图形辨别(角度判别轮廓跟踪)图像识别论文

摘要
随着计算机软硬件技术的高速发展,计算机数字图像处理技术在各个领域得到了广泛的应用,如计算机图像识别、图像检索、图像工业化应用等。尤其是计算机识别技术,通过数字图像处理中的模式识别技术,可以将人眼无法识别的图像进行分类处理,可以快速准确的检索、匹配和识别出各种东西。虽然某些处理也可以用光学方法或模拟技术实现,但它们远不及数字图像处理那样灵活和方便,因而数字图像处理成为图像处理的主要方面。
图形辨别是图像识别技术的一个重要分支,图形辨别指通过对图形的图像采用特定算法,从而辨别该图形,例如,辨别三角形、矩形、圆形、六边形等。本系统使用摄像头对图像进行采集图像,摄像头距采集图像在0.2~0.3m范围内为最佳,对采集图像进行图像分割,得到二值化图像,然后通过轮廓跟踪获得图形轮廓信息,最后使用基于轮廓跟踪的图像辨别算法在空域上辨别三角形、矩形、圆形,并在特定的区域上显示相应信息。
窑链关键词:图形辨别角度判别轮廓跟踪
ABSTRACT
With the rapid development of computer hardware and software technology, computer digital image pro
cessing technology have been widely applied in many fields,Such as image recognition,image retrieval,and image industrial applications.Especially computers recognition technology, by the pattern of recognition techniques,it can recognize the image classification what human eye can not recognize, it can be fast and accurate search, match and identify all sorts of things.Although some treatment methods can also use optical or analog technology, but they are nowhere near as flexible digital image processing and convenience, digital image processing, and thus digital image processing become the main aspects of image processing.折叠耳机
Graphic distinguish is an important branch of image recognition,graphic distinguish means graphic images by using a specific algorithm,to identify the graphics,for example, identify the triangle, rectangle, round, hexagon and so on. The system uses the image capture camera images from the cameras capture images, and the camerra to the in the image in range of the 0.2 ~ 0.3m is best.Then Process the collected image, get the binary image, and then contour tracking access to graphics, the outlines of the final image-based contour tracking algorithm to identify the airspace on the identification triangle, rectangle, circle, and in particular to display the corresponding region information.
Key words:graphic distinguish angle judgement contour tracking
第一章绪论
1.1研究内容
ca3660
图形辨别是图像识别技术中一个重要分支,图形辨别指通过对图形的图像采用特定算法,从而辨别该图形,例如,辨别三角形、矩形、圆形、六边形等。通过对采集到的图形图像进行图像预处理和图像分割,并采用轮廓跟踪法获取图形轮廓信息,最后通过角度判别实现空域图形辨别。
图像采集,采用连接摄像设备,采集图形图像;图像预处理,采用图像平滑去除或减小图像中的噪声;图像分割,将图形部分从图像中分割出来;本选题研究的空域图形辨别算法包括模板匹配法和轮廓跟踪法,模板匹配,即通过将模板和图形匹配,根据匹配结果进行图形辨别;轮廓跟踪,即根据轮廓跟踪算法获取图形轮廓信息,通过对轮廓信息进行角度辨别实现图形辨别。其中重点研究轮廓跟踪法,主要针对三角形、矩形、圆形进行。
由于该选题的基本要求是利用C语言在MFC模块中编写相应程序,最终生成一个可执行文件,根据摄像头采取不同图像,如:三角形、矩形、圆形,然后将不同的图形在PC机上进行辨别,实现图形的分辨,最后将生成图形保存。
1.2 研究目的
五轴深孔钻
数字图像处理在各个领域都有着非常重要的应用,随着数字时代的到来,视频领域的数字化也必将到来,视频图像的处理技术也将会发生日新月异的变化。在多媒体技术的各个领域中,视频处理技术占有非常重要的地位,被广泛的应用于智能交通、汽车电子、网络多媒体通信、实时监视系统、高清晰度数字电视等诸多方面。因此,现今对该技术领域的应用研究已日趋活跃和繁荣。而这其中的图像辨别更是有着重要的应用。研究此课题,不仅可以明白VC++在图像处理中的应用,而且还可以明确图像辨别的重要应用意义。
1.3 实现方案
模式识别是现今使用非常广泛的图像辨别方法,基于模式识别的相关算法也很多,而且每种算法都有各自特点,要根据不同的实际图形的特点选择恰当的算法。本设计所采用的是基于图形边缘特征的角度判别得算法,此种算法是通过对图形轮廓进行跟踪、提取边缘的特征,判断图形角度的大小,来分辨不同图像。
在系统实现过程中,研究的核心是图形辨别算法的实现,即寻并实现一种满足系统要求的,可以分辨出三角形、矩形、圆形的图形辨别算法。双活接球阀
实现步骤如下:
(1)MFC中的操作界面和基本功能。包括:对话框程序界面,图像打开与保存,窗口控件等。
(2)VC++图像处理程序设计方面的一些算法实例。利用VC语言进行编程实现,进行视频图像的采集,图像的预处理,图像分割,轮廓跟踪,计算轮廓夹角等内容。
(3)最终生成一个可执行文件,根据摄像头采取不同图像,如:三角形、矩形、圆形,然后将不同的图形在PC机上进行辨别,实现图形的分辨,最后将生成图形保存。
第二章数字图像处理知识及系统要求
2.1数字图像处理
2.1.1数字图像处理介绍
数字图像处理就是利用计算机对图像信息进行加工,以满足人的视觉心理或者应用需求的行为。实质上它是一段能够被计算机还原显示和输出为一幅图像的数字码。当今是一个充满信息的时代,图像作为人类感知世界的视觉基础,是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。
图像处理技术的主要内容包括图像压缩,增强和复原,匹配、描述和识别3个部分。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。图像处理一般指数字图像处理,虽然某些处理也可以用光学方法或模拟技术实现,但它们远不及数字图像处理那样灵活和方便,因而数字图像处理成为图像处理的主要方面。以图片分析和理解为目的的分割、描述和识别将用于各
种自动化的系统,如字符和图形识别、用机器人进行产品的装配和检验、自动军事目标识别和跟踪、指纹识别、X光照片和血样的自动处理等。在这类应用中,往往需综合应用模式识别和计算机视觉等技术,图像处理更多的是作为前置处理而出现的。
随着计算机的高速发展,处理器的处理速度的提高和存储器存储容量的增大,图像处理系统的发展十分迅速,图像处理技术也得到了空前的发展和应用。目前,图像处理技术已经广泛应用于工业、农业、医学、交通、军事等各个领域。因此,可以说图像处理技术正逐渐成为其他科学技术领域中不可缺少的一项重要工具,它已经成为了信息技术相关领域的核心。
木盒制作
图像处理在各个方面都有着很重要的应用,而图像识别技术在基于图像处理的基础上可以应用于农业上,如用计算机视觉的方法进行果形识别;基于数学形态学和神经网络的方法对番茄病害果进行识别;采用机器视觉的方法辨别黄花梨果形识别;当然还可以加以改进应用于视频监控的物体辨别等等。
2.1.2 图像格式介绍
数字化图像数据有两种存储方式:位图存储(Bitmap)和矢量存储(Vector)。我们平常是以图像分辨率(即象素点)和颜数来描述数字图象的。
1.位图方式

本文发布于:2024-09-23 13:25:02,感谢您对本站的认可!

本文链接:https://www.17tex.com/tex/3/149190.html

版权声明:本站内容均来自互联网,仅供演示用,请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系,我们将在24小时内删除。

标签:图像   图形   辨别   进行   轮廓   技术   应用   跟踪
留言与评论(共有 0 条评论)
   
验证码:
Copyright ©2019-2024 Comsenz Inc.Powered by © 易纺专利技术学习网 豫ICP备2022007602号 豫公网安备41160202000603 站长QQ:729038198 关于我们 投诉建议