【正文】 檢測精確度低，耗費(fèi)較大。從八十年達(dá)中期開始，隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，我國也逐步進(jìn)行了對汽車安全性能計(jì)算機(jī)測控系統(tǒng)的研發(fā)，但由于技術(shù)和資源相對缺乏，汽車檢測技術(shù)發(fā)展相對緩慢。經(jīng)過先輩們十幾年的不懈努力，我國的汽車性能檢測線不斷地朝著智能化、自動(dòng)化發(fā)展，并取得了良好的成果。檢測線由以前的手動(dòng)逐步發(fā)展成為了半自動(dòng)乃至全自動(dòng)的微機(jī)控制，在很大程度上降低了檢測費(fèi)用和提高了檢測精度，使我國檢測技術(shù)不斷地向發(fā)達(dá)國家靠近。 我國在汽車檢測技術(shù)上雖然已取得了較大的進(jìn)步 ，但是與世界其它國家的先進(jìn)水平相比，還有一定差距。 目前，我國不斷吸收國外先進(jìn)的汽車檢測技術(shù)，并根據(jù)我國國情來發(fā)展運(yùn)用，不斷創(chuàng)新，現(xiàn)在已經(jīng)基本形成了制度化，車輛必需按照汽車運(yùn)輸部門的制度在規(guī)定的年檢測站進(jìn)行檢測。隨著先進(jìn)的檢測設(shè)備的問世以及檢測技術(shù)的不斷發(fā)展，我國在汽車檢測方面已經(jīng)頒布實(shí)施了國家檢測標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)檢測標(biāo)準(zhǔn)以及計(jì)量檢定規(guī)程等。相信在不久的將來，我國的汽車檢測技術(shù)、檢測設(shè)備將于世界一流國家看齊，取得突破性發(fā)展。 汽車輪廓線檢測的發(fā)展現(xiàn)狀 就目前而言，國內(nèi)外的汽車檢測診斷技術(shù)已取得較大的發(fā)展， 能夠?qū)ζ嚫鞑考M(jìn)行詳細(xì)的檢測、測量，但是在對整車尺寸參數(shù)的測量上，仍有相當(dāng)大的不足，缺乏先進(jìn)的測量方法和完整的測量體系。到目前為止，還沒有專門的自動(dòng)檢測系統(tǒng)來測量整車的尺寸參數(shù)。我國的汽車檢測機(jī)構(gòu)簡單，測量工具也相對簡易，常用的有卷尺、角度尺、標(biāo)桿、外徑卡規(guī)以及電磁式、光學(xué)式檢測器等。傳統(tǒng)測量方法十分簡易，多以人工檢測為主，耗費(fèi)大量的勞力、物力，檢測結(jié)果也很粗略，效率低下。在工業(yè)上三坐標(biāo)測量機(jī)、全站儀等是主要的檢測設(shè)備，但這些設(shè)備的結(jié)構(gòu)相對復(fù)雜、對測量的條件要求嚴(yán)格且價(jià)格昂貴，不利于在檢測領(lǐng)域?qū)嶋H應(yīng)用和推 廣。 本文通過利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，以在專用攝像頭采集來車輛圖像為基礎(chǔ)，再第 1 章 緒論 3 利用 OpenCV 輪廓檢測的函數(shù)語句來檢測其輪廓線，能夠獲得精確的檢測結(jié)果，并為進(jìn)一步的車輛廓尺寸測量系統(tǒng)的設(shè)計(jì)開發(fā)奠定基礎(chǔ) 。 第 2 章 OpenCV 簡介及其配置 4 第 2 章 OpenCV 簡介及其配置 OpenCV 簡介 OpenCV 的全稱是： Open Source Computer Vision Library，該軟件是由英特爾公司資助開發(fā)的一個(gè)開源計(jì)算機(jī)視覺庫。 OpenCV 是基于（開源）發(fā)行的跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺庫，可以在 Windows、 Linux 等系統(tǒng)上操作運(yùn)行。 OpenCV 由一系列的 C 語言 函數(shù)和少量的 C++語言 函數(shù)構(gòu)成，使它輕量級(jí)且高效率，與此同時(shí)，OpenCV 還提供了 MATLAB、 Python、 Ruby 等其它語言的接口，以此來實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)的視覺方面和 圖像處理 方面的大多數(shù)通用算法。 OpenCV 擁有 300 多個(gè) C 語言函數(shù)或 C++語言函數(shù)的跨平臺(tái)的中、高層 API。OpenCV 可以單獨(dú)運(yùn)行，不依賴其它的外部庫，但在一定條件下也可以使用某些外部庫。 OpenCV 與其它編程軟件相比，擁有以下幾個(gè)有點(diǎn)： ? OpenCV 的代碼由純 c代碼組成，其源代碼是開放的。開源軟件具有免費(fèi)性，簡約精練，功能集中，占用的資源少，安全性好等有點(diǎn)。 ? OpenCV 的函數(shù)功能十分的豐富，圖像和矩陣的運(yùn)算能力也相當(dāng)強(qiáng)大。在圖像和矩陣運(yùn)算功能上， OpenCV 為此 提供了矩陣、序列、數(shù)組等基本的結(jié)構(gòu)。與此同時(shí)， OpenCV 還包括了大多數(shù)的復(fù)雜數(shù)學(xué)計(jì)算函數(shù)（傅立葉函數(shù)分析、差分方程求解、積分運(yùn)算等）以及各種圖像處理操作和三維視覺處理等高級(jí)視覺函數(shù)。 ? OpenCV 具有平臺(tái)無關(guān)性， OpenCV 可以在 Windows、 Unix、 Linux 等操作系統(tǒng)上運(yùn)行，且可以在各平臺(tái)之間相互移植，不必改變代碼。 ? OpenCV 程序在運(yùn)行時(shí)具有實(shí)時(shí)性，當(dāng)完成代碼調(diào)試后可以直接編譯成二進(jìn)制的可執(zhí)行文件。有較快的運(yùn)算速度，能夠滿足實(shí)時(shí)性運(yùn)算的要求。 OpenCV 具有以下幾個(gè)特征： ?OpenCV 的開源 視覺庫采用的是 C語言函數(shù)或 C++語言函數(shù)編寫； ?OpenCV 是用于開發(fā)實(shí)時(shí)應(yīng)用程序的； ?OpenCV 不依賴于操作系統(tǒng)、圖形管理器和硬件； ?OpenCV 擁有通用的視頻和圖像的載入、獲取和保存模塊； ?OpenCV 擁有高層和底層的應(yīng)用開發(fā)包。 第 2 章 OpenCV 簡介及其配置 5 OpenCV 模塊 OpenCV 的正常運(yùn)行需要不同的模塊，其包含的模塊有 CV、 CVAUX、 CXCORE、HIGHGUI、 ML、 CVCAM。這些模塊的具體功能如下： ? CV模塊 主要的 OpenCV 函數(shù)； ? CVAUX 模塊 輔助的（實(shí)驗(yàn)性的） OpenCV 函數(shù)； ? CXCORE 模塊 用于支持?jǐn)?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與線性代數(shù)； ? HIGHGUI 模塊 圖像界面函數(shù)； ? ML模塊 代表的是 OpenCV 的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，包括一些分類和回歸的函 函等； ? CVCAM 模塊 該模塊的作用是對攝像頭數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取； OpenCV 在 下的安裝與配置 本節(jié)介紹 OpenCV 在 下的安裝與配置，設(shè)置 OpenCV 運(yùn)行的環(huán)境以及如何在具體項(xiàng)目中運(yùn)行該軟件。 OpenCV 環(huán)境介紹 Visual C++是由 微軟 公司開發(fā)的基于 windows 操作系統(tǒng)的編程工具。為了方便編程人員編輯程序， Visual C++將程序的代碼編輯、鏈接、編譯和調(diào)試等功能囊為一體，并且又能保證完整的開發(fā)環(huán)境以及提供很多高效率的輔助開發(fā)工具。同時(shí)，因?yàn)?VC++是微軟公司開發(fā)的產(chǎn)品，用它來編寫 windows 程序時(shí)，有著豐富的開發(fā)資源的支持和強(qiáng)大的程序接口，再加之 VC++嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膬?nèi)存管理，生成代碼的體積小，在堆棧上良好的分配處理，穩(wěn)定性高等優(yōu)點(diǎn)，使 VC++成為了目前主流的開發(fā)工具。 OpenCV 的代碼在編寫的時(shí)候用的是 C語言函數(shù) 和 C++語言函數(shù) ，并且 OpenCV 是完全開放的，所以在 Microsoft Visual Studio 環(huán)境下可以很方便地使用 它所 提供的函數(shù)庫來對圖像或視頻進(jìn)行處理。介紹 OpenCV 的 編程環(huán)境之前，首先要了解怎樣安裝 OpenCV，下面的情況是假設(shè)已經(jīng)完成了 Microsoft Visual C++ 6。 0的安裝 OpenCV 的安裝 雙擊打開 OpenCV 的安裝文件，選擇安裝路徑為 C:\ProgramFiles\OpenCV。安裝 過 程 中 選 中 Add ? \OpenCV\bin to the system PATH （ 目 的 是 將? \OpenCV\bin 加入系統(tǒng)變量），如下圖所示，以便在運(yùn)行程序的時(shí)候，程序能夠找得到所需的 OpenCV 動(dòng)態(tài)鏈接庫文件。若安裝過程中沒有加入，則需安裝完成后再手動(dòng)添加。 第 2 章 OpenCV 簡介及其配置 6 設(shè)置 環(huán)境 單擊 Tools|Options 菜單選項(xiàng)，在彈出的對話框中選擇 Directories 標(biāo)簽，在 Show directorier for 的下拉列表框中選擇 Include files，在 Directories文件框中添加路徑如下： C:\Program files\OpenCV\cxcore\include C: \Program files\OpenCV\cv\include 第 2 章 OpenCV 簡介及其配置 7 C: \Program files\OpenCV\cvaux\include C: \Program files\OpenCV\otherlibs\highgui C: \Program files\OpenCV\otherlibs\cvcam\include 完成以上操作，則已設(shè)置好 OpenCV 在 下的運(yùn)行環(huán)境。 在項(xiàng)目中運(yùn)用 OpenCV 單擊 Project|Settings 菜單選項(xiàng)，在彈出的 Project|Settings 對話框中選擇 All configurations，然后單擊 Link標(biāo)簽，在 Category列表框中選擇 General，在 Object/library modules 文本框中輸入 cv。 lib ml。 lib cxcore。 lib highgui。lib cvcam。 lib（按需要添加，若不需要，則可不添加）。 第 3 章 車輛圖像的處理 8 第 3 章 車輛圖像的處理 為實(shí)現(xiàn)車輛輪廓提取檢測這一功能，需要做很多準(zhǔn)備工作，為輪廓的檢測創(chuàng)造一個(gè)良好的條件，需要對輸入的圖像做很多的處理，在此基礎(chǔ)上再由輪廓提取語句來實(shí)現(xiàn)預(yù)期的功能。本章主要介紹對車輛圖像進(jìn)行腐蝕、膨脹、中值濾波去噪等圖像預(yù)處理，為最終的輪廓檢測提供更精準(zhǔn)的圖像。 車輛圖像預(yù)處理 形態(tài)學(xué)去噪 在對圖像進(jìn)行處理時(shí) ， 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)作為輔助處理的數(shù)學(xué)工具，它的基本思想較為簡單，用具有某種形態(tài)的結(jié)構(gòu)元素去測量和提出圖像中所指定的形狀，從而完成對圖像處理。膨脹和腐蝕是數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的兩種原始操作這兩種，在這兩種操作的基礎(chǔ)上可以完成其它很多的形態(tài)學(xué)操作。膨脹的原理是擴(kuò)張圖像指定的區(qū)域，根據(jù)它的這個(gè)原理，在現(xiàn)實(shí)運(yùn)用時(shí)可以用它來填充圖像上狹窄的縫隙或者小的空洞。腐蝕的原理是收縮圖像指定的區(qū)域，根據(jù)它的這個(gè)原理，可以用它來去除圖像中的菱角。值得注意的是，膨脹和腐蝕這兩種運(yùn)算并不是互為逆運(yùn)算的，所以在運(yùn)算時(shí)這兩者可以結(jié)合使用，對腐蝕后的圖像進(jìn) 行膨脹操作，或者對膨脹后的圖像進(jìn)行腐蝕操作。對圖像先進(jìn)行腐蝕操作后膨脹操作的運(yùn)算稱為開運(yùn)算，對圖像先進(jìn)行膨脹操作后再進(jìn)行腐蝕操作的運(yùn)算被稱為閉運(yùn)算，這兩種運(yùn)算對數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)來說是相當(dāng)重要的。通常可以用開運(yùn)算來去除圖像中孤立的小點(diǎn)和毛刺等，閉運(yùn)則可以用來彌合圖像中的小裂縫，填平圖像中的小孔，并且能夠保持圖像總的形狀和位置不改變。在本篇文章中，我們需要做的操作是先對采集到的圖像進(jìn)行一次閉運(yùn)算操作，然后再進(jìn)行開運(yùn)算操作，通過這些操作來填平圖像的輪廓缺口，去除圖像中的孤立的小點(diǎn)毛刺等，為進(jìn)一步的輪廓提取繪制奠定良好的基礎(chǔ)。 利用中值濾波進(jìn)行圖像平滑處理 在消除椒鹽噪音的方法中，中值濾波法的效果顯著，在用分析和處理光學(xué)測量條紋圖象的相位時(shí)，用中值濾波法能起獨(dú)特的作用，但是它在條紋中心分析方法中起的作用不大。在圖像處理中 ,中值濾波是典型的平滑噪聲方法，常被用來保護(hù)圖像邊緣信息。其基本原理是用圖像中指定一點(diǎn)的領(lǐng)域中各邊緣點(diǎn)的值求平均值后來取代這個(gè)點(diǎn)，以此來避免孤立的噪聲點(diǎn)在圖像處理時(shí)造成不良的影響。在灰度圖像中，由于其本身計(jì)算公式的影響，噪聲點(diǎn)是肯定存在于其中的，并且對第 3 章 車輛圖像的處理 9 圖像的質(zhì)量有很大的影響。作為一種對圖像進(jìn)行平滑去噪的手段，中值濾波既可以去除孤點(diǎn)噪聲點(diǎn)，也可以保持圖像的邊緣特性，適于光線條件較好的環(huán)境。 中值濾波是一種以排序統(tǒng)計(jì)理論為基礎(chǔ)的非線性信號(hào)處理技術(shù)，它的作用是能夠有效抑制噪聲。它是一種和卷積相似的鄰域運(yùn)算 , ,但是它不是按照加權(quán)求和來計(jì)算的 ,而是是用圖像中指定一點(diǎn)的領(lǐng)域中各邊緣點(diǎn)的值求平均值后來取代這個(gè)點(diǎn)，這樣能讓周圍像素值差異較大的點(diǎn)用周圍的像素值接近的值來替代 ,以此來達(dá)到消除圖像中孤立噪聲點(diǎn)的目的。在處理圖像是，傅立葉空間的高頻分量可以依靠中值濾波的方法來消除或削弱 ,但是對傅立葉空間的低頻分量來說也會(huì)造成一定的影響。因?yàn)楦盗⑷~的高頻分量在圖像中是與指定區(qū)域邊緣的灰度值相差較大的部分相對應(yīng)的 ,運(yùn)用中值濾波可以把這些分量去除掉 ,平滑圖像，為接下來的實(shí)驗(yàn)做好準(zhǔn)備，為