【正文】 .... 4 OpenCV 模塊 .................................... 5 OpenCV在 ........... 5 OpenCV環(huán)境介紹 ............................. 5 OpenCV的安裝 ............................... 5 設置 環(huán)境 ............................. 6 在項目中運用 OpenCV ......................... 7 第 3 章 車輛圖像的處理 .................................. 8 車輛圖像預處理 .................................. 8 形態(tài)學去噪 ................................. 8 利用中值濾波進行圖像平滑處理 ................. 8 圖像的二值化閾值分割 ........................ 9 車輛輪廓提取與輪廓跟蹤 ......................... 10 輪廓提取 .................................. 10 輪廓跟蹤 .................................. 12 、顯示及釋放 ............................ 14 圖像讀取 .................................. 14 圖像顯示 .................................. 14 圖像釋放 .................................. 15 ............................ 15 ................................. 18 輪廓檢測及繪制 ................................. 19 第 5 章 汽車輪廓線檢測結(jié)果分析及結(jié)論 .................... 21 汽車輪廓線檢測結(jié)果分析 ......................... 21 結(jié)論 ......................................... 21 參 考 文 獻 .......................................... 22 致 謝 ............................................... 23 第 1 章 緒論 1 第 1 章 緒論 國內(nèi)外汽車檢測的現(xiàn)狀 國外汽車檢測技術(shù)的發(fā)展 從汽車誕生以來，隨著科技的不斷進步，汽車相關(guān)的技術(shù)也在不斷的發(fā)展更新，由傳統(tǒng)的人工制造、維修、檢測逐步發(fā)展成機械化、自動化。 學士學位論文（設計）作者簽名： 年 月 日 摘 要 OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一種用在計算機視覺和數(shù)字圖像處理的函數(shù)庫，是 Intel 微處理器研究實驗室 (Intel’s MicroprocessorResearch Lab)視覺交互組 (The Visual Interaetivity Group)開發(fā)的。本人完全意識到本承諾書的法律結(jié)果由本人承擔。 關(guān)鍵字 ： OpenCV 圖像處理 汽車輪廓線檢測 Abstract OpenCV (Open Source Computer Vision Library) is the library of puter used in vision and digital image processing. It is developed by Intel Microprocessor Research Lab (Intel 39。 第三階段，由于汽車行業(yè)的飛速發(fā)展，汽車保有量持續(xù)上升以及汽車引起的一系列社會、環(huán)境等問題，汽車檢測、維修技術(shù)也應社會的需求而不斷更新，尤其是在智能化檢測設備，網(wǎng)絡化檢測設備、自動化檢測線等方面有了新的發(fā)展，研發(fā)出了一些智能化的檢測設備，如四輪定位檢測儀，在很大程度上提高了檢測的精度和檢測的速度。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、自動化發(fā)展，并取得了良好的成果。我國的汽車檢測機構(gòu)簡單，測量工具也相對簡易，常用的有卷尺、角度尺、標桿、外徑卡規(guī)以及電磁式、光學式檢測器等。OpenCV 可以單獨運行，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。有較快的運算速度，能夠滿足實時性運算的要求。介紹 OpenCV 的 編程環(huán)境之前，首先要了解怎樣安裝 OpenCV，下面的情況是假設已經(jīng)完成了 Microsoft Visual C++ 6。 lib highgui。腐蝕的原理是收縮圖像指定的區(qū)域，根據(jù)它的這個原理，可以用它來去除圖像中的菱角。在灰度圖像中，由于其本身計算公式的影響，噪聲點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。 中值濾波器在濾除長尾疊加噪聲和疊加白噪聲時能夠取得較好的效果。 圖像分割的作用是把要處理的圖像空間分割成若干具有特定意義的區(qū)域。應該指出的是，雖然我們處理時用的是二值圖像，但是實際上我們輸入的卻是 256 級的灰度圖，只不過我們在處理圖像的時候只使用到了 0 和 255 這兩種顏色。 IplImage *imgColor = cvCreateImage(cvGetSize(img), 8, 3)。 contoursTemp = contours。 // cvGetSeqElem 是為了得到輪廓中一個點的函數(shù) cvSetReal2D(contoursImage, pty, ptx, 255。 i InterContotal。 cvShowImage(imgColor,imgColor)。 cvDestroyWindow(contoursImage)。 第 4 章 基于 OpenCV 的車輛輪廓線檢測實現(xiàn) 14 第 4 章 基于 OpenCV 的車輛輪廓檢測實現(xiàn) 本文利用 OpenCV 提供的強大的圖像處理函數(shù)來對讀取的車輛圖片進行一系列的處理，以此來實現(xiàn)車輛輪廓線檢測的目的。 圖像顯示 為了顯示輸入的圖像，需要先創(chuàng)建一個窗口，才能顯示，創(chuàng)建窗口的函數(shù)語句如下所示： int cvNamedWindow( const char* name, int flags=CV_WINDOW_AUTOSIZE )。如果已經(jīng)存在這個名字的窗口，這個函數(shù)將不會做任何事情。 在上述函數(shù)語句中的 image代表的是雙指針指向圖像內(nèi)存分配單元。iterations 代表的是膨脹的次數(shù)。 param4 代表的是在出現(xiàn)非正方形高斯核的情況時，可以用這個參數(shù)來指定垂直方向上的一個不相同的 sigma。中值濾波的原理就是用窗口內(nèi)像素點的灰度值取中間值，然后再用這個中間值來代替所對應的像素點的灰度值。 由于本篇文章中采用的是中值濾波方法來對圖像進行平滑處理，因此我們設置為 CV— MEDIAN，對待平滑的圖像進行核大小為 paraml paraml的中值濾波，設置參數(shù) paraml=3，其它的參數(shù)根據(jù)實驗的需要，都設置為 0。相應的函數(shù)語句如下所示： cvNOT（ src， dst）； 輪廓檢測及繪制 在二值化圖像中尋找輪廓，用以下函數(shù)語句可 以實現(xiàn)： int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,int header_size=sizeof(CvContour), int mode=CV_RETR_LIST, int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, CvPoint offset=cvPoint(0,0) )。 cvFindContours函數(shù)的功能是從二值圖像中提取出輪廓，然后再返回提取到的輪廓的數(shù)目。如果為負，則不繪制輪廓。由本文可以看出，基于 OpenCV 的車輛輪廓線檢測程序有著比較高的可行性，若再稍加改進和完善，將得到更為理想的檢測效果。據(jù)我所知， 除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文（設計）不包含其他個人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果。 、圖表要求： 1）文字通順，語言流暢，書寫字跡工整，打印字體及大小符合要求，無錯別字，不準請他人代寫 2）工程設計類題目的圖紙，要求部分用尺規(guī)繪制，部分用計算機繪制，所有圖紙應符合國家技術(shù)標準規(guī)范。學?？梢怨颊撐模ㄔO計）的全部或部分內(nèi)容。再此向我的指導老師林慧英老師表示最崇高的敬意和最誠摯的謝意。在車輛輪廓檢測中，對預處理好的圖像進行了輪廓檢測和輪廓跟蹤，在檢測函數(shù)的運用下得到了車輛局部圖的輪廓線如圖 3 所示，整體效果較為 理想，但由于圖像環(huán)境和背景、光線等原因，使得檢測出的輪廓線在某些部分存在著不連續(xù)性，但就整體而言，檢測效果和效率比傳統(tǒng)的檢測方法有著更大的優(yōu)勢。 在對輪廓進行了查找后，得到了一個 contour序列，在 OpenCV程序中有專門繪制輪廓的函數(shù)語句，具體如下所示： void cvDrawContours( CvArr *img, CvSeq* contour,CvScalar external_color, CvScalar hole_color,int max_level, int thickness=1,int line_type=8, CvPoint offset=cvPoint(0,0) )。 Storage代表得到的輪廓的存儲容器； first_contour代表輸出參數(shù)；header_size代表序列頭，如果 method=CV_CHAIN_CODE，則序列頭的大小 =sizeof(CvChain)，否則 =sizeof(CvContour)； mode代表提取模式，有如下四種類型： ? CV_RETR_EXTERNAL – 表示只提取最外層的輪廓； ? CV_RETR_LIST – 表示提取所有輪廓，并且放置在 list 中； ? CV_RETR_CCOMP – 表示提取所有輪廓，將其構(gòu)造成擁有兩層的 hierarchy: 定義為頂層和次層，分別代表著連通域的外圍邊界和洞內(nèi)層邊界； ? CV_RETR_TREE – 表示提取出所有輪廓，并且重新構(gòu)造嵌套輪廓的全部 hierarchy； method代表的是逼近方法，方法可分為五類，具體如下所示： ? CV_CHAIN_CODE Freeman 鏈碼的輸出輪廓。 Threshold_type代表閾值類型（如下說明所示）。若 param3 的值不是為零，但 param1 和 param2 都是零時，那么核的大小由 sigma 來計算（這樣才可以確保操作是足夠足夠精確的）。 總的來說，圖像平滑的方法包括兩類，即空域法和頻域法。 平滑處理的函數(shù)語句如下： void cvSmooth（ const CvArr*src， CvArr*dst， int smoothtype=CV_GAUSSIAN, int paraml1=3， int param2=0， double param3=0