【正文】 也節(jié)約了資金 ，迅速在工業(yè)生產(chǎn)、制造業(yè)廣泛應(yīng)用 。 在工業(yè)生產(chǎn)自動(dòng)化的當(dāng)代社會(huì)，僅僅通過(guò)人類對(duì)物體進(jìn)行感官判斷來(lái)辨別產(chǎn)品或者其他事物顯然已經(jīng)不能滿足 快節(jié)奏運(yùn)轉(zhuǎn)的世界 ，在這種大背景下 ，計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別 技術(shù) 誕生了， 它通過(guò)攝像頭從外界獲取視頻形式的數(shù)據(jù)，再將其變成圖片形式數(shù)據(jù)，和已經(jīng)輸入的或者即時(shí)更新的數(shù)據(jù)作比較，以此來(lái)判斷目標(biāo)物體是否符合要求 ，這一工作模式十分類似于人腦和眼的協(xié)調(diào)工作模式， 因此計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別這一技術(shù)在很多行業(yè)迅速得到應(yīng)用 ， 利用攝像頭工作的計(jì)算機(jī)， 甚至 機(jī)器人等高科技產(chǎn)品不斷產(chǎn)生，在一些高危險(xiǎn)性，環(huán)境惡劣 ，可活動(dòng)體積小 等 不適合人類行動(dòng) 或 需長(zhǎng)時(shí)間工作的特殊環(huán)境下發(fā)揮了重要作用 ，大大的降低了特殊職業(yè)人群的 工作環(huán)境 和 生存率 ，也加快了 行業(yè) 發(fā)展速度。 background and are plex and variable, thus, it’s really a tough work to increase the accuracy of Image Recognition. Image recognition technology based on background subtraction, a subject that is very reliable and accurate in the Image Recognition field, solves that problem method improves the accuracy effectively by differencing the video stream to a background picture, it also can identificat the moving subject effectively, it can progress a subject in high speed by the using of the opencv . At present, Image Recognition is often utilized in the field such as vehicle traffic detection technology， target detection of weak signals, judge the merits of rice and Human Movement detection,there we get backgroud and video stream from the outside world by USB external camera, programme with opencv by visual studio C++ in the operating system of we identificate a subject by differencing backgroud and video acurracy of Image Recognition is below the ideal situation because of the resolution of USB external the subject is very ’s our future research goals that using USB external camera with a high resolution and a high version of the opencv function to identificate more plex objects. Key words: Background difference； Image Recognition； opencv； visual studio C++ 目 錄 摘 要 ..................................................................................................... I ABSTRACT .......................................................................................... II 目 錄 ............................................................................................... III 第一章 前言 ....................................................................................... 1 第一節(jié) 計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的物體識(shí)別的發(fā)展歷史 ....................................... 1 第二節(jié) 計(jì)算機(jī)圖像獲取技術(shù)現(xiàn)狀及前 途 ............................................. 2 第三節(jié) 計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)現(xiàn)狀及前途 ............................................. 4 第四節(jié) 色彩標(biāo)準(zhǔn)分類 ............................................................................ 5 第二章 差分法應(yīng)用 ............................................................................ 6 第一節(jié) 數(shù)學(xué)中的差分法 ........................................................................ 6 第二節(jié) 背景差分法和幀間差分法 ........................................................ 6 第三章 Opencv 的介紹與使用 ........................................................... 8 第一節(jié) opencv 簡(jiǎn)介 ............................................................................... 8 第二節(jié) 有關(guān)圖像識(shí)別的 opencv 函數(shù) ................................................... 9 第四章 利用 C++實(shí)現(xiàn)圖像獲取與識(shí)別 .......................................... 13 第一節(jié) C++的發(fā)展階段 ....................................................................... 13 第二節(jié) C++的特點(diǎn) ............................................................................... 14 第三節(jié) 基于背景差分法的物體識(shí)別的程序 ....................................... 14 第四節(jié) 程序運(yùn)行結(jié)果 .......................................................................... 22 第五章 結(jié)論 ..................................................................................... 27 參考文獻(xiàn) ............................................................................................... 28 致 謝 ................................................................................................... 30 1 第一章 前言 本章主要介紹了與論文相關(guān)的計(jì)算機(jī)的發(fā)展歷程和計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別 和背景差分 的發(fā)展現(xiàn)狀， 并 列舉了一系列的研究成果 ， 論述 了 本實(shí)驗(yàn)的 實(shí)驗(yàn) 目的以及工作條件 。 由于使用的攝像頭分辨率較低， 所以 測(cè)量的結(jié)果精確度并不是很高， 測(cè)量物體也較為簡(jiǎn)單， 如何利用高分辨率的攝像頭以及 高版本 OpenCV 函數(shù) 來(lái)識(shí)別更復(fù)雜的被測(cè)物體是今后的研究目標(biāo) 。目前，基于背景差分的圖像識(shí)別主要應(yīng)用于 車輛 流量 檢測(cè) 技術(shù) ［ 4］ 、 車牌檢測(cè) ［ 5］ 、弱信號(hào)的目標(biāo)檢測(cè)、 稻米粒 優(yōu)劣的判斷 、 運(yùn)動(dòng)人體檢測(cè)等領(lǐng)域 。而 基于背景差分的圖像識(shí)別技術(shù) 則能 很好地解決 這一 困難的 問(wèn)題， 它 是整個(gè)圖像識(shí)別領(lǐng)域中最基礎(chǔ) 并且 可靠性最高的一門科學(xué) ［ 2］ 。 基于背景差分法的物體識(shí)別 OBJECT RECOGNITION BY BACKGROUND DIFFERENCE METHOD 專 業(yè)： 自動(dòng)化 摘 要 圖像識(shí)別技術(shù)在很多領(lǐng)域都是產(chǎn)業(yè)現(xiàn)代化的 基礎(chǔ) ， 所以在當(dāng)今社會(huì)它成為了研究的熱門學(xué)科 。 由于被測(cè)物體會(huì)由于時(shí)間的不同，背景的不同，氣候的不同 ,被測(cè)物體會(huì) 表現(xiàn)出不同的外形特征， 具有錯(cuò)綜復(fù)雜和瞬間轉(zhuǎn)變的性質(zhì) ［ 1］ ， 所以圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率一直是一個(gè)難以解決的課題 。 這種方法 以將背景圖片與實(shí)時(shí)圖像作差分的方法 有效 提高普通 圖像 識(shí)別方法的準(zhǔn)確度 ［ 3］ ，也可以對(duì)運(yùn)動(dòng)物體做出準(zhǔn)確性較高的識(shí)別 ，并且具有較快的處理速度，能在 的幫助下完成目標(biāo) 。 本文 使用 USB 外接攝像頭從外界獲得背景與被測(cè)視頻流，在 Windows 系統(tǒng)下利用 Visual Studio C++ 與 OpenCV 結(jié)合編程 的方法 ［ 6］ ， 對(duì) 背景與被測(cè)視頻流 做差分，從而達(dá)到物體識(shí)別的目的。 關(guān)鍵詞： 背景差分 ； 圖像識(shí)別 ； Opencv； Visual Studio C++ ABSTRACT Image Recognition has been one of the most popular deciplines because that it’s the key of Industrial modernization in numerous fields. The measured objects will be in difference shape for the difference of seasons。 第一節(jié) 計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的物體識(shí)別 的發(fā)展歷史 圖像識(shí)別，又稱計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別，指通過(guò)計(jì)算機(jī)攝錄或存儲(chǔ)等途徑獲得的圖片進(jìn)行處理，分析最終對(duì)其進(jìn)行識(shí)別理解 的過(guò)程 。 在這一社會(huì)大環(huán)境下，越來(lái)越多的企業(yè)以及個(gè)人都著手研發(fā) 計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別這一門科學(xué)， 計(jì)算機(jī) 1946 年被發(fā)明至今這不到 100 年時(shí)間里 ，計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)已經(jīng)獲得了很大的進(jìn)步。 洪水 、地震、火災(zāi)乃至核事故造成的輻射 等等惡劣環(huán)境下往往是人類所不能長(zhǎng)期停留甚至不能生存的 ，一旦遇到這些事故，救援工作往往十分難以展開 ，救援人員經(jīng)常束手無(wú)策，坐視一個(gè)個(gè)生命遠(yuǎn)去 。 在當(dāng)今社會(huì)反恐環(huán)境日益嚴(yán)峻的情況下， 相應(yīng)的武器裝備的改變也在悄然發(fā)生 ，二戰(zhàn)以來(lái)的大威力， 大殺傷力 進(jìn)程火炮逐漸失去了原來(lái)的地位， 取而代 2 之的是火力適當(dāng)，附帶傷害小的精確 戰(zhàn)術(shù) 武器 —— 電視制導(dǎo)導(dǎo)彈，圖像制導(dǎo)導(dǎo)彈，這種武器快速精確，能夠有效打擊武裝分子并把平民傷害降到最低 ， 符合當(dāng)今世界人道主義的主題，逐漸受到各國(guó)的青睞 。 迄今為止 ，圖像識(shí)別領(lǐng)域已經(jīng)取得了 極大的進(jìn)步，但隨著科技的發(fā)展， 它隨時(shí)都有可能 獲得更大的進(jìn)步 。 40 多年前美國(guó)安培公司推出世界第一臺(tái) 可以投入實(shí)際使用 的 攝像機(jī) 。 1976 年，攝像機(jī)技術(shù)迎來(lái)了一次革命性的飛躍。 在市場(chǎng)的推動(dòng)下， VHS 很快暴露出了其弱點(diǎn) —— 清晰度低，僅僅有 250 線的清晰度廣為使用者詬病， 為彌補(bǔ)這一不足， JVC 公司很快研制出一種 S— VHS攝影機(jī) ，這種攝像機(jī)可以拍攝高達(dá) 400 線的視頻 ，滿足了大眾需求。這兩種攝像機(jī)的機(jī)能與前兩種相差無(wú)幾，均使用同樣寬度的磁帶，可以通過(guò)適配器連接到錄像機(jī)上觀看 ，但 92mm X 69mm X 23mm 的輕便體積讓其在對(duì)前者的競(jìng)爭(zhēng)中占盡優(yōu)勢(shì) ，稱為社會(huì)主流 ，攝像機(jī)也由這股風(fēng)潮進(jìn)入我國(guó) 。 這種攝像機(jī)采用 8mm磁帶， 體積的縮小給攝像機(jī)帶來(lái)的負(fù)面效果 就是拍攝清晰度降低為 270 線，而且這種攝像機(jī)拍攝的磁帶不能再用 VHS 錄像機(jī)播放，只能用攝像機(jī)播放。 隨著時(shí)代發(fā)展， VHS、 S— VHS、 VHSC、 SVHSC、 V8 和 Hi8 都不能滿足用戶需求 ，于是 ， DV 應(yīng)運(yùn)而生 。 DV 擁有超高 頻寬 的 亮度和色彩度，是普通攝像機(jī)的六倍，純正的色彩士氣基本達(dá)到專業(yè)級(jí)水平 ， 它 基本可以無(wú)限翻錄不損失畫質(zhì)