opencv的文献
基于QT的嵌入式视频处理技术研究与实现
基于QT的嵌入式视频处理技术研究与实现作者：徐广宇来源：《计算机光盘软件与应用》2013年第24期摘要：目前嵌入式技术随着物联网行业的突飞猛进发展而得到了快速普及，嵌入式关键技术之一的GUI技术（Graphical User Interface图形用户界面）也得到了快速发展，而QT作为嵌入式GUI技术中主流的技术平台更是得到了广泛认可，而OpenCV技术的出现使得QT在视频处理方面更加专业。
关键词：嵌入式；GUI；QT；OpenCV中图分类号：TP368.11 目前主流的嵌入式GUIGUI技术是嵌入式的关键技术之一，其直接关系到产品的界面友好性程度，最终影响到产品的竞争力。
目前主流的嵌入式GUI主要有以下几种：Microwindows的体系结构由上至下，分别为API层、图形引擎层、驱动层、硬件层，用户可以根据具体的应用需求来实现每一个层。
MiniGUI的实现主要依赖于标准C的库函数，它可以任意在支持标准C的环境上运行，MiniGUI很小巧但也很高效。
MiniGUI主要应用在一些中低端设备中。
2 QT的搭建由于QT具有跨平台的特性，所以一般开发可以在windows下开发，再移植到Linux中，本文重点介绍QT在Windows下的使用。
QT的开发环境包括以下几部分：QT的GUI库，QT creator，windows版本还包含编译器，可以是Microsoft visual stdio c++，还可以是MinGW，本文中使用的是MinGW。
搭建QT开发环境包括以下几部分：（1）下载安装MinGW编译器，该编译器支持Gcc和G++。
（2）下载安装qt-creator-win-opensource。
（3）为QT、MinGW、qmake添加环境变量。
3 OpenCV的安装配置3.1 OpenCV简介。
QT中本身也支持视频处理，但功能十分有限，如果需要更强大的视频处理功能，需要引入OpenCV（open source computer vision library），即开源计算机视觉库。
机械视觉实训报告范文(3篇)
第1篇一、实训背景与目的随着科技的飞速发展，机械视觉技术在工业自动化、机器人、安防监控等领域得到了广泛应用。
为了提高学生对机械视觉技术的理解与应用能力，本实训旨在通过理论学习和实践操作，使学生掌握机械视觉的基本原理、系统设计以及在实际工程中的应用。
二、实训内容1. 机械视觉基本原理- 光学成像原理- 数字图像处理基础- 图像识别与特征提取- 深度学习与机器学习在机械视觉中的应用2. 机械视觉系统设计- 系统架构设计- 摄像头选择与标定- 照明系统设计- 图像预处理与增强- 目标检测与跟踪3. 实践操作- 实验平台搭建- 软件编程与调试- 实验数据采集与分析- 实验结果验证与优化三、实训过程1. 理论学习- 通过课堂讲解、文献阅读等方式，系统学习机械视觉的基本原理、系统设计等相关知识。
- 掌握图像处理、模式识别、机器学习等基础理论。
2. 实验平台搭建- 选择合适的实验平台，如计算机视觉开发板、机器人等。
- 搭建实验环境，包括摄像头、光源、图像采集卡等硬件设备。
3. 软件编程与调试- 使用OpenCV、MATLAB等软件进行图像处理、特征提取等操作。
- 调试程序，确保程序运行稳定、准确。
4. 实验数据采集与分析- 设计实验方案，采集实验数据。
- 对采集到的数据进行预处理、增强、特征提取等操作。
- 分析实验结果，验证实验方案的有效性。
5. 实验结果验证与优化- 根据实验结果，对实验方案进行优化。
- 比较不同算法的性能，选择最优方案。
四、实训成果1. 理论知识掌握- 学生掌握了机械视觉的基本原理、系统设计等相关知识。
- 掌握了图像处理、模式识别、机器学习等基础理论。
2. 实践操作能力- 学生能够独立搭建实验平台，进行软件编程与调试。
- 能够对实验数据进行采集、处理和分析。
3. 创新能力- 学生在实验过程中，提出了多种优化方案，提高了实验效果。
- 结合实际应用，设计了具有创新性的实验方案。
五、实训总结1. 实训收获- 通过本次实训，学生对机械视觉技术有了更深入的理解，提高了实践操作能力。
opencv中霍夫变换检测椭圆
opencv中霍夫变换检测椭圆引言椭圆是一种常见的几何形状，广泛应用于图像处理、计算机视觉等领域。
在opencv中，通过霍夫变换可以有效地检测图像中的椭圆。
本文将详细介绍opencv 中的霍夫变换算法，并以检测椭圆为例进行实例讲解。
霍夫变换简介什么是霍夫变换霍夫变换是一种基于数学原理的图像处理技术，用于检测图像中的特定几何形状。
它通过在参数空间中进行累加来寻找图像中的特定形状，具有较强的鲁棒性和适应性。
霍夫变换的原理霍夫变换的原理可以简单概括为以下几个步骤：1.边缘检测：首先对图像进行边缘检测，提取出图像中的边缘信息。
2.参数空间表示：对每个边缘点，计算其在参数空间中的可能参数值，例如对于直线，可以使用极坐标表示，对于椭圆，可以使用椭圆的参数方程表示。
3.参数空间累加：对于每个边缘点，根据其在参数空间中的参数值，对应的参数空间位置进行累加。
4.参数空间分析：在参数空间中找到累加值较高的位置，这些位置对应的参数值即为图像中可能存在的特定几何形状。
霍夫变换检测椭圆的算法在opencv中，可以使用HoughCircles函数进行椭圆检测。
该函数的参数如下：cv.HoughCircles(image, method, dp, minDist, param1, param2, minRadius, maxRadi us)•image：输入图像，必须是8位灰度图像。
•method：霍夫变换的检测方法，常用的有cv.HOUGH_GRADIENT。
•dp：累加器图像的分辨率与原图像分辨率的反比，一般取1。
•minDist：检测到的椭圆之间的最小距离。
•param1：Canny边缘检测的高阈值。
•param2：累加器阈值，用于确定椭圆中心。
•minRadius：椭圆的最小半径。
•maxRadius：椭圆的最大半径。
椭圆检测实例准备工作在进行椭圆检测之前，我们需要确保安装了opencv库，并导入相应的模块：import cv2 as cvimport numpy as np加载图像首先，我们需要加载一张图像。
基于人脸识别实现实时监测的青少年心情评估系统的设计与实现
基于人脸识别实现实时监测的青少年心情评估系统的设计与实现作者：王子荐孟小燕来源：《电脑知识与技术》2023年第27期摘要：当今时代，压力和浮躁充斥的环境之下，心理健康问题上升成了人们主要的健康问题之一。
通过识别面部表情来读取人的情感状态是一种有效的判断方式，将人工智能技术运用于情感识别是重要的研究领域。
系统用于快速便捷地发现学生心理的波动，开启一个有效的模式：发现—评估—干预，从而有针对性地对学生心理进行预警和干预。
本设计基于Python、OpenCV 的人面部和心情分析系统，实时监测人员的心理状况。
关键词： Python；OpenCV；人工智能；人脸识别；心情识别；实时监测系统中图分类号：TP311 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2023）27-0026-030 引言随着时代的变化，心理健康问题逐渐升级为人们关注的焦点之一。
心理问题不像普通的健康问题容易被诊断，更多时候我们很难发现一个人情绪的好坏，多数人因为各种原因隐瞒自己的情绪。
古人言“喜形于色”，通过表情来诊察心情的好坏是一种有效的方式。
学术调查显示：人类有55%的情感都是通过面部表情来传递的，表情不仅能便捷反映学生的心情变化，更重要的是可以间接凸显出学生的心理状态[1]。
调查问卷和亲自观察开始研究情绪识别的主要方式，两种方式的结果都不尽如人意，无法做到样本数量众多的情况下实时进行情绪检测；调查问卷存在一定的主观性，容易受到环境干扰。
所以，在实际应用中迫切需要一种适合实时处理大规模数据进行情绪识别的方式。
随着人工智能、计算机图形学和各种硬件设备的不断发展和演变，情绪分析与识别是神经科学、心理学、认知科学、计算机科学和人工智能领域的一个重要跨学科研究课题。
基于计算机视觉的表情识别方法因其数据获取的便捷性和方法使用的高效性受到研究者的关注。
本作品设计是基于Python、OpenCV 视觉库和OpenVino深度学习引擎，可以实时监测对象的情绪变化。
任务书_基于OpenCV的人脸检测算法研究
中北大学
毕业设计任务书
学院、系：信息与通信工程学院信息工程系
专业：生物医学工程
学生姓名：吴欣学号：0805084112 设计题目：基于OpenCV的人脸检测算法研究
起迄日期: 2012年3月3日~ 2012年6月25
日
指导教师:卢昭金、韩建宁系主任:王浩全
发任务书日期: 2012年3月3日
毕业设计任务书
毕业设计任务书3．对毕业设计成果的要求：
1.完成毕业设计论文
2.提供相关软件的源代码及其可执行文件
4．毕业设计工作进度计划：
起迄日期工作内容2012年
3月3日~ 3 月 15 日 3月16日~ 3 月25 日3月26 日~ 4 月26 日4月27 日~ 6 月17 日6月18日~ 6 月25 日明确设计任务，收集资料
文献检索,翻译英文资料，完成开题报告按任务书要求，完成设计任务
撰写毕业论文
论文答辩
学生所在系审查意见：
系主任：
年月日。
在MFC中使用OpenCV教程
典型例图 ExampleL.bmp、 ExampleQ.bmp
简要说明 仅适用于单连通区域， 不能处理多连通区域与孔边界
ExampleC.bmp、
适用各类二值图像，使用范围较宽
SteelBar.bmp、pic3.png 图像反相后也可进行处理，得到不同结果
ExampleD.bmp
为灰值形态学运算，波谷检测又称黑顶帽变换
三、用 DirectShow 编制的视频采集程序 采用 DirectShow 实现视频采集，其优点是支持高分辨率图像采集，最高分辨率由所用的摄像头决定， 如罗技 130 万像素 USB 摄像头 C300 最高分辨率可达 1280*1024，在 MPEG 模式下采集速度为每秒 15 帧。 使用时 CPU 的时间占用率在 15~30%之间。 通过多图像平均可以采集得到质量不错的图像，经过 4 幅图像平均采集所得图像的信噪比可提高一倍。 由于需要连续采集多帧图像，约需 0.25 秒，故适宜采集静态或缓慢移动对象的图像。 视频采集功能调用 OpenCV China 网站下载的软件 camerads 中的函数实现。
主要内容
下面列出 stdafx.h 尾部集中的几个头文件，程序结构由此可见一斑。
#include "CVMFC.h"
// 窗口管理
#include "cv.h" #include "highgui.h"
// OpenCV 头文件
#include "CameraDS.h" #include "CVDSCap.h"
图像反相后处理与另一方法直接处理等价
lena.jpg、fruits.jpg lena.jpg、fruits.jpg
基于OPENCV的视频监控系统异常检测的开题报告
基于OPENCV的视频监控系统异常检测的开题报告一、研究背景及意义随着信息技术的快速发展和社会的不断进步，视频监控技术在安防、交通、环保等领域得到了广泛应用。
视频监控系统可以帮助人们及时发现异常事件，并采取合理的措施进行处置，提高公共安全水平，节省社会成本。
因此，视频监控系统异常检测技术的研究具有重要的意义。
传统的视频监控系统需要人工观察监控画面，从而发现异常事件。
这种方法存在着人工疲劳、精力分散、效率低下等问题。
为了提高检测的准确性和效率，需要开发基于计算机视觉的异常检测技术。
二、研究内容及方法本文研究基于OpenCV的视频监控系统异常检测技术。
具体研究内容包括：1. 视频预处理：对采集到的视频进行去噪、降维压缩等预处理工作，减少计算量。
2. 目标检测：使用OpenCV中的Haar特征分类器进行目标检测，提高检测的准确性。
3. 动态背景建模：使用自适应背景建模算法，获取动态背景信息。
4. 异常检测：基于背景信息，建立异常检测模型，实现对异常事件的自动检测和报警。
研究方法采用实验和数据分析相结合的方式，通过对样本视频的测试和分析，评估异常检测算法的性能和效果。
三、论文结构及进度安排本文的结构如下：第一章：绪论。
介绍研究背景和意义，以及本文的研究内容和方法。
第二章：相关技术和理论。
介绍视频监控系统、计算机视觉技术、目标检测算法、背景建模算法等相关技术和理论。
第三章：基于OpenCV的视频监控系统异常检测技术。
详细介绍本文提出的异常检测算法和实现方法。
第四章：实验结果分析。
使用样本数据进行实验，对算法进行评估和分析。
第五章：总结和展望。
对本文的研究内容进行总结，提出进一步研究的展望。
本文的进度安排如下：第一阶段：文献调研。
通过检索相关文献，了解视频监控系统和异常检测技术的研究现状，编写文献综述。
第二阶段：算法设计和实现。
根据文献综述所得，设计和实现基于OpenCV的视频监控系统异常检测技术。
第三阶段：实验数据采集和处理。
C语言中的机器人视觉与导航
C语言中的机器人视觉与导航导言：机器人技术的发展与应用已经深入各个领域，其中机器人的视觉与导航是实现智能操作的关键。
本文将讨论C语言在机器人视觉与导航中的应用，包括图像处理、传感器数据获取与处理以及路径规划等方面。
一、图像处理机器人的视觉系统是通过对图像进行处理来获取环境信息的重要手段。
C语言提供了丰富的图像处理库，如OpenCV等，可以在机器人视觉中发挥重要作用。
通过C语言编写的图像处理程序，可以实现机器人识别目标、测量距离、检测边缘等功能。
利用这些功能，机器人可以精确地感知环境，从而做出相应的决策。
二、传感器数据获取与处理机器人导航中，传感器数据的获取与处理至关重要。
C语言可以用于编写与传感器通信的驱动程序，以实现传感器数据的读取与处理。
比如，通过C语言编写的程序可以读取激光雷达的数据，并进行滤波、分析等操作，从而获取机器人周围环境的精确信息。
此外，C语言还可以与惯性导航系统（IMU）配合使用，实现机器人的姿态估计和位置推算等功能。
三、路径规划机器人导航中的路径规划是一项复杂的任务，需要综合考虑地图信息、环境障碍物、机器人动力学等因素。
C语言能够编写高效的路径规划算法，帮助机器人在复杂环境中找到最优路径。
利用C语言的强大计算能力和算法优化技巧，可以实现机器人的路径规划与动态避障。
四、机器人操作系统（ROS）与C语言的结合机器人操作系统（ROS）是一个开源的机器人软件平台，提供了丰富的功能库和工具，用于机器人视觉与导航的开发。
在ROS中，C语言可以作为开发语言之一，与其他语言一起使用。
通过ROS和C语言的结合，可以实现机器人的数据交互、模块化开发和分布式控制等功能。
五、案例研究：机器人视觉与导航系统的开发为了更好地说明C语言在机器人视觉与导航中的应用，我们以一个案例研究来阐述。
假设我们需要开发一个自主移动的巡检机器人，它能够通过图像识别和路径规划，沿着指定的路线进行自主导航和目标检测。
我们可以使用C语言编写图像处理算法，识别出路径上的关键点和目标物体，然后利用C语言的路径规划算法，计算出机器人的最优路径，并通过传感器数据获取和处理，实现机器人的自主移动和目标检测。
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opencv的文献
OpenCV文献综述
OpenCV是一款开源计算机视觉库，提供了一系列用于图像处理和计算机视觉任务的函数和工具。
它能够运行在多种操作系统上，包括Windows、Linux、iOS和Android等。
OpenCV的应用范围广泛，包括人脸识别、目标跟踪、图像分割、立体视觉、运动检测等。
本文将综述几篇关于OpenCV的文献，包括其在人脸识别、图像增强和目标跟踪等方面的应用。
人脸识别
人脸识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，也是OpenCV应用的一个重要领域。
在文章“OpenCV-based Face Recognition System Using Haar Cascade Classifier”中，作者采用Haar级联分类器实现了一个人脸识别系统。
该系统能够检测出人脸并将其与预先存储的人脸图像进行比对，从而实现人脸识别。
该文献说明了OpenCV如何实现人脸识别，并探讨了Haar级联分类器的原理和应用。
图像增强
图像增强是指通过各种方法和技术，改善图像质量并增强图像的视觉效果。
在文章“Image Enhancement Using OpenCV and
Python”中，作者使用OpenCV和Python实现了一种基于直方图均衡化的图像增强方法。
该方法能够增强图像的对比度和亮度，并减少噪声和模糊。
该文献详细介绍了直方图均衡化的原理和算法，并利用OpenCV和Python实现了该方法的代码。
目标跟踪
目标跟踪是指在一个视频序列中，自动跟踪一个特定的目标，并在整个视频序列中保持对该目标的跟踪。
在文章“Real Time Object Tracking using OpenCV”中，作者使用OpenCV实现了一种基于帧差法的实时目标跟踪方法。
该方法能够检测视频序列中的目标，并将其轨迹保存为一个文本文件。
该文献详细介绍了帧差法的原理和算法，并利用OpenCV实现了该方法的代码。
总结
OpenCV是一个功能强大的开源计算机视觉库，应用范围广泛。
本文综述了几篇关于OpenCV的文献，包括其在人脸识别、图像增强和目标跟踪等方面的应用。
这些文献详细介绍了OpenCV的应用原理和算法，并提供了相应的代码实现。
通过这些文献的学习和实践，我们可以更好地理解OpenCV的应用，提高计算机视觉的技能和能力。