创建人脸图像的训练样本，再通过对样本的训练，得到的级联分类器就可以对人脸进行检测。
4)本文介绍了基于PCA算法的人脸特征点提取，并在PCA算法的基础上应用了改进型的2DPCA算法，对两者的性能进行了对比，得出后者的准确度和实时性均大于前者，最后将Adaboost人脸检测算法和2DPCA算法结合，不仅能大幅度降低识别时间，而且还相互补充，有效的提高了识别率。
关键词：人脸识别 2DPCA 特征提取人脸检测2DPCA Face Recognition Algorithm Basedon The ResearchAbstract：Face recognition is a technology to detect and locate human face in an image or video streams,Including location, size, shape, number and other information of human face in an image or video streams.Due to the rapid development of computer operation speed makes the image processing technology has been widely applied in many fields in recent years. This paper's work has the following several aspects:1)Explained the background, research scope and method of face recognition,and introduced the theoretical method of face recognition field in general.2)The pretreatments work is based on the original ORL face database. In the image preprocessing stage, there are the color of the image processing, image geometric normalization, image equalization and image gray scale normalization four parts. After united processing, the face image is standard, which can eliminate the adverse effects of some external factors.3)All kinds of face detection algorithm is introduced, and detailed describing the Adaboost algorithm for face detection. Through the Adaboost algorithm to create a training sample,then Training the samples of face image,and obtaining the cascade classifier to detect human face.4)This paper introduces the facial feature points extraction based on PCA ,and 2DPCA is used on the basis of the PCA as a improved algorithm.Performance is compared between the two, it is concluds that the real time and accuracy of the latter is greater than the former.Finally the Adaboost face detection algorithm and 2DPCA are combined, which not only can greatly reduce the recognition time, but also complement each other, effectively improve the recognition rate.Key words：Face recognition 2DPCA Feature extraction Face detection目录第1章前言 (1)1.1 人脸识别的应用和研究背景 (1)1.2 人脸识别技术的研究方向 (2)1.3 研究的现状与存在的困难 (3)1.4 本文大概安排 (4)第2章人脸识别系统及软件平台的配置 (4)2.1 人脸识别系统概况 (4)2.1.1 获取人脸图像信息 (5)2.1.2 检测定位 (5)2.1.3 图像的预处理 (5)2.1.4 特征提取 (6)2.1.5 图像的匹配与识别 (6)2.2 OpenCV (6)2.2.1 OpenCV简介 (6)2.2.2 OpenCV的系统配置 (7)2.3 Matlab与图像处理 (8)第3章图像的检测定位 (8)3.1 引言 (8)3.2 人脸检测的方法 (8)3.3 Adaboost算法 (9)3.3.1 Haar特征 (10)3.3.2 积分图 (10)3.3.4 级联分类器 (11)第4章图像的预处理 (13)4.1 引言 (13)4.2 人脸图像库 (13)4.3 人脸预处理算法 (14)4.3.1 颜色处理 (14)4.3.2几何归一化 (15)4.3.3直方图均衡化 (16)4.3.4灰度归一化 (18)4.4 本章小结 (19)第5章图像的特征提取与识别 (19)5.1 引言 (19)5.2 图像特征提取方法 (20)5.2.1基于几何特征的方法 (20)5.2.2基于统计的方法 (20)5.2.3弹性图匹配(elastic graph matching) (21)5.2.4神经网络方法 (21)5.2.5支持向量机(SVM)方法 (22)5.3 距离分类器的选择 (22)5.4 PCA算法的人脸识别 (24)5.5 二维主成分分析（2DPCA） (25)5.5.1 2DPCA人脸识别算法 (25)5.5.2 特征提取 (27)5.5.3 分类方法 (27)5.5.4 基于2DPCA的图像重构 (28)5.6 实验分析 (28)第6章总结与展望 (33)6.1 本文总结 (33)6.2 未来工作展望 (33)致谢 (34)参考文献： (35)第1章前言1.1 人脸识别的应用和研究背景随着社会科学技术的发展进步，特别是最近几年计算机的软硬件技术高速发展，以及人们越来越将视野集中到快速高效的智能身份识别，使生物识别技术在科学研究中取得了重大的进步和发展。
基于opencv的数字图像处理技术研究与实现
无线互联科技 Wireless Internet Technology
N o .2 2 N o v e m b e r，2 019
基于OpenCV的数字图像处理技术研究与实现
邹宏伟
（兰州石化职业技术学院，甘肃 兰州 730060）
摘 要：近年来，机器视觉图像处理技术得到了大力发展，如何提高数字图像处理的效率和性能是人们广泛关注的热点话题。 文章将利用OpenCV编译技术来加强数字图像处理效果，先建立OpenCV环境，进而完成OpenCV视频图像采集应用，利用已 截取的图像来完成边缘检测和角点提取与检测。 关键词：机器视觉；数字图像处理技术；OpenCV
本文利用OpenCV算法数据库对视频头拍摄的图像进 行采集，可使用相关抓取程序来予以实现。将程序语句输
入到新建C++Source file 中，重新连接摄像头，就能直接 得到视频图像[1]。本次实验所采集到的视频数字图像如图1 所示。
图1 视频采集数字图像 3 基于OpenCV的图像技术处理
文章所探讨的OpenCV图像技术处理主要是利用计算 机软件完成截图的图像变换、几何变换、滤波、边缘检测、 直方图以及数学形态学处理等内容，通过各种技术能够直接 对图像进行分析与理解，采集后完成底层处理，并形成较高 质量的图像以便后期的机器视觉应用。 3.1 从已获图像中截图
OpenCV图像处理算法完成的图像处理与仿真分析，已经在 实际工程中广泛应用。 1 基于OpenCV数据库的程序环境构建 1.1 安装OpenCV
O p e n C V图像处理算法 数 据库的安装 过 程 要关注 对 环境变量的设置，选中“Add＼OpenCV＼bin to the system PATH”选项后，可完成对环境变量PATH的载入。假定已 安装好的OpenCV 路径为C：＼Program Files＼OpenCV。 进入VC++环境，依次在菜单中点选Tools— Options— Di rector ies，确认lib路径为Libra r y f iles，要包含所有 OpenCV库文件路径。 1.2 程序框架的规范构建
数字图像处理课程设计opencv
数字图像处理课程设计opencv一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握数字图像处理的基本理论、方法和OpenCV编程技能。
通过本课程的学习，学生应能理解数字图像处理的基本概念，掌握常用的图像处理算法，并能够运用OpenCV库进行实际的图像处理操作。
具体来说，知识目标包括：1.理解数字图像处理的基本概念和原理。
2.掌握数字图像处理的基本算法和常用技术。
3.熟悉OpenCV库的基本结构和功能。
技能目标包括：1.能够运用OpenCV库进行数字图像处理的基本操作。
2.能够编写简单的数字图像处理程序。
3.能够分析和解决数字图像处理实际问题。
情感态度价值观目标包括：1.培养对数字图像处理的兴趣和热情。
2.培养学生的创新意识和实践能力。
3.培养学生的团队合作精神和沟通交流能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括数字图像处理的基本理论、方法和OpenCV编程实践。
教学大纲如下：1.数字图像处理概述1.1 数字图像处理的基本概念1.2 数字图像处理的应用领域2.图像处理基本算法2.1 图像滤波2.2 图像增强2.3 图像边缘检测3.OpenCV库的使用3.1 OpenCV库的基本结构3.2 OpenCV库的基本功能4.图像处理实例分析4.1 图像去噪实例4.2 图像增强实例4.3 图像边缘检测实例三、教学方法本课程采用多种教学方法相结合的方式，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。
1.讲授法：通过教师的讲解，使学生掌握数字图像处理的基本理论和方法。
2.讨论法：通过小组讨论，激发学生的思考，培养学生的创新意识和实践能力。
3.案例分析法：通过分析实际案例，使学生能够将理论知识应用于实际问题。
4.实验法：通过实验操作，使学生掌握OpenCV库的基本功能，并能够编写实际的图像处理程序。
四、教学资源本课程的教学资源包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备等。
1.教材：选用《数字图像处理》（李航著）作为主要教材，辅助以相关参考书籍。
基于OpenCV的数字图像处理实验教学研究
含一些基 于统计 的分类和聚类工具 ， 模式识 别算法和 回 归分析等 ； （ ６ ）Ｃ Ｖ Ｃ Ａ Ｍ模块： 负 责读取 摄像头数据 的模
块。
利用 Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ进行 程序 开发具 有 以下几 个 特点［ ４ １ ：
謦 素
２ ０１ ３ 正 ５
基于 Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ的数字图像处理实验教学研究
李 志欣
（ １ ． 广 西 师范 大学 ２ ． 桂 林理 工 大学
［ 摘
卓 亚 琦
桂林 ５ ４ １ ０ ０ ４ ；
计 算机 科 学与信 息 工程 学院 ， 广西 理 学院 ， 广西 桂林 ５ ４ １ ０ ０ ４ ）
三、 数 字 图像 处 理 的 实验 设 置
Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ是 Ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ 公 司资 助 的面 向广大研 究 人员 和 学生 的开源计算 机视觉 库 ，它 由一系列 Ｃ函数和少 量 ｃ ＋ ＋ 类构成 ，实现 了图像处理和计算 机视觉 方面很多通 用算法 ， 同时提供 了 Ｍａ ｔ Ｌ ａ ｂ等语言 的接 口， 因此极 大地 方便 了图像处理和视频技术 的二次开发Ｉ ３ １ 。 Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ主要包含六 大模 块 ，其 具体功能分别是删 ： （ １ ）Ｃ Ｖ模 块： 包含基本 的图形 处理 函数和高级 的计算机 视觉算 法 ； （ ２ ） Ｃ Ｖ Ａ Ｕ Ｘ模 块： 包含辅助 的 Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ函数 ， 般存 放一些被 淘汰的算法和 函数 ， 同时也包含一 些新
（ １ ） 独立性 。Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ中大量 的函数 和类库既可 以独立 运行 ，也 可 以在加入其 它外部库 的情况下运行 ； （ ２ ） 跨 平 台性 。构成 Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ的 Ａ Ｐ Ｉ 函数具 有跨平 台性 ， 不仅 能很 好的支持各种不 同的操作 系统 ， 也可 以很好地 在不 同公 司的 Ｃ ／ Ｃ ＋ ＋ 编译器 下工作 ； （ ３ ） 功能强 大 。Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ 包含 了线性 表 、 树、 图等 基本 数据 结 构 ， 也包 含 图像 滤 波、 边缘检测和数字形态学 等数字 图像处理 的基 本操 作
基于opencv的指纹图像处理技术研究
基于opencv的指纹图像处理技术研究指纹识别技术是一种安全可靠且可行性高的生物识别技，在新兴的安全系统中占有重要地位。
本文通过引用opencv的指纹图像处理技术、数据库和高斯滤波等技术进行综合处理，发现在指纹图像处理上运用opencv技术后效果更加理想，且使得图像算法更为简洁。
标签：opencv 指纹图像高斯滤波形态学处理在这个科技飞速发展的时代，信息技术是关注焦点和核心技术，它在给予方便的同时也提出很多难题，如：以往人们通常都是通过证件验证人的身份，由于证件很容易被伪造、也易丢失，从而带来很多弊端。
如果利用生物识别技术，如利用人体的某种、具有唯一性的生理特征（如指纹信息）来辨别人的身份，可以有效解决上述弊端。
一、指纹图像处理整体思路本系统分为指纹采集、指纹图像预处理、指纹图像后处理和指纹图像比对等部分，其系统的运行流程，如图1所示。
二、指纹数据库的创建通过指纹采集器获取人体指纹特征信息，然后对采取的信息进行压缩处理，最后将处理后的数据储存在对应的数据库中，如图2所示。
三、指纹图像预处理周围环境会对指纹采集产生影响，为了采集有效的指纹特征，需要对指纹图像进行预处理，本文采用opencv的形态学图像处理[1]、高斯滤波和图像细化等算法，一定程度上的去除了图像中的噪点、提高了图像的质量。
1.利用腐蚀、膨胀运算去除孔噪声这些噪声在图像细化后会变成伪特征点，给图像识别造成困难，因此图像细化前需去除这些噪声。
本设计使用opencv中的腐蚀膨胀运算去除孔噪声[2]，图3中（a）（b）分别为处理前后的图片。
在opencv中实现腐蚀膨胀运算需执行以下操作。
void cv：：erode（const cv：：arr *src，cv：：arr*dst，IplConvKernel *element=NULL，int iterations=1）；void cv：：dilate（const cv：：arr *src，cv：：arr *dst，IplConvKernel *element=NULL，int iterations=1）；。
基于OpenCV的图像识别与处理系统研究
基于OpenCV的图像识别与处理系统研究一、引言随着人工智能技术的不断发展，图像识别与处理系统在各个领域得到了广泛应用。
OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和分析功能，为图像识别技术的研究和应用提供了便利。
本文将探讨基于OpenCV的图像识别与处理系统的研究现状和发展趋势。
二、OpenCV简介OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库，由英特尔公司开发并维护。
它包含了大量用于图像处理和计算机视觉的函数，涵盖了从简单的图像操作到复杂的模式识别等多个领域。
OpenCV支持多种编程语言，如C++、Python等，使得开发者可以方便地使用其功能进行图像处理和分析。
三、图像识别技术图像识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其主要任务是通过对图像进行分析和处理，实现对其中物体、场景等内容的自动识别。
基于OpenCV的图像识别技术主要包括目标检测、人脸识别、文字识别等多个方面。
这些技术在智能监控、人脸支付、智能驾驶等领域有着广泛的应用。
3.1 目标检测目标检测是图像识别中的一个重要任务，其目标是在图像中准确地定位和识别出感兴趣的目标物体。
OpenCV提供了多种目标检测算法，如Haar级联检测器、HOG特征检测器等，可以帮助开发者实现高效准确的目标检测功能。
3.2 人脸识别人脸识别是一种常见的生物特征识别技术，通过对人脸图像进行特征提取和匹配，实现对不同人脸的自动辨认。
基于OpenCV的人脸识别技术可以应用于人脸解锁、人脸考勤等场景，具有较高的准确性和稳定性。
3.3 文字识别文字识别是将图片中的文字信息转换为可编辑文本的过程，也称为光学字符识别（OCR）。
OpenCV提供了丰富的文字检测和识别功能，可以帮助用户实现对图片中文字内容的自动提取和识别，广泛应用于证件扫描、车牌识别等领域。
四、图像处理技术除了图像识别技术外，图像处理技术也是计算机视觉领域中不可或缺的一部分。
基于OpenCV的图像处理技术涵盖了滤波、边缘检测、形态学操作等多个方面，为用户提供了丰富多样的图像处理工具。
基于OpenCV的数字图像处理技术_01数字图像处理技术简介
注：有些位图不需要调色板，如真彩色图， 它们的BITMAPINFOHEADER后面直接是位图数据
2. 数字图像的表示方法-续6
BMP格式，实际的图像数据 对于2色位图，1位表示一个像素颜色，
所以一个字节表示8个像素 对于16色位图，4位表示一个像素颜色，
所以一个字节表示2个像素 对于256色位图，1个字节表示1个像素 对于真彩色图，3个字节表示一个像素
物理图像及对应 的数字图像
1.1 数字图像的概念-续3
灰度 196
采样行
物理图像 采样列 像素
43
数字图像 灰阶像素
黑
0
行间隔
灰
128
图片
采样列间隔
白
255
1.1 数字图像的概念-续4
➢灰度级 灰度图像(128x128)及其对应的数值矩阵
（仅列出一部分(26x31)）
125,153,158,157,127, 70,103,120,129,144,144,150,150,147,150,160,165,160,164,165,16 175,175,166,133, 60, 133,154,158,100,116,120, 97, 74, 54, 74,118,146,148,150,145,157,164,157,158,162,165,171,155,115, 88, 49, 155,163, 95,112,123,101,137,108, 81, 71, 63, 81,137,142,146,152,159,161,159,154,138, 81, 78, 84,114, 95, 167, 69, 85, 59, 65, 43, 85, 34, 69, 78,104,101,117,132,134,149,160,165,158,143,114, 99, 57, 45, 51, 57,
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告引言数字图像处理是一门研究如何对图像进行数字化处理的学科，它的应用广泛，涵盖了图像的获取、增强、压缩、分割等多个方面。
本次实验旨在探索数字图像处理的基本原理和常用技术，并通过实践操作加深对数字图像处理的理解。
实验目的1.学习掌握数字图像处理的基本原理；2.熟悉常用的数字图像处理工具和方法；3.实践应用数字图像处理技术解决实际问题。
实验环境在本次实验中，我们使用了以下环境和工具：- 操作系统：Windows 10 - 编程语言：Python - 图像处理库：OpenCV实验步骤步骤一：图像获取与显示首先，我们需要获取一张待处理的图像，并对其进行显示。
在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现图像的读取和显示。
以下是示例代码：import cv2# 读取图像image = cv2.imread('image.jpg')# 显示图像cv2.imshow('Image', image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()步骤二：图像增强图像增强是数字图像处理中常用的技术之一，旨在改善图像的质量和可视化效果。
常见的图像增强技术包括灰度转换、直方图均衡化、滤波器等。
以下是示例代码：import cv2# 读取图像image = cv2.imread('image.jpg')# 灰度转换gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GR AY)# 直方图均衡化equalized_image = cv2.equalizeHist(gray_image)# 高斯滤波器blurred_image = cv2.GaussianBlur(equalized_image, (5, 5), 0)# 边缘增强enhanced_image = cv2.Canny(blurred_image, 100, 20 0)# 显示图像cv2.imshow('Enhanced Image', enhanced_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()步骤三：图像压缩图像压缩是数字图像处理中的重要话题，旨在减少图像的存储空间和传输带宽。
基于OpenCV的机器视觉图像处理算法设计与实现
基于OpenCV的机器视觉图像处理算法设计与实现一、引言随着人工智能技术的不断发展，机器视觉作为其中重要的一部分，扮演着越来越重要的角色。
而在机器视觉领域中，图像处理算法是至关重要的一环。
本文将介绍基于OpenCV的机器视觉图像处理算法设计与实现。
二、OpenCV简介OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
它支持多种编程语言，如C++、Python等，广泛应用于图像处理、目标识别、人脸识别等领域。
三、图像处理算法设计1. 图像读取与显示在使用OpenCV进行图像处理时，首先需要读取图像并显示出来。
可以使用OpenCV提供的函数cv2.imread()读取图像，cv2.imshow()显示图像。
2. 图像灰度化将彩色图像转换为灰度图像是很多图像处理算法的第一步。
可以使用cv2.cvtColor()函数将彩色图像转换为灰度图像。
3. 图像滤波图像滤波是一种常用的图像处理技术，可以去除噪声、平滑图像等。
OpenCV提供了多种滤波函数，如高斯滤波、中值滤波等。
4. 边缘检测边缘检测是图像处理中常用的技术，可以帮助我们找到图像中物体的边界。
OpenCV提供了多种边缘检测算法，如Sobel算子、Canny 边缘检测等。
5. 目标检测目标检测是机器视觉中的重要任务之一，可以通过训练模型来实现目标检测。
OpenCV结合深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等，可以实现目标检测任务。
四、实现案例：人脸识别以人脸识别为例，介绍基于OpenCV的机器视觉图像处理算法设计与实现过程。
1. 数据准备首先需要准备人脸数据集，包括正样本和负样本。
正样本为包含人脸的图片，负样本为不包含人脸的图片。
2. 特征提取利用Haar特征进行人脸特征提取，通过训练得到人脸特征分类器。
3. 人脸检测使用训练好的分类器对输入图像进行人脸检测，得到人脸位置信息。
4. 人脸识别将检测到的人脸区域进行特征匹配，实现人脸识别功能。
基于OpenCV的图像处理与识别系统设计与实现
基于OpenCV的图像处理与识别系统设计与实现一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，图像处理与识别系统在各个领域得到了广泛应用。
OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和机器学习算法，为图像处理与识别系统的设计与实现提供了便利。
本文将介绍基于OpenCV的图像处理与识别系统的设计与实现方法。
二、图像处理与识别系统概述图像处理与识别系统是指利用计算机对图像进行处理和分析，从而实现对图像内容的理解和识别。
该系统通常包括图像采集、预处理、特征提取、分类识别等模块。
基于OpenCV的图像处理与识别系统可以应用于人脸识别、车牌识别、物体检测等领域。
三、OpenCV简介OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和机器学习算法。
它支持多种编程语言，如C++、Python等，便于开发者进行图像处理与识别相关的应用程序开发。
四、图像处理与识别系统设计1. 图像采集图像采集是图像处理与识别系统中的第一步，通常通过摄像头或者读取存储在本地的图片文件进行。
OpenCV提供了丰富的接口和函数来实现图像的采集和读取操作。
2. 图像预处理在进行特征提取和分类识别之前，通常需要对图像进行预处理操作，如去噪、灰度化、边缘检测等。
OpenCV提供了各种滤波器和算法来实现这些预处理操作。
3. 特征提取特征提取是图像处理与识别系统中非常重要的一步，通过提取图像中的特征信息来描述和区分不同的对象。
OpenCV提供了各种特征提取算法，如HOG特征、SIFT特征等。
4. 分类识别分类识别是图像处理与识别系统中的核心任务，通过训练分类器来对输入的图像进行分类。
OpenCV支持多种机器学习算法，如SVM、KNN等，可以用于实现分类器的训练和测试。
五、图像处理与识别系统实现1. 环境搭建首先需要安装OpenCV库，并配置相应的开发环境。
可以根据官方文档或者在线教程来完成环境搭建工作。
2. 图像采集与读取使用OpenCV提供的接口来实现摄像头采集或者图片读取功能，获取输入图像数据。
如何使用OpenCV进行图像处理
如何使用OpenCV进行图像处理OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了很多图像处理、计算机视觉和机器学习等方面的函数和工具，被广泛应用于各种计算机视觉领域的研究和应用中。
本文将介绍如何使用OpenCV进行图像处理，包括图像读写、基本操作、图像滤波和图像变换等内容。
一、图像读写在OpenCV中，可以使用imread()函数读取图像，使用imwrite()函数将图像保存到文件中。
其中，imread()函数有两个参数：第一个参数为读取的图像文件名，第二个参数为读取模式，常用的读取模式有三种：IMREAD_COLOR（默认模式，读取彩色图像）、IMREAD_GRAYSCALE（读取灰度图像）和IMREAD_UNCHANGED（读取原始图像，包括alpha值等信息）。
例如：```cv::Mat img_color = cv::imread("color_image.jpg",cv::IMREAD_COLOR); //读取彩色图像cv::Mat img_gray = cv::imread("gray_image.jpg",cv::IMREAD_GRAYSCALE); //读取灰度图像cv::Mat img_origin = cv::imread("original_image.png",cv::IMREAD_UNCHANGED); //读取原始图像```使用imwrite()函数将图像保存为文件，第一个参数为保存的文件名，第二个参数为要保存的图像。
例如：```cv::imwrite("result.jpg", img_color); //保存彩色图像cv::imwrite("result.png", img_gray); //保存灰度图像```二、基本操作OpenCV提供了各种基本的图像操作函数，包括图像大小调整、通道分离、通道合并、通道相加、通道相减、通道相乘等操作。
基于OpenCV的数字图像处理毕业设计
opencv实验报告
opencv实验报告OpenCV实验报告引言：计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”的学科，而OpenCV（Open Source Computer Vision Library）则是计算机视觉领域中最为常用的开源库之一。
本文将介绍我在学习和实践OpenCV过程中的一些实验和心得体会。
一、图像处理实验1.1 灰度图像转换在图像处理中，灰度图像转换是一个常见的操作。
通过OpenCV的函数，我们可以将彩色图像转换为灰度图像，这样可以方便后续的处理。
实验中，我使用了一张彩色图片，通过OpenCV提供的函数将其转换为灰度图像，并将结果进行了展示和比较。
1.2 图像平滑图像平滑是一种常见的图像处理技术，可以去除图像中的噪声，使图像更加清晰。
在实验中，我尝试了使用OpenCV中的高斯滤波和均值滤波两种方法对图像进行平滑处理，并对比了它们的效果和处理速度。
二、图像特征提取实验2.1 边缘检测边缘检测是图像处理中的重要任务之一，它可以帮助我们识别图像中的边缘和轮廓。
在实验中，我使用了OpenCV提供的Sobel算子和Canny算子两种方法对图像进行边缘检测，并对比了它们的效果和处理速度。
2.2 特征点检测特征点检测是计算机视觉中的一个重要任务，它可以帮助我们在图像中找到具有独特性质的点，用于图像匹配和目标识别等应用。
在实验中，我使用了OpenCV中的SIFT算法对图像进行特征点检测，并对比了不同参数设置下的检测结果。
三、图像识别实验3.1 目标检测目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它可以帮助我们在图像中找到特定的目标物体。
在实验中，我使用了OpenCV中的Haar Cascade分类器对人脸进行检测，并对比了不同参数设置下的检测结果。
3.2 图像分类图像分类是计算机视觉中的一个热门研究方向，它可以帮助我们将图像分为不同的类别。
在实验中，我使用了OpenCV中的机器学习算法SVM对图像进行分类，并对比了不同特征提取方法和分类器参数设置下的分类准确率。
数字图像处理：基于OpenCVPython
这些应用场景涉及的图像处理技术复杂度较高，需要深入理解数字图像处理的理论和实践。通过 学习这些高级应用，读者将能够更好地理解数字图像处理在各个领域的应用价值和潜力。
《数字图像处理：基于OpenCVPython》这本书内容丰富、深入浅出，既适合初学者入门学习， 也适合有一定基础的读者进阶提高。通过学习这本书的内容，读者将能够全面掌握数字图像处理 的技术和应用，为进一步在相关领域开展研究和应用打下坚实的基础。
这本书介绍了数字图像处理的基本概念和基础知识，包括数字图像的形成、像素、颜色、图像的 数字化等。这些基础知识是进一步学习图像处理技术的关键，也是理解数字图像处理与其他领域 如计算机视觉、机器学习等相互关联的基础。
接下来，这本书深入探讨了数字图像处理的核心技术，包括图像滤波、边缘检测、形态学处理、 特征提取等。这些技术是实现各种复杂图像处理任务的关键，如目标检测、人脸识别、图像分类 等。通过学习这些技术，读者将能够掌握在实践中应用数字图像处理的方法和技巧。
这些只是《数字图像处理：基于OpenCVPython》一书中众多精彩摘录的一部 分。通过阅读本书，大家将深入了解数字图像处理的基本概念和技术，并掌握如 何使用OpenCV库进行各种图像处理操作。无论是初学者还是专业人士，这本书都 将为大家打开数字图像处理的大门，引领大家探索这一充满挑战和机遇的领域。
在《数字图像处理：基于OpenCVPython》的开篇，作者首先介绍了数字图像 处理的基本概念、发展历程和应用领域。这部分内容为读者提供了对数字图像处 理的宏观认识，有助于读者更好地理解后续章节的内容。
在这一部分，作者详细介绍了OpenCV和Python的基础知识，包括安装与配置、 基本操作等。对于初学者来说，这部分内容是不可或缺的，它为后续的实践操作 打下了坚实的基础。