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武汉工程大学计算机科学与工程学院 综合设计报告设计名称: 图像处理与机器视觉综合设计设计题目: 路标识别系统实现学生学号:专业班级:学生师(职称): )课题
工作时间: 2012-11-26 至 2012-12-7说明:1、报告中的第一、二、三项由指导教师在综合设计开始前填写并发给每个 学生;四、五两项(中英文摘要)由学生在完成综合设计后填写。
2、学生成绩由指导教师根据学生的设计情况给出各项分值及总评成绩。
3、指导教师评语一栏由指导教师就学生在整个设计期间的平时表现、设计 完成情况、报告的质量及答辩情况,给出客观、全面的评价。
4、所有学生必须参加综合设计的答辩环节,凡不参加答辩者,其成绩一律 按不及格处理。
答辩小组成员应由 2 人及以上教师组成。
5、报告正文字数一般应不少于 5000 字,也可由指导教师根据本门综合设 计的情况另行规定。
6、平时表现成绩低于 6 分的学生,其综合设计成绩按不及格处理。
7、此表格式为武汉工程大学计算机科学与工程学院提供的基本格式(适用 于学院各类综合设计),各教研室可根据本门综合设计的特点及内容做 适当的调整,并上报学院批准。
成绩评定表学生 合计 各项 实际 合计 类别 评分标准 备注 分值 分值 得分 得分 平时 按时参加综合设计,无旷课、迟到、 10 10 表现 早退、违反实验室纪律等情况。
按设计任务书的要求完成了全部 20 任务,能完整
演示其设计内容,符 完成 合要求。
30 情况 能对其设计内容进行详细、完整的 10 介绍,并能就指导教师提出的问题 进行正确的回答。
报告文字通顺,内容翔实,论述充 分、完整,立论正确,结构严谨合 10 理;报告字数符合相关要求,工整 规范,整齐划一。
课题背景介绍清楚,综述分析充 5 分。
报告 设计方案合理、可行,论证严谨, 35 5 质量 逻辑性强,具有说服力。
符号统一;图表完备、符合规范要 5 求。
能对整个设计过程进行全面的总 5 结,得出有价值的结论或结果。
参考文献数量在 3 篇以上,格式符 5 合要求,在正文中正确引用。
在规定时间内能就所设计的内容 10 进行阐述,言简意明,重点突出, 答辩 论点正确,条理清晰。
25 情况 在规定时间内能准确、完整、流利 15 地回答教师所提出的问题。
总评成绩: 分补充说明: 指导教师: (签字) 日 期: 年 月 日 答辩记录表学生答辩地点:答辩内容记录: 合计 各项 实际 合计 评分标准 备注 分值 分值 得分 得分答 在规定时间内能就所设计的内容辩 10 进行阐述,言简意明,重点突出,成 25 论点正确,条理清晰。
绩 在规定时间内能准确、完整、流 15 利地回答教师所提出的
问题。
答辩小组成员(签字): 年 月 日指导教师评语 指导教师: (签字) 日 期: 年 月 日一、 综合设计目的、条件、任务和内容要求:设计目的: 重点培养学生对智能系统的认识,使学生在掌握图像处理基本原理的基础上,进行方法
设计和实现编程的能力培养;培养学生综合运用多门课程知识的能力;培养学生自学能力及自主查阅资料的能力。
培养学生在智能应用方面的创新设计能力和实际动手能力,以及计算机编程实现的综合应用能力。
条件:
VC6.0,OpenCV任务: 设计开发一个路标识别系统。
内容要求: 用 MFC 建立一个单
文档程序,实现图像打开显示,保存,在对打开的路标数字图像进行滤波,边缘提取,阈值分割,轮廓提取等预处理后,提取有效特征,进行路标识别,得到正确的识别结果。
指导教师签字: 年 月 日二、进度安排:2012-11-26 查阅资料2012-11-27 — 2012-11-30 掌握 OpenCV 的使用方法2012-11-30 — 2012-12-06 设计实现图像处理系统2012-12-07 答辩三、应收集资料及主要参考文献:1 张基温. C程序设计基础M.高等教育出版社.2 侯俊杰.深入浅出 MFCM.华中科技大学出版社.3 冈萨雷斯.数字图像处理第二版M.电子工业出版社.4 于仕琪译.
学习 OpenCV(中文版)M.清华大学出版社.5 刘瑞祯,于仕琪.OpenCV 教程——基础篇M.北京航空航天大学出版社. :四、综合设计(
课程设计)摘要(中文) 随着我国经济的快速发展,汽车得到广泛的普及,针对事故频发的现象,有必要对智能交通技术进行研究,以方便司机出行,减少事故的发生。
路标自动检测与识别作为智能交通技术的一个重要组成部分,得到越来越广泛的重视,本文利用Opencv对图像处理进行了研究,设计了一个路标识别系统。
以图像打开、保存、几何变换、形态学处理、阈值分割、边缘检测和滤波等基本操作为基础,对路标数字图片进行处理检测,提取有效特征,采用K最近邻算法识别,获得了较高的准确率。
关键词:OpenCV;路标识别;K 最近邻算法五、综合设计(课程设计)Abstract(英文): With Chinas rapid economic development the automotive widely spreadto solve thephenomenon of frequent accidents it is necessary to conduct research on intelligenttransportation technologies to facilitate the travel of drivers and to reduce accidents. Thesignpost automatic detection and recognition gets more and more attention as an importantpart of intelligent transportation technology.Designing a signpost recognition system byresearching the Image processing with Opencv.Processing the signpost digital images andextract the effective features based on image opening and saving image transformationmorphological processing segmentation threshold edge extraction filtering.Using thek-nearest neighbor algorithm to recognize the signpost. The experimental data show that thismethod has a high accuracy.Keywords:OpencvSignpos Recognition K-nearest neighbor algorithm 武汉工程大学计算机科学与工程学院 综合设计报告 目 录摘 要 ........................................................................................................................................ IIAbstract ...................................................................................................................................... II第一章 绪论 ............................................................................................................................ 11.1 课题背景 ............................................................................................................................. 11.2 国外研究现状 ...................................................................................................................... 11.3 开发工具简介 ...................................................................................................................... 21.3.1 OpenCV ............................................................................................................................. 21.3.2
VC 6.0 ............................................................................................................................... 2第二章 设计简介及设计
方案论述 ........................................................................................ 32.1 系统的需求分析 ................................................................................................................. 32.2 本文的研究方面 ................................................................................................................. 4第三章 详细设计 .................................................................................................................... 63.1 图像的打开显示和保存 ..................................................................................................... 63.2 图像变换 ............................................................................................................................. 63.3 图形信息操作 ..................................................................................................................... 83.4 边缘提取 ........................................................................................................................... 103.5 阈值分割 ........................................................................................................................... 123.6 滤波 ................................................................................................................................... 143.7 形态学处理 ....................................................................................................................... 163.8 路标识别 ........................................................................................................................... 18总 结 .................................................................................................................................... 23致 谢 .................................................................................................................................... 24参考文献 .................................................................................................................................. 25 -I- 武汉工程大学计算机科学与工程学院 综合设计报告 摘 要 随着我国
经济的快速发展,汽车得到广泛的普及,针对事故频发的现象,有必要对智能交通技术进行研究,以方便司机出行,减少事故的发生。
路标自动检测与识别作为智能交通技术的一个重要组成部分,得到越来越广泛的重视,本文 利用Opencv对图像处理进行了研究,设计了一个路标识别系统。
以图像打开、保存、几何变换、形态学处理、阈值分割、边缘检测和滤波等基本操作为基础,对路标数字图片进行处理检测,提取有效特征,采用K最近邻算法识别,获得了较高的准确率。
关键词:OpenCV;路标识别;K 最近邻算法 Abstract With Chinas rapid economic development the automotive widely spreadto solve thephenomenon of frequent accidents it is necessary to conduct research on intelligenttransportation technologies to facilitate the travel of drivers and to reduce accidents. Thesignpost automatic detection and recognition gets more and more attention as an importantpart of intelligent transportation technology.Designing a signpost recognition system byresearching the Image processing with Opencv.Processing the signpost digital images andextract the effective features based on image opening and saving image transformationmorphological processing segmentation threshold edge extraction filtering.Using thek-nearest neighbor algorithm to recognize the signpost. The experimental data show that thismethod has a high accuracy.Key
words:OpencvSignpos Recognition K-nearest neighbor algorithm - II - 武汉工程大学计算机科学与工程学院 综合设计报告 第一章 绪论1.1 课题背景 在改革开放这30年中,我国城市交通取得有目共睹的成就,人们生活水平有了明显的提高,汽车数量显著增多,据公安部门统计,至2009年底我国汽车保有量已经达到7619.31万辆,汽车在给人们出行带来方便的同时,也给城市交通带来明显的压力。
在这样的背景下,我国城市智能交通渐渐的被提上议事日程。
智能交通系统研究主要包括三个方面的任务: 1异常事故识别; 2行车道路识别; 3交通标志识别。
其中道路识别和事故识别的研究已经取得较好的效果,但是针对交通标志牌识别方面的研究相对较少。
相比于欧美国家,我国起步较晚,但是发展较快,具有很大的发展潜力,已有多所大学和研究所开展类似方面的研究,其中,清华大学、国防科技大学等高校的研究走在前列。
在智能交通系统中,交通标志牌的检测与识别是其重要组成部分,它包括三个方面研究内容: 1交通标志的快速检测系统; 2交通标志的特征提取系统; 3交通标志的识别系统。
本文研究目的是设计出一个交通标志牌的快速检测与识别系统,该
系统能够在复杂的自然环境下,快速、准确、高效的实现交通标志牌的检测与识别功能,减少道路交通事故发生。
需要指出的是,目前国内还没有研究出一个能够在实际中广泛使用的系统。
因此,依据我国道路交通的现实情况,有必要研究设计出一个快速准确的检测识别道路交通标志牌的系统,以方便司机出行,缓解城市交通压力,减少事故的发生率。
1.2 国外研究现状 在八十年代初期,日本学者最先开展类似智能交通系统方面的研究,从而引起国际上学者们的注意,开始这方面的尝试性研究,特别是在欧美掀起这方面研究热潮。
在这种背景下,智能交通系统ITSIntelligent Transportation System应运而生,ITS系统涉及到很多学科知识,包括图像,通信,
计算机视觉,自动化,嵌入式等等,它对社会的发展产生积极的推动作用。
已经在很多方面得到重要的应用,包括机场、高速公路智能调度系统,城市交通智能调度系统,运营车辆调度管理系统,车站客流疏导系统,机动车自动控制系统等。
其中日本、美国和欧洲一些国家的研究取得了令人瞩目的成就,如日本的道路交
通信息通信系统VICSVehicle Information Communication System发展到现在已经相当完善和成熟,美国政府所倡导研究的智能车辆道路
管理系统等等,各国研究智能交通系统的目的就是方便司机出行,缓解道路交通压力,减少道路交通事故的发生。
这些方面研究对驾驶员的安全出行有积极的作用,它能帮助驾驶员提前决定行车路线,以及行车策略。
我国开展这方面的研究起步较晚,但是近年来,也取得了较大的成就。
交通标志牌检测与识别主要包括以下三个方面的内容: (1)图像预处理 (2)交通标志检测 -1- 武汉工程大学计算机科学与工程学院 综合设计报告 (3)以及交通标志分类识别1.3 开发工具简介1.3.1 OpenCV OpenCV 是一个很优秀的
开源图像处理算法库, 它包含了一系列 C 函数和少量 C类,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
OpenCV 具有的特征为: (1)
开源计算机视觉库采用 C/C编写; (2)使用目的是开发实时应用程序; (3)独立于操作系统、硬件和图形管理器; (4)具有通用的图像/视频载入、保存和获取模块; (5)具有底层和高层的应用开发包。
OpenCV 具有的功能为: (1)对图像数据的操作,包括分配、释放、复制、设置和转换数据; (2)对图像和视频的输入输出; (3)具有对矩阵和向量的操作以及线性代数的算法程序; (4)可对各种动态数据结构进行操作; (5)具有基本的数字图像处理能力; (6)可对各种结构进行分析; (7)对摄像头的定标; (8)对运动的分析; (9)对目标的识别; (10)具有基本的 GUI 功能。
1.3.2
VC 6.0
VC是在 Windows 平台下构建 32 位应用程序的强大而又复杂的开发工具,是目前世界上使用最多的开发工具之一, 应用非常广泛。
VC6 集成开发环境中集成了编辑器、编译器、连接器以及调试
程序,覆盖了的开发应用程序的整个过程,程序员无需脱离这
VC个开发环境就可以开发出完整的应用程序。
集成开发环境功能强大, 不仅提供了大量的向导(Wizard),还有完备的帮助功能(MSDN)。
VC还具有很多优点,主要体现在封装性、继承性和多态性。
封装性把数据与操作数据的函数组织在一起,不仅使程序结构更加禁揍,并且提高了类内部数据的安全性;继承性增加了
软件的可扩充性及
代码重用性;多态性使设计人员在设计程序时可以对问题进行更好的抽象,有利于
代码的维护和可重用。
鉴于
VC以上优点,我们在设计过程中采用
VC的开发平台。
-2- 武汉工程大学计算机科学与工程学院 综合设计报告 第二章 设计简介及设计方案论述2.1 系统的需求分析 路标识别系统最终任务是用来识别左转、右转等标志图片。
由于交通标志牌受到内在破损,污染等因素和外在被树木遮挡等客观条件的共同作用,并且标志牌在获取过程中难免会引入随机噪声,所以对图像进行预处理是必要的。
如图像分割、几何变换、噪音消除等,图像预处理的目的是为了消除退化因素和随机噪声对原始图像的影响,然后才能依据训练得到的数字特征进行识别。
系统要实现功能应该如下: 1、图像的打开显示和保存:实现打开图像和保存图像的功能。
2、图像变换:实现图形的放大、缩小和旋转的功能。
3、图像信息操作:实现图像灰度化、画出图像的直方图以及进行直方图的均衡化处理。
4、边缘提取:运用 Sobel 算子、Laplace 算子、Canny 算子这三种算子进行边缘检测。
5、阈值分割:实现图像的固定阈值和自适应阈值对图像进行分割。
6、滤波:实现图像的中值滤波和高斯滤波。
7、形态学处理:实现图像的腐蚀和膨胀操作。
8、路标识别:实现路标特征训练,能准确的识别任意路标图片。
系统流程图如下图所示: -3- 武汉工程大学计算机科学与工程学院 综合设计报告 获取图像 放大.