【導讀】除文中已經(jīng)注明引用的內容外，本論文（設計）不包含任何其。他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫的作品成果。對本人實驗或設計中做出。重要貢獻的個人或集體，均已在文中以明確的方式注明。識到本承諾書的法律結果由本人承擔。OpenCV以C++為開發(fā)語言，可用于window系統(tǒng)和Linux系統(tǒng)，其函數(shù)。庫是開放源代碼的，可以免費從Intel公司的網(wǎng)站下載。頻系統(tǒng)程序開發(fā)項目中直接使用。在本文中，利用OpenCV豐富的數(shù)據(jù)庫對圖像進行二值化、膨脹、腐蝕等處理，為進一步的輪廓檢測提供良好的基礎。檢測出車輛的輪廓線。在的基礎上運用OpenCV編程實現(xiàn)此方法，是對汽?？色@得比較理想的結果，既節(jié)省了時間，也保證了精度。

　　

【正文】 值分割后再采用取反處理，這樣才能將待檢測車輛和背景分離出來。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) )。 image 在上述函數(shù)語句中， src代表的是輸入的 8bit、單通道圖像，其中，像素值不為 0的 元素都被當成是 1，象素值是 0的就直接保留為 0，這樣就可以將圖像看作是二值的。為了從灰度圖像中得到這樣的二值圖像，可以使用 cvThreshold, cvAdaptiveThreshold 或 cvCanny。 本函數(shù)改變輸入圖像內容。 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層邊界； ? CV_RETR_TREE – 表示提取出所有輪廓，并且重新構造嵌套輪廓的全部 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。 其它方法輸出多邊形 (定點序列 )； ? CV_CHAIN_APPROX_NONE – 代表的是將所有的點從鏈碼形式轉換成點序列的形式； ? CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE – 代表的是壓縮水平和垂直以及對角分割，也就是說只有末端的象素點才能被函數(shù)所保留下來； 第 4 章 基于 OpenCV 的車輛輪廓線檢測實現(xiàn) 20 ? CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1, ? CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS 應用 TehChin 鏈逼近算法。 Offset代表的是圖像中各個輪廓點 的偏移量。 偏移量在特定情況下能起到一定的作用，如當從圖像 ROI 中提取出來輪廓的時候，可以通過使用偏移量并根據(jù)整個圖像上下文來對輪廓進行分析。 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。指針 first_contour 的內容由函數(shù)填寫。該指針含有第一個最外層輪廓的指針，如果指針的值是 NULL，那就代表的是程序沒有檢測到有任何輪廓存在（比如當圖像顏色全是黑色的時候）。其它輪廓可以 first_contour 利用h_next 和 v_next 鏈接訪問到 。 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) )。 其中 img表示用以繪制輪廓的圖像； external_color 表示的是在進行輪廓繪制時的外輪廓的顏色， hole_color表示的是在進行輪廓繪制時繪制的內輪廓的顏色； max_level表示的是繪制輪廓的最大等級，若該等級是 0的時候，就繪制單獨的輪廓。若該等級是 1的時候，在繪制該輪廓的同時還要繪制后面與之有相同等級的輪廓。如果為 2，則繪制所有輪廓。如果為負，則不繪制輪廓。在本篇文章中，我們將繪制輪廓的最大等級取為 0，繪制出單獨的車輛局部圖像的輪廓；thickness表示的是在繪制輪廓的時候采用的線條的粗細度，此處我們取之為 1；line_type為線條的類型，此處取 8。檢測及繪制得到的車輛輪廓線如下所示： 圖3 車輛輪廓線第 5 章 汽車輪廓線檢測結果分析及結論 21 第 5 章 汽車輪廓線檢測結果分析及結論 汽車輪廓線檢測結果分析 受圖像本身的復雜程度和拍攝環(huán)境所影響，所得到的圖像在一定程度上存在著噪聲和雜質，車輛的輪廓線也不是很光滑，若用這樣的圖片進行處理，必然得不到理想的結果。要想得到理想的處理效果，就必須對原圖像進行去噪、平滑等預處理，在進行輪廓檢測之前，先把圖像處理得符合檢測要求，如圖 2 所示，在運用去噪函數(shù)和平滑函數(shù)進行去噪處理后，圖像中的噪聲點減少，線條變得平滑，為接下來的輪廓線檢測提供了良好的條件。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。此外，由于受個人對 OpenCV 軟件接觸的時間較短，對它的理解不夠深入，運用得不夠熟練，故在很多處理過程中會存在著一定的紕漏，致使檢測出的結果與預想中的結果在一定程度上存在差異或差錯。 結論 由實驗的結果圖像可以看出，即使拍攝到的圖像成分復雜，環(huán)境因素影響很大，OpenCV 軟件的運用，都能將圖像很好的和背景環(huán)境等影響因素分離出來，得到良好的輪廓線檢測原圖 像，為進一步的車輛輪廓線檢測提供了良好的基礎。運用OpenCV 設計的車輛輪廓線檢測程序，運用起來相當便捷，相對其它的軟件程序而言也比較簡單易懂，在實際運用中也比較容易實現(xiàn)且能得到比傳統(tǒng)檢測方法更高效的檢測結果。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。 此外，在學習和運用軟件的過程中，為了達到預期的實驗效果，廣泛的閱讀和參考了中外相關文獻，在吸收運用的同時，也強化了自身的學習能力。同時，在老師和同學的幫助下，養(yǎng)成了良好的思維方法 和勤于思考的習慣，為今后的工作奠定了良好的基礎。 參考文獻 22 參 考 文 獻 【 1】劉慧英 ， 王小波 .基于 OpenCV 的車輛輪廓檢測 . 科學技術與工程， 20xx 【 2】肖永清 .國內外汽車檢測技術發(fā)展狀況 .中國機電工業(yè)， 20xx 【 3】林慧英 . 基于立體視覺的汽車車身與車軸位置偏差檢測系統(tǒng)的研究： [學位論文 ]，吉林：吉林大學， 20xx 【 4】湯超 . OpenCV 的運動目標檢測： [學位論文 ]，廈門：廈門大學， 20xx 【 5】劉瑞禎 ， 于仕琪 .OpenCV 教程基礎篇 .北京航空航天大學出版社， 20xx 【 6】陳勝勇 ， 劉盛等 .基于 OpenCV 的計算機視覺技術實現(xiàn) .科學出版社， 20xx 【 7】吳曉陽 .基于 OpenCV 的運動目標檢測與跟蹤： [學位論文 ]，浙江：浙江大學， 20xx 【 8】 陳偉利，唐虹，耿艷彪 . 基于 OpenCV 的邊緣檢測算法在車身尺寸檢測中的應用 .信息技術應用 .20xx 【 9】翟乃斌 . 基于計算機視覺的汽車整車尺寸測量系統(tǒng)的研究 : [學位論文 ]，吉林：吉林大學， 20xx 【 10】 劉江，張岑 . 基于 OpenCV 的圓形標記點的提取 . 組合機床與自動化加工技術 .20xx,5 【 11】騰俊，王弟林，文漢云 .基于 OpenCV 下的 Visual C++數(shù)字圖像處理方法 .現(xiàn)代計算機 .20xx， 04 【 12】 王立梅 . 開源計算機視覺庫 OpenCV 的應用研究 .信息科技 .20xx,05 參考文獻 23 致謝 23 致 謝 在整個論文設計過程中，指導老師林慧英對我悉心指導，從論文的選題、方案及文獻查找、軟件學習運用，老師付出了大量的時間和心血對我進行指導，讓我從對 OpenCV 軟件的陌生到能夠初步掌握運用，并在老師的引導下能夠順利的得到實驗預期結果，整個畢業(yè)設計過程，讓我受益匪淺，培養(yǎng)了良好的心態(tài)和學習習慣，為以后的工作奠定了良好的基礎。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。 此外，畢業(yè)設計的順利完成也離開不了每周的指導老師，雖然每周只有兩天對我們進行指導監(jiān)督，但也對我的設計起著舉足輕重的作用。在此，向 汽車運用工程的全體老師表達深深的感謝，感謝你們的栽培與關愛。 致謝 24 英文資料原文及中文翻譯稿 24 畢業(yè)論文（設計）原創(chuàng)性聲明 本人所呈交的畢業(yè)論文（設計） 是我在導師的指導下進行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知， 除文中已經(jīng)注明引用的內容外，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。對本論文（設計）的研究做出重要貢獻的個人和集體，均已在文中作了明確說明并表示謝意。 作者簽名： 日期： 畢業(yè)論文（設計）授權使用說明 本論文（設計）作者完全了解 **學院有關保留、使用畢業(yè)論文（設計）的規(guī)定，學校有權保留論文（設計）并向相關部門送交論文（設計）的電子版和紙質版。有權將論文（設計）用于非贏利目的的少量復制并允許論文（設計）進入學校圖書館被查閱。學校可以公布論文（設計）的全部或部分內容。保密的論文（設計）在解密后適用本規(guī)定。 作者簽名： 指導教師簽名： 日期： 日期： 英文資料原文及中文翻譯稿 25 注 意 事 項 （論文）的內容包括： 1）封面（按教務處制定的標準封面格式制作） 2）原創(chuàng)性聲明 3）中文摘要（ 300 字左右）、關鍵詞 4）外文摘要、關鍵詞 5）目次頁（附件不統(tǒng)一編入） 6）論文主體部分：引言（或緒論）、正文、結論 7）參考文獻 8）致謝 9）附錄（對論文支持必要時） ：理工類設計（論文）正文字數(shù)不少于 1 萬字（不包括圖紙、程序清單等），文科類論文正文字數(shù)不少于 萬字。 ：任務書、開題報告、外文譯文、譯文原文（復印件）。 、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標準規(guī)范。圖表整潔，布局合理，文字注釋必須使用工程字書寫，不準用徒手畫 3）畢業(yè)論文須用 A4 單面打印，論文 50 頁以上的雙面打印 4）圖表應繪制于無格子的頁面上 5）軟件工程類課題應有程序清單，并提供電子文檔 1）設計（論文） 2）附件：按照任 務書、開題報告、外文譯文、譯文原文（復印件）次序裝訂 3）其它