数字图像处理纸牌识别课程设计

课程设计课程名称___数字图像处理______ 题目名称______纸牌识别________ 学生学院______ ________专业班级__ ___学号__ ________学生____ _ _______指导教师_____ _江中_______一、设计题目（1）、在VC＋＋环境下实现打开、显示一幅纸牌图（设计资料中有纸牌图）。

（2）、将提供的几幅图片中的纸牌进行分类和识别，要求：a、判断出是那种类型（共四类：红桃，梅花、黑桃、方片）；b、检测出点数（1、2…10）；c：将上述检测的结果输出。

二、设计目的通过设计，以C++为工具，实现数字图像处理。

会用数字图像处理知识对图像进行增强，如全局阈值，对图像进行旋转，边缘检测，对图像进行平移，截取图像特征并会用简单的模板匹配方法匹配判断图片容。

学会使用FMC。

三设计容。

（1）基本思想为：对图片进行中值滤波去除噪声，对图像进行全局阈值处理，用锐化模板检测，纸牌边缘，左方开始测量每个点当碰到纸牌边缘时灰度为255，此时记下像素距离，从而对得到纸牌水平位置，同理得图片竖直距离，对图片进行平移，并截取左上角的特征，对特征进行基本处理，如二值化。

逐一加载模板，进行匹配，匹配原理为特征于模板相同像素的个数，如个数很高则匹配成功，从而识别纸牌。

（2）在ＶＣ下建立FMC平台。

使用DIB类处理bmp格式文件。

工程名为pokeridentyfy。

CPokeridentyfyview.中包的DIB类有CDIB m_dib;CDIB mid_boader;CDIB boaer_crectCDIB cutmask;CDIB forcut;CDIB masknumber;CDIB masktype;用于存放，处理和显示图片。

制作菜单每个对于图像处理功能，一个按键调用一个处理函数，也可一个按键调用多个处理函数。

菜单及其功能如下图打开图像的代码为功能为大开所处理图像：void CPokeridentifyView::OnOpenimage(){// TODO: Add your command handler code herestatic char szFilter[]="BMP文件(*.bmp)|*.bmp||"; //定义过滤文件的类型CFileDialog dlg(TRUE,"bmp",NULL,OFN_HIDEREADONLY|OFN_OVERWRITEPROMPT,szFilter);//定义文件对话框对象CString filename;int ret=dlg.DoModal(); //运行打开文件对方框if(ret==IDOK){filename=dlg.GetFileName(); //获取所选择图像的路径m_dib.LoadFromFile(filename); //加载图像if(!m_dib.m_bLoaded) //判断是否加载图像成功{AfxMessageBox("图像打不开");return;}mid_boader.LoadFromFile(filename); //加载图像if(!mid_boader.m_bLoaded) //判断是否加载图像成功{AfxMessageBox("图像打不开");return;}boaer_crect.LoadFromFile(filename); //加载图像if(!boaer_crect.m_bLoaded) //判断是否加载图像成功{AfxMessageBox("图像打不开");return;}cutmask.LoadFromFile("TTcut.bmp"); //加载图像if(!cutmask.m_bLoaded) //判断是否加载图像成功{AfxMessageBox("图像打不开");return;}forcut.LoadFromFile(filename); //加载图像if(!forcut.m_bLoaded) //判断是否加载图像成功{AfxMessageBox("图像打不开");return;}masknumber.LoadFromFile("1.bmp"); //加载图像if(!masknumber.m_bLoaded) //判断是否加载图像成功masktype {AfxMessageBox("图像打不开");return;}masktype.LoadFromFile("111.bmp"); //加载图像if(!masktype.m_bLoaded) //判断是否加载图像成功{AfxMessageBox("图像打不开");return;} }打开一图片后为:中值滤波的代码为：void CPokeridentifyView::OnMidiamaskImage(){// TODO: Add your command handler code hereif(!m_dib.m_bLoaded){AfxMessageBox("图像还打开，请先打开图像！");return;}//获取图像宽和高int nw=m_dib.GetDIBWidth();int nh=m_dib.GetDIBHeight();int i,j;BYTE * ptemp=(BYTE *) new BYTE[nw*nh];memset(ptemp,0,nw*nh);double mid[9];for(j=3/2;j<nh-3/2;j++)for(i=3/2;i<nw-3/2;i++){ double result=0;int k,h;for(k=0;k<3;k++)//k行h列for(h=0;h<3;h++){mid[k*3+h]=m_dib.m_pdata[(j-k)*nw+i-h];int ii,jj,tempmid;double sweep;for(ii=0;ii<8;ii++){tempmid=ii;for(jj=ii;jj<=8;jj++){if(mid[jj]<mid[tempmid])tempmid=jj;}sweep=mid[ii];mid[ii]=mid[tempmid];mid[tempmid]=sweep;}result=mid[4];if(result>255)result=255;if(result<0)result=0;}ptemp[j*nw+i]=result;}memcpy(m_dib.m_pdata,ptemp,nw*nh);m_dib.UpdateData();memcpy(mid_boader.m_pdata,ptemp,nw*nh);mid_boader.UpdateDatadup();delete[]ptemp;//刷新屏幕Invalidate(); }调用后结果为：全局门限的代码中先计算图像的直方图，以一个点（一般去中间值）把直方图分成两份，分别计算两部分的灰度均值，m1与m2，由(m1+m2)/2得到新的阈值与灰度分割点，知道新阈值与旧的阈值相差不到。

用新的阈值进行二值化。

代码为：void CPokeridentifyView::OnAllthrImage(){// TODO: Add your command handler code hereif(!m_dib.m_bLoaded){AfxMessageBox("图像还打开，请先打开图像！");return;} //获取图像宽和高int nw=m_dib.GetDIBWidth();int nh=m_dib.GetDIBHeight();int i,j;double p[256];//存放直方图int throld=200,thrnew=210,m1=0,m2=0;//匹配时用180for(i=0;i<256;i++)p[i]=0;for(j=0;j<nh;j++)for(i=0;i<nw;i++){p[m_dib.m_pdata[j*nw+i]]++; //统计各像素总数}for(i=0;i<256;i++){p[i]=p[i]*1.0/(nw*nh); //直方图归一化}do{throld=thrnew;for(i=0;i<=throld;i++){m1=m1+p[i]*i;}for(i=throld+1;i<256;i++){m2=m2+p[i]*i;}thrnew=(m1+m2)/2;}while( abs(thrnew=throld)<5 );for(j=0;j<nh;j++)for(i=0;i<nw;i++){//对图像的第j行、第i列的象素的灰度信息进行判断，修改if(m_dib.m_pdata[j*nw+i]>thrnew)m_dib.m_pdata[j*nw+i]=255;elsem_dib.m_pdata[j*nw+i]=0;}//将修改的m_pdata的数据赋值给m_pDIBData，以显示修改的结果m_dib.UpdateData();memcpy(mid_boader.m_pdata,m_dib.m_pdata,nw*nh);mid_boader.UpdateData(); //刷新屏幕Invalidate();} 结果为：对图像进行边缘检测的代码为：void CPokeridentifyView::OnFindborderImage(){// TODO: Add your command handler code hereif(!m_dib.m_bLoaded){AfxMessageBox("图像还打开，请先打开图像！");return;}//获取图像宽和高int nw=m_dib.GetDIBWidth();int nh=m_dib.GetDIBHeight();int i,j;BYTE * ptemp=(BYTE *) new BYTE[nw*nh];memset(ptemp,0,nw*nh);double mask[3][3]={-1,-1,-1,-1,8,-1,-1,-1,-1};for(j=3/2;j<nh-3/2;j++)for(i=3/2;i<nw-3/2;i++){double result=0;int k,h;for(k=0;k<3;k++)for(h=0;h<3;h++)result+=mask[k][h]*m_dib.m_pdata[(j-k)*nw+i-h];if(result>255)result=255;if(result<0)result=0;ptemp[j*nw+i]=result;}memcpy(m_dib.m_pdata,ptemp,nw*nh);m_dib.UpdateData();memcpy(boaer_crect.m_pdata,ptemp,nw*nh);boaer_crect.UpdateData();delete[]ptemp; //刷新屏幕Invalidate();}结果为：对图片进行测量并平移校正的代码为：void CPokeridentifyView::OnAutomoveImage(){// TODO: Add your command handler code hereif(!m_dib.m_bLoaded){AfxMessageBox("图像还打开，请先打开图像！");return;} //获取图像宽和高int nw=m_dib.GetDIBWidth();int nh=m_dib.GetDIBHeight();int i,j;BYTE * ptemp=(BYTE *) new BYTE[nw*nh];memset(ptemp,0,nw*nh);int movedownj,moverighti;//移动像素距离int h,k;int temp;int nwmove[7],nhmove[7];intnwmlength[7]={600,600,600,600,600,600,600},nhmlength[7]={600,600,600,600,600,600,600};int bnw,bnh;for(i=0;i<7;i++){ nhmove[i]=nh*(i+1)/8;nwmove[i]=nw*(i+1)/8;}for(k=0;k<7;k++)//寻找水平距离{ for(i=0;i<nw;i++){ if(m_dib.m_pdata[nhmove[k]*nw+i]!=0){ nhmlength[k]=i;break;}}for(k=0;k<7;k++)//寻找竖直距离{ for(j=nh;j>0;j--){ if(m_dib.m_pdata[j*nw+nwmove[k]]!=0){ nwmlength[k]=nh-j;break;}}}for(i=0;i<6;i++)//水平测量量nhmlegnth的排列{ k=i;for(j=i;j<7;j++){ if(nhmlength[j]<nhmlength[k])k=j;}temp=nhmlength[k];nhmlength[k]=nhmlength[i];nhmlength[i]=temp;}bnw=nhmlength[0];for(i=0;i<6;i++)//竖直测量量nwmlength的排列{ k=i;for(j=i;j<7;j++){ if(nwmlength[j]<nwmlength[k])k=j;}temp=nwmlength[k];nwmlength[k]=nwmlength[i];nwmlength[i]=temp;}bnh=nwmlength[0];movedownj=-bnh;moverighti=-bnw;for(j=0;j<nh;j++)//进行平移for(i=0;i<nw;i++){ h=j-movedownj;k=i+moverighti;if(h>0&&h<nh&&k>0&&k<nw)ptemp[h*nw+k]=m_dib.m_pdata[j*nw+i];}memcpy(m_dib.m_pdata,ptemp,nw*nh);m_dib.UpdateData();memcpy(boaer_crect.m_pdata,ptemp,nw*nh);boaer_crect.UpdateDatadup();//刷新屏幕Invalidate();/***********************************/for(j=0;j<nh;j++)for(i=0;i<nw;i++){ h=j-movedownj;k=i+moverighti;if(h>0&&h<nh&&k>0&&k<nw)ptemp[h*nw+k]=forcut.m_pdata[j*nw+i]; }memcpy(forcut.m_pdata,ptemp,nw*nh);forcut.UpdateData();delete[]ptemp;}void CPokeridentifyView::OnRecreactImage(){// TODO: Add your command handler code hereif(!m_dib.m_bLoaded){ AfxMessageBox("图像还打开，请先打开图像！");return;} //获取图像宽和高int nw=m_dib.GetDIBWidth();int nh=m_dib.GetDIBHeight();int i,j;int h,k;BYTE * ptemp=(BYTE *) new BYTE[nw*nh];memset(ptemp,0,nw*nh);int movedownj,moverighti;//移动像素距离int bnh;int moveup=500;for(j=0;j<nh;j++){if(m_dib.m_pdata[j*nw+50]==255){ moveup=j;break;}}bnh=moveup;movedownj=bnh;moverighti=0;for(j=0;j<nh;j++)for(i=0;i<nw;i++){h=j+movedownj;k=i-moverighti;if(h>0&&h<nh&&k>0&&k<nw)ptemp[h*nw+k]=m_dib.m_pdata[j*nw+i];}memcpy(m_dib.m_pdata,ptemp,nw*nh);m_dib.UpdateData();//刷新屏幕delete[]ptemp;Invalidate();}平移结果为：截取特权的代码为：void CPokeridentifyView::OnCrectGetfeature(){// TODO: Add your command handler code hereif(!cutmask.m_bLoaded){ AfxMessageBox("图像还打开，请先打开图像！");return;} //获取图像宽和高int nw=m_dib.GetDIBWidth();int nh=m_dib.GetDIBHeight();int i,j;BYTE * ptemp=(BYTE *) new BYTE[nw*nh];memset(ptemp,0,nw*nh);int nw1=cutmask.GetDIBWidth();int nh1=cutmask.GetDIBHeight();for(j=nh-nh1;j<nh;j++){for(i=0;i<nw1;i++){ cutmask.m_pdata[(j-(nh-nh1))*nw1+i]=forcut.m_pdata[j*nw+i];}}cutmask.UpdateDatadup();Invalidate();}结果为：对特征进行处理并加载模板，进行匹配，并显示匹配结果的代码为：void CPokeridentifyView::OnFeatureRecognize(){// TODO: Add your command handler code hereif(!cutmask.m_bLoaded){ AfxMessageBox("图像还打开，请先打开图像！");return;} //获取图像宽和高int nw=cutmask.GetDIBWidth();int nh=cutmask.GetDIBHeight();int i,j;int k,h,t;BYTE * ptemp=(BYTE *) new BYTE[nw*nh];/**************************************************************************************/ //特征增强double p[256];int throld=200,thrnew=180,m1=0,m2=0;//匹配时用180for(i=0;i<256;i++)p[i]=0;for(j=0;j<nh;j++)for(i=0;i<nw;i++){ p[cutmask.m_pdata[j*nw+i]]++; //统计各像素总数}for(i=0;i<256;i++){ p[i]=p[i]*1.0/(nw*nh); //直方图归一化}do{ throld=thrnew;for(i=0;i<=throld;i++){ m1=m1+p[i]*i;}for(i=throld+1;i<256;i++){ m2=m2+p[i]*i;}thrnew=(m1+m2)/2;}while( abs(thrnew=throld)<5 );for(j=0;j<nh;j++)for(i=0;i<nw;i++){ //对图像的第j行、第i列的象素的灰度信息进行判断，修改if(cutmask.m_pdata[j*nw+i]>thrnew)ptemp[j*nw+i]=255;elseptemp[j*nw+i]=0;}memcpy(cutmask.m_pdata,ptemp,nw*nh);cutmask.UpdateData();Invalidate();//识别int cardnumber;float nuberthr=0.9;float typethr=0.92;CString filename;/*****************************************************************************/ //数字识别for(t=0;t<10;t++){switch(t){ case 0:filename="1.bmp";break;case 1:filename="2.bmp";break;case 2:filename="3.bmp";break;case 3:filename="4.bmp";break;case 4:filename="5.bmp";break;case 5:filename="6.bmp";break;case 6:filename="7.bmp";break;case 7:filename="8.bmp";break;case 8:filename="9.bmp";break;case 9:filename="10.bmp";break;} masknumber.LoadFromFile(filename); //加载图像if(!masknumber.m_bLoaded) //判断是否加载图像成功{ AfxMessageBox("匹配加载模板失败");return;}int nw2=masknumber.GetDIBWidth();int nh2=masknumber.GetDIBHeight();BYTE * maskptemp=(BYTE *) new BYTE[nw2*nh2];/*****************************************************/double p[256];int throld=200,thrnew=180,m1=0,m2=0;//匹配时用180for(i=0;i<256;i++)p[i]=0;for(j=0;j<nh2;j++)for(i=0;i<nw2;i++){ p[masknumber.m_pdata[j*nw2+i]]++; //统计各像素总数}for(i=0;i<256;i++){ p[i]=p[i]*1.0/(nw2*nh2); //直方图归一化}do{throld=thrnew;for(i=0;i<=throld;i++){ m1=m1+p[i]*i;}for(i=throld+1;i<256;i++){ m2=m2+p[i]*i;}thrnew=(m1+m2)/2;}while( abs(thrnew=throld)<5 );for(j=0;j<nh2;j++)for(i=0;i<nw2;i++){ //对图像的第j行、第i列的象素的灰度信息进行判断，修改if(masknumber.m_pdata[j*nw2+i]>thrnew)maskptemp[j*nw2+i]=255;elsemaskptemp[j*nw2+i]=0;}memcpy(masknumber.m_pdata,maskptemp,nw2*nh2);masknumber.UpdateData();Invalidate(); delete[] maskptemp;/****************************************************/int count;int flag=0;for(h=0;h<31;h++)for(k=0;k<5;k++){ count=0;for(j=0;j<20;j++)for(i=0;i<16;i++){ if(masknumber.m_pdata[j*nw2+i]==cutmask.m_pdata[(j+h)*nw+i+k])count++;}if((count*1.0/(nw2*nh2))>nuberthr){ cardnumber=t;flag=1;break;}}if(flag==1)break;}//检测花型int cardtype;/******************************************************************************************/ double type[4];for(t=0;t<4;t++){switch(t){case 0:filename="111.bmp";break;case 1:filename="222.bmp";break;case 2:filename="333.bmp";break;case 3:filename="444.bmp";break;}masktype.LoadFromFile(filename); //加载图像if(!masktype.m_bLoaded) //判断是否加载图像成功{ AfxMessageBox("匹配加载模板失败");return;}int nw3=masktype.GetDIBWidth();int nh3=masktype.GetDIBHeight();BYTE * typeptemp=(BYTE *) new BYTE[nw3*nh3];/*****************************************************/double p[256];int throld=200,thrnew=180,m1=0,m2=0;//匹配时用180for(i=0;i<256;i++)p[i]=0;for(j=0;j<nh3;j++)for(i=0;i<nw3;i++){ p[masktype.m_pdata[j*nw3+i]]++; //统计各像素总数}for(i=0;i<256;i++){ p[i]=p[i]*1.0/(nw3*nh3); //直方图归一化}do{throld=thrnew;for(i=0;i<=throld;i++){ m1=m1+p[i]*i;}for(i=throld+1;i<256;i++){ m2=m2+p[i]*i;}thrnew=(m1+m2)/2;}while( abs(thrnew=throld)<5 );for(j=0;j<nh3;j++)for(i=0;i<nw3;i++){ //对图像的第j行、第i列的象素的灰度信息进行判断，修改if(masktype.m_pdata[j*nw3+i]>thrnew)typeptemp[j*nw3+i]=255;elsetypeptemp[j*nw3+i]=0;} memcpy(masktype.m_pdata,typeptemp,nw3*nh3);masktype.UpdateData();Invalidate();delete[] typeptemp;int count;double cmp[5][35];for(h=0;h<35;h++)for(k=0;k<5;k++){count=0;for(j=0;j<16;j++)for(i=0;i<16;i++){ if(masktype.m_pdata[j*nw3+i]==cutmask.m_pdata[(j+h)*nw+i+k])count++; }cmp[k][h]=count;}type[t]=cmp[0][0];for(h=0;h<35;h++)for(k=0;k<5;k++){ if(cmp[k][h]>type[t])type[t]=cmp[k][h];} }cardtype=0;double tmepp=type[0];for(i=0;i<4;i++)if(type[i]>tmepp){ tmepp=type[i];cardtype=i;}//检测结果显示略}结果为：四、实验分析与总结由于图片的位置可能是斜的，所以需要对图片进行旋转；可以再以个函数调用多个以上函数依次完成上面操作。