【正文】 武漢工程大學(xué) 計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院 綜合設(shè)計報告 設(shè)計名稱： 圖像處理與機(jī)器視覺綜合設(shè)計 設(shè)計題目： 路標(biāo)識別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn) 學(xué)生學(xué)號： 專業(yè)班級： 學(xué)生姓名： 學(xué)生成績： 指導(dǎo)教師（職稱）： ） 課題工作時間： 20201126 至 2020127 說明： 報告中的第一、二、三項(xiàng)由指導(dǎo)教師在綜合設(shè)計開始前填寫并發(fā)給每個學(xué)生；四、五兩項(xiàng)（中英文摘要）由學(xué)生在完成綜合設(shè)計后填寫。 學(xué)生成績由指導(dǎo)教師根據(jù)學(xué)生的設(shè)計情況給出各項(xiàng)分值及總評成績。 指導(dǎo)教師評語一欄由 指導(dǎo)教師就學(xué)生在整個設(shè)計期間的平時表現(xiàn)、設(shè)計完成情況、報告的質(zhì)量及答辯情況，給出客觀、全面的評價。 所有學(xué)生必須參加綜合設(shè)計的答辯環(huán)節(jié)，凡不參加答辯者，其成績一律按不及格處理。答辯小組成員應(yīng)由 2 人及以上教師組成。 報告正文字?jǐn)?shù)一般應(yīng)不少于 5000 字，也可由指導(dǎo)教師根據(jù)本門綜合設(shè)計的情況另行規(guī)定。 平時表現(xiàn)成績低于 6 分的學(xué)生，其綜合設(shè)計成績按不及格處理。 此表格式為武漢工程大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院提供的基本格式（適用于學(xué)院各類綜合設(shè)計），各教研室可根據(jù)本門綜合設(shè)計的特點(diǎn)及內(nèi)容做適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，并上 報學(xué)院批準(zhǔn)。 成績評定表 學(xué)生姓名： 學(xué)號： 班級： 類別 合計 分值 各項(xiàng)分值 評分標(biāo)準(zhǔn) 實(shí)際得分 合計得分 備注 平時表現(xiàn) 10 10 按時參加綜合設(shè)計，無曠課、遲到、早退、違反實(shí)驗(yàn)室紀(jì)律等情況。 完成情況 30 20 按設(shè)計任務(wù)書的要求完成了全部任務(wù)，能完整演示其設(shè)計內(nèi)容，符合要求。 10 能對其設(shè)計內(nèi)容進(jìn)行詳細(xì)、完整的介紹，并能就指導(dǎo)教師提出的問題進(jìn)行正確的回答。 報告質(zhì)量 35 10 報告 文字通順，內(nèi)容翔實(shí)，論述充分、完整，立論正確，結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)合理；報告字?jǐn)?shù)符合相關(guān)要求，工整規(guī)范，整齊劃一。 5 課題背景介紹清楚，綜述分析充分。 5 設(shè)計方案合理、可行，論證嚴(yán)謹(jǐn)，邏輯性強(qiáng)，具有說服力。 5 符號統(tǒng)一；圖表完備、符合規(guī)范要求。 5 能對整個設(shè)計過程進(jìn)行全面的總結(jié)，得出有價值的結(jié)論或結(jié)果。 5 參考文獻(xiàn)數(shù)量在 3 篇以上，格式符合要求，在正文中正確引用。 答辯情況 25 10 在規(guī)定時間內(nèi)能就所設(shè)計的內(nèi)容進(jìn)行闡述，言簡意明，重點(diǎn)突出，論點(diǎn)正確，條理清晰。 15 在規(guī)定時間內(nèi)能準(zhǔn)確、完整、流利地回答教師所提出的問題。 總評成績： 分 補(bǔ)充說明： 指導(dǎo)教師： （簽字） 日 期： 年 月 日 答辯記錄表 學(xué)生姓名： 學(xué)號： 班級： 答辯地點(diǎn)： 答辯內(nèi)容記錄： 答辯成績 合計 分值 各項(xiàng)分值 評分標(biāo)準(zhǔn) 實(shí)際得分 合計得分 備注 25 10 在規(guī)定時間內(nèi)能就所設(shè)計的內(nèi)容進(jìn)行闡述，言簡意明，重點(diǎn)突出，論點(diǎn)正確，條理清晰。 15 在規(guī)定時間內(nèi)能準(zhǔn)確、完整、流利地回答教師所提出的問題。 答辯小組成員（簽字）： 年 月 日 指導(dǎo)教師評語 指導(dǎo)教師： （簽字） 日 期： 年 月 日 一、 綜合設(shè)計目的、條件、任務(wù)和內(nèi)容要求： 設(shè)計目的： 重點(diǎn)培養(yǎng)學(xué)生對智能系統(tǒng)的認(rèn)識，使學(xué)生在掌握圖像處理基本原理的基礎(chǔ)上，進(jìn)行方法設(shè)計和實(shí)現(xiàn)編程的能力培養(yǎng)；培養(yǎng)學(xué)生綜合運(yùn)用多門課程知識的能力；培養(yǎng)學(xué)生自學(xué)能力及自主查閱資料的能力。培養(yǎng)學(xué)生在智能應(yīng)用方面的創(chuàng)新設(shè)計能力和實(shí)際動手能力，以及計算機(jī)編程實(shí)現(xiàn)的綜合應(yīng)用能力。 條件： VC++， OpenCV 任務(wù)： 設(shè)計開發(fā)一個 路標(biāo)識別 系統(tǒng)。 內(nèi)容要求： 用 MFC 建立一個單文檔程序，實(shí)現(xiàn)圖像打開顯示，保存， 在 對打開的 路標(biāo)數(shù)字 圖像進(jìn)行濾波，邊緣提取，閾值分割，輪廓提取等預(yù)處理后，提取有效特征，進(jìn)行 路標(biāo)識別，得到正確的識別結(jié)果。 指導(dǎo)教師簽字： 年 月 日 二、進(jìn)度安排： 20201126 查閱資料 20201127 — 20201130 掌握 OpenCV 的使用方法 20201130 — 20201206 設(shè)計實(shí)現(xiàn)圖像處理系統(tǒng) 20201207 答辯 三、應(yīng)收集資料及主要參考文獻(xiàn)： [1] 張基溫 . C++程序設(shè)計基礎(chǔ) [M].高等教育出版社 . [2] 侯俊杰 .深入淺出 MFC[M].華中科技大學(xué)出版社 . [3] 岡薩雷斯 .數(shù)字圖像處理 (第二版 )[M].電子工業(yè)出版社 . [4] 于仕琪譯 .學(xué)習(xí) OpenCV（中文版） [M].清華大學(xué)出版社 . [5] 劉瑞禎，于仕琪 .OpenCV 教程 —— 基礎(chǔ)篇 [M].北京航空航天大學(xué)出版社 . 四、綜合設(shè)計（課程設(shè)計）摘要（中文）： 隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，汽車得到廣泛的普及， 針對事故頻發(fā)的現(xiàn)象， 有必要對智能交通技術(shù)進(jìn)行研究，以方便司機(jī)出行，減少事故的發(fā)生。 路標(biāo) 自動檢測與識別作為智能交通技術(shù)的一個重要組成部分，得到越來越廣泛的重視 ，本文 利用 Opencv對圖像處理進(jìn)行了研究，設(shè)計了一個 路標(biāo) 識別系統(tǒng)。以圖像打開、保存、幾何變換、形態(tài)學(xué)處理、閾值分割、邊緣檢測和濾波等基本操作為基礎(chǔ)，對 路標(biāo) 數(shù)字圖片進(jìn)行處理檢測 ，提取有效特征，采用 K最近鄰算法識別，獲得了較高的準(zhǔn)確率。 關(guān)鍵詞： OpenCV； 路標(biāo) 識別； K 最近鄰算法 五、綜合設(shè)計（課程設(shè)計） Abstract（英文）： With China39。s rapid economic development, the automotive widely spread,to solve the phenomenon of frequent accidents, it is necessary to conduct research on intelligent transportation technologies to facilitate the travel of drivers and to reduce accidents. The signpost automatic detection and recognition gets more and more attention as an important part of intelligent transportation a signpost recognition system by researching the Image processing with the signpost digital images and extract the effective features based on image opening and saving, image transformation, morphological processing, segmentation threshold, edge extraction, the knearest neighbor algorithm to recognize the signpost. The experimental data show that this method has a high accuracy. Keywords： Opencv。Signpos Recognition。 Knearest neighbor algorithm 武漢工程大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院 綜合設(shè)計報告 I 目 錄 摘 要 ........................................................................................................................................ II Abstract ...................................................................................................................................... II 第一章 緒論 ............................................................................................................................ 1 課題背景 ............................................................................................................................. 1 國外研究現(xiàn)狀 ...................................................................................................................... 1 開發(fā)工具簡介 ...................................................................................................................... 2 OpenCV ............................................................................................................................. 2 VC ................................................................................................................................ 2 第二章 設(shè)計簡介及設(shè)計方案論述 ........................................................................................ 3 系統(tǒng)的需求分析 .............................................................................................................