摘要：图像检索广泛应用在搜索引擎、医学影像检索、交通监测、电子商务等领域。传统的基于文本、颜色的图像检索存在查询结果中视觉信息相关度不高、干扰因素多、效率低等问题,本文设计和实现了一种使用opencv技术的基于图像内容的图像检索系统。实践证明,该系统使用SIFT算法和SURF算法,能够在线下根据自定义参数训练基于视觉关键词的图像特征数据库,在线上进行快速图像查询,查询结果符合用户要求。

摘要：本文设计并实现了一款基于深度学习的opencv图像处理软件。软件系统采用模块化设计,集成了卷积神经网络(CNN)和生成对抗网络(GAN),用于实现图像分类、图像增强和边缘检测等功能。在CIFAR-10、DIV2K和BSDS500数据集上验证软件系统性能,结果表明该软件在图像处理任务中具有较高的精度和效率,能够满足多种复杂图像处理需求。

摘要：为了提高物流行业自动化水平,提高物料分拣的工作效率、减少人工成本,设计基于二维码识别的分拣机械臂控制系统。以树莓派为主控制器,通过opencv图像处理、二维码识别、逆运动学求解和六自由度机械臂驱动等环节,实现了根据二维码存储的信息进行物料分拣。为了提高二维码识别的准确率,针对二维码图像的磨损、划痕等问题,利用opencv对图像进行灰度化、滤波、二值化和闭运算等图像预处理操作;针对二维码位置的随机性和镜头畸变问题,通过定位算法和透视矫正提取出二维码,再根据QR码结构和编码规则进行二维码译码。为了使机械臂平滑稳定运行,采用简洁的几何法进行逆运动学的计算,并在机械臂驱动中加入多路舵机速度控制。实验结果表明:对于正常和有轻微划痕的二维码,二维码识别率可以达到100%,机械臂能够有效完成自动分拣任务,具有一定的实用价值。

摘要：为了实现新疆吐鲁番地区“无核白”葡萄干的自动化色泽识别,该文利用opencv对无核白葡萄干的表面色泽识别进行研究,设计了一套可以实时、动态、多条输送通道同时处理的葡萄干色泽识别设备。为保证葡萄干色泽特征提取的正确率,对实时获取的每一帧图像进行预处理,获得平滑无孔洞的葡萄干二值图像;去除每一帧二值图像两侧边缘处不完整的葡萄干轮廓,从而保证获取葡萄干的完整色泽信息;定义图像上、下2部分掩膜,并分别仅保留图像右侧第一个葡萄干轮廓,利用上、下掩膜对每一帧图像分别处理,实现2条输送带上葡萄干的同时识别,以提高葡萄干色泽识别效率;在HSV空间下对保留的图像右侧第一颗葡萄干提取各通道的均值,以绿色、黄色、褐色葡萄干各40粒进行测试取值,统计数据并分析,确定色调通道H值23、亮度通道V值80为阈值进行葡萄干色泽识别;以3种颜色葡萄干各150粒分3次进行试验,结果表明,绿、黄、褐色葡萄干的识别正确率分别为89.33%,92.00%和96.67%,识别效率为21s/百粒葡萄干,识别方法简单有效。该方法的识别效率高于人工分选方式的110s/百粒葡萄干,但识别正确率低于人工分选方式的100%;相比于现有研究方法对各色葡萄干93%以上的识别正确率,该识别方法对褐色葡萄干的识别正确率较高,但对黄、绿色葡萄干的识别正确率较低;市场上现有的葡萄干分级设备使用的识别方法几乎无法区分黄、绿色葡萄干,与其相比,该文提供了一个可以较好区分黄、绿色葡萄干的方法。该文基于opencv设计的葡萄干色泽识别算法具有分选可行性和较好的识别正确率,可为后续分选执行机构和控制系统的搭建提供算法基础,为葡萄干色选的商业化提供算法参考。

摘要：大豆籽粒的表型参数获取对大豆育种具有重要的作用。现有的深度学习算法获取的大豆籽粒表型性状较少,且识别表型的神经网络模型训练成本高。该研究基于opencv图像处理库,提出了一种提取大豆籽粒多表型参数的算法,从大豆图像中一次性获取籽粒的多种表型性状参数,同时能识别大豆的优劣品质。将每个待测大豆单株的所有籽粒拍成一张图像,首先对大豆籽粒图像进行二值化、去噪等预处理,然后采用分水岭算法和改进的目标分割算法提取图像中的大豆籽粒轮廓。根据大豆籽粒的轮廓信息,调用opencv图像处理函数计算大豆籽粒的个数、长轴长度、短轴长度、面积、周长等多个表型性状参数。引入圆形度识别残缺大豆籽粒,使用RGB阈值判断识别病变大豆籽粒。测试结果表明,采用该文算法计算的颗粒总数识别率为98.4%,大豆籽粒正确识别率为95.2%,破损大豆和病变大豆的识别率分别为91.25%和88.94%,籽粒的长轴长度与短轴长度的测量精度分别为96.8%、95.8%;引入多进程并行计算,该算法处理215张图片时间为248.9 s,相对于单进程计算缩短了约2/3,实现了低成本高通量的高精度大豆籽粒多表型性状参数的自动获取,为大豆籽粒自动化考种提供有效的处理方法。

摘要：为解决小麦断根机施肥作业过程中施肥铲施肥不精准问题,设计一种基于opencv的施肥铲精准对行系统。以Jetson Nano为处理器,将摄像头采集到的图像信息通过opencv进行处理,能够精准找到小麦垄行之间的中心坐标位置,以此来得到每个施肥层中施肥铲的相对位置,将得到的位置信息传到STM32F103C8T6再次进行处理,通过相应的控制系统进而调整分层施肥铲的位置。将摄像头所取得的像素点坐标与人工测量的实际坐标进行对比分析,结果表明,此识别方法在光照强度充足的情况下,对小麦中心坐标的识别正确率均高达90%以上,具有较好的识别效果。此识别方法为以后断根机施肥处理装置的设计提供了可靠的理论基础。

摘要：以冬小麦白粉病为例,在Microsoft Visual C++编译环境下,采用opencv计算机视觉库混合编程,设计并实现了一个方便用户处理图像的系统.该系统快速诊断作物病害,为用户提供辅助决策,以降低病害对作物生产的影响.

摘要：条烟视觉检测系统是安装在条包生产线上,在条包装箱之前,对其外观缺陷进行检测的一种专用设备。系统可以对生产线上的条包进行实时检测,并及时剔除外观有缺陷的产品,具有高速、高效、准确的优点。该检测系统是集机械、光电、计算机、通信等技术为一体自动化检测系统,系统具有高速、高效、准确的优点,它的使用不仅可以提高烟草生产企业的自动化程度,还可以降低工人的劳动程度,改善工作环境,保证产品的质量。对常见条烟检测项进行了算法设计,并利用某公司的开源计算机视觉库opencv进行算法实现,提高了检测速度和精度。

摘要：人工智能时代的到来,给人脸识别技术带来了蓬勃发展的生机。为了满足日益增多的广告投放和实现广告投放的高效性的需求,发展智能广告是未来网络广告的必然趋势,提出使用基于opencv的人脸识别技术来采集广告受众信息,进而设计数据分析的系统,能解决有针对性的广告投放问题,满足大多数人的广告消费需求。

摘要：opencv是一个用于PC端图像处理、分析方面的开源函数库.为解决opencv对PC端资源依赖程度高、耗时长等问题,研究按照Vivado HLS规范,将C++编写的opencv程序封装成Verilog IP核,并导入ZYNQ的PL中;再结合Xilinx官方提供的IP核库,以及通过ADI的LCD控制器-ADV7511,实现了基于Xilinx APSOC平台-ZYNQ,实时硬件加速opencv图像处理的高清显示系统设计.实验结果表明:对opencv中的Rgb2Gray、Sobel、Threshold等算法实现了硬件加速,处理一幅图像共计耗时11.12 ms,各硬件模块内部资源占用率为1%至3%;而传统PC端运行opencv相应算法、处理同一图像耗时为375 ms.硬件加速后的高清显示系统能通过HDMI接口清晰、低延时地显示高清图像.