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基于opencv的数字手势识别方法

电脑编程技巧与维护 2024年第1期 119-121,129页

作者：吕圣泽陈昱彤赵号航空工业西安航空计算技术研究所西安710065

手势作为一种传统的体态语言,能够同计算机进行更有创意的通信交互。高效的手势识别方法可以为人机交互和跨域人机障碍问题的研究提供思路。基于此,研究了一种基于opencv的数字手势识别方法,该方法对由摄像头采集的图像视频信息进行双... 详细信息

手势作为一种传统的体态语言,能够同计算机进行更有创意的通信交互。高效的手势识别方法可以为人机交互和跨域人机障碍问题的研究提供思路。基于此,研究了一种基于opencv的数字手势识别方法,该方法对由摄像头采集的图像视频信息进行双边滤波去噪预处理,再通过肤色检测与二值化、图像形态学处理和轮廓提取进行手势分割,运用傅里叶描述子进行特征提取,利用支持向量机(SVM)模型进行数字手势1~10的识别。实验结果证明,基于opencv的数字手势识别方法识别准确率为94.8%,具有较好的识别率。

关键词：图像处理手势识别 opencv库特征提取支持向量机

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基于霍夫变换算法的车载视频车道线检测

电脑编程技巧与维护 2024年第2期 131-134页

作者：李荣彬闽南理工学院福建泉州362700

基于车载视频监控,围绕车道线检测及车道线模糊或缺失等应用进行研究,并将研究成果应用到道路巡检管理系统中,取得了良好的工程实践应用效果。采用了霍夫变换检测算法筛选当前车辆行驶所在车道的左右车道线,通过数量检测对车道线缺失进... 详细信息

基于车载视频监控,围绕车道线检测及车道线模糊或缺失等应用进行研究,并将研究成果应用到道路巡检管理系统中,取得了良好的工程实践应用效果。采用了霍夫变换检测算法筛选当前车辆行驶所在车道的左右车道线,通过数量检测对车道线缺失进行判断预警。为了进一步提升应用的可靠性、减少因车辆变道或前方车辆遮挡而导致的车道线缺失误判,研究了车道线偏离和前方障碍物判断预警方法。以俯瞰视角,对车道线、摄像头成像及车辆姿态进行建模,计算车辆行驶偏移的角度和相对距离,判断车辆偏移情况。

关键词： opencv库高斯滤波车道线检测霍夫变换 Canny算法

基于YOLOv5的果蔬批发市场车辆智能收费系统设计与实现

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电脑编程技巧与维护 2024年第7期 110-112,129页

作者：丁莎任建伟焦作工贸职业学院信息技术学院河南焦作454150

传统的果蔬批发市场收费模型是依靠人力完成的,效率较低。研究提出了基于YOLOv5算法的智能收费系统,将收费模式自动化、智能化。当车辆驶入停车场时,收费模块会记录车辆进场时间并开始计时收费。在车辆离开停车场时,收费模块会记录车辆... 详细信息

传统的果蔬批发市场收费模型是依靠人力完成的,效率较低。研究提出了基于YOLOv5算法的智能收费系统,将收费模式自动化、智能化。当车辆驶入停车场时,收费模块会记录车辆进场时间并开始计时收费。在车辆离开停车场时,收费模块会记录车辆出场时间并计算车辆的停车费用。根据停车场的收费标准和车辆的停车时间来计算停车费用,并显示在出口处的显示屏上。该系统降低了人力成本,提高了操作效率,为传统行业带来了数字化转型的可能性。

关键词：目标检测 opencv库 YOLOv5算法

基于拉普拉斯算子的模糊图片批量检测算法设计

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电子制作 2023年第3期31卷 70-72,55页

作者：喻浩吴丰林电子科技大学成都学院智能制造工程系四川成都611731

为了解决在日常生活中,对同一运动目标进行快速多次拍摄后,难以逐一挑选模糊图片的问题,特提出了一种基于拉普拉斯算法的模糊图片批量检测算法设计。该算法基于opencv库进行开发,运用Python语言逻辑建立算法结构并验证及最终实现设计。... 详细信息

为了解决在日常生活中,对同一运动目标进行快速多次拍摄后,难以逐一挑选模糊图片的问题,特提出了一种基于拉普拉斯算法的模糊图片批量检测算法设计。该算法基于opencv库进行开发,运用Python语言逻辑建立算法结构并验证及最终实现设计。经实际运行效果表明,该算法设计对模糊图片的识别速度快、判别准确,具有一定的实际应用能力和使用价值。

关键词：拉普拉斯算法模糊图片检测 opencv库 Python

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基于支持向量机的手势识别研究

微处理机 2022年第2期43卷 47-50页

作者：洪期望李捍东贵州大学电气工程学院贵阳550025

针对传统神经网络算法普遍存在识别准别率不高、运算量较大的问题,以手势分类识别为目标,通过人体肤色特征和SVM模型,设计一种手势识别检测模型。方法采用椭圆傅里叶算子算法提取出手势区域的轮廓,构成手势的特征向量。将肤色空间从RGB... 详细信息

针对传统神经网络算法普遍存在识别准别率不高、运算量较大的问题,以手势分类识别为目标,通过人体肤色特征和SVM模型,设计一种手势识别检测模型。方法采用椭圆傅里叶算子算法提取出手势区域的轮廓,构成手势的特征向量。将肤色空间从RGB空间转到HSV空间下,从背景中将手势区域分离出来,在手势完整性方面引入形态学处理技术,有效填补手势图片中的黑洞区域和去除白点区域,直接对手势图片进行边缘处理。利用Qt制作客户端实现了基本数字手势的快速识别,并进行验证实验。实验结果表明,该方法在手势识别的准确率方面相比于传统算法都有所提高。

关键词：手势识别 opencv库支持向量机 Qt开发傅里叶描述子

视觉识别技术在输送带纵向撕裂故障中的应用研究

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现代工业经济和信息化 2023年第8期13卷 112-114页

作者：韩晓丽李勇超袁媛王俊伟太原科技大学山西太原030024 太原重工股份有限公司山西太原030024

针对输送带纵向撕裂问题,提出了一种基于机器视觉的双目视觉检测方法。利用Python语言设计了基于opencv库的图像处理方法。通过对图像进行预处理,得到了图像的算子处理结果,并对其进行了轮廓检测,最后实现撕裂报警。该方法不仅可以对输... 详细信息

针对输送带纵向撕裂问题,提出了一种基于机器视觉的双目视觉检测方法。利用Python语言设计了基于opencv库的图像处理方法。通过对图像进行预处理,得到了图像的算子处理结果,并对其进行了轮廓检测,最后实现撕裂报警。该方法不仅可以对输送带纵向撕裂进行实时监测,而且可以大幅度提高检测的准确度和可信度,为企业的安全生产提供了可靠的在线实时监测手段。

关键词：输送带纵向撕裂双目视觉检测技术 opencv库撕裂报警

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基于图像处理的孔阵码识别定位算法研究

电脑编程技巧与维护 2022年第11期 143-146页

作者：刘胤哲王广龙张洋王庆轩王海峰临沂大学信息科学与工程学院山东临沂276000

通过利用opencv库中的相关算法对钢瓶上的孔阵码进行定位识别,以获得孔阵码中的数据信息。该方法由opencv中的圆检测等方法保证了数据信息的质量,错误率远低于人工记录,达到需求效果,有利于钢瓶的管理流程。

关键词：孔阵码 opencv库识别定位图像识别

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复杂光照环境下手工装配件视觉检测方法研究

现代制造工程 2021年第2期 134-138页

作者：许悦余朝刚朱毅然上海工程技术大学城市轨道交通学院上海201620

手工装配流水线上的工件摆放位置随机,且光照复杂多变,现有的视觉检测方法易受影响。针对此工况下的插座螺钉装配检测需求,设计了一套复杂光照环境下手工装配件视觉检测方法。首先在HSV颜色空间利用颜色进行图像分割,找到工件外轮廓,通... 详细信息

手工装配流水线上的工件摆放位置随机,且光照复杂多变,现有的视觉检测方法易受影响。针对此工况下的插座螺钉装配检测需求,设计了一套复杂光照环境下手工装配件视觉检测方法。首先在HSV颜色空间利用颜色进行图像分割,找到工件外轮廓,通过几何位置换算找到螺钉孔所在的大致区域;然后在此区域中对自适应阈值二值化图像进行霍夫变换圆检测,得到螺钉孔精确位置;最后基于全图平均灰度值设置阈值,对螺钉孔位置的灰度特征进行判断,得出检测结果。经实验验证,该方法有很强的鲁棒性、适应性,具有良好的工程参考价值。

关键词：机器视觉视觉检测复杂光照阈值分割 opencv库

基于Android平台手机阅卷系统设计与实现

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基于Android平台手机阅卷系统设计与实现

作者：曹方明华南理工大学

学位级别：硕士

考试阅卷作为教育工作者的基本任务形式,不仅是对学生阶段性学习效果的检测,更是衡量教师教学质量高低的主要方式之一。先前的阅卷方式大多采用人工手动阅卷,不仅给我们老师带来繁重的工作,而且还不能完全保证它的阅卷质量。伴随中考、... 详细信息

考试阅卷作为教育工作者的基本任务形式,不仅是对学生阶段性学习效果的检测,更是衡量教师教学质量高低的主要方式之一。先前的阅卷方式大多采用人工手动阅卷,不仅给我们老师带来繁重的工作,而且还不能完全保证它的阅卷质量。伴随中考、高考等大型考试中的客观题均采用了基于答题卡的填图方式,通过机器阅卷,来提高阅卷的速度及效率,部分学校也开始采用一种光电阅卷机来代替人工阅卷,这种光电阅卷机价格相对昂贵,需要定制特定的答题纸,并且不易移动阅卷场地,其应用范围受到一定的限制。随着Android智能手机的普及,越来越多的人已经习惯使用手机这个工具来为自己的学习和生活提供便利。它高性能的硬件配置,尤其是在拍照摄像领域的配置,使得采用基于Android手机摄像头的阅卷系统变为可能。本文分析了学校阅卷的实际需求,在参考国内成熟的电脑自动阅卷系统的基础之上,设计并实现了基于Android平台的手机阅卷系统。该系统将Android手机的摄像头作为图像输入设备,把答题卡以图片的形式输入到手机程序中,然后通过对图像的处理和分析得到各种相关的图像特征,从而对答题卡判卷并统计学生的得分情况。本阅卷系统主要由三大部分组成:标准答案加载模块、答题卡阅卷模块以及阅卷结果输出模块。在标准答案加载模块中,通过增加答题卡中的圆点信息,设计并采用模板匹配的方法,实现了对答题卡中的圆点的准确坐标定位,为下一步找到答题卡的答案区打下基础,解决了阅卷阅卷系统中最麻烦的答案定位问题。在答题卡阅卷模块中,通过研究阅卷流程,实现了对学生答题卡照片拍取、灰度化、二值化等一系列操作,设计并实现了对二值化以后的学生答题卡图片的透视变换,将学生的答题卡尺寸变换成与标准答案相同的尺寸,以便后续的答案识别工作。在阅卷结果输出模块中,通过对比标准答案与学生答题卡中各自识别出的涂点信息,统计学生的得分情况,并将阅卷结果输出到窗口中。实践证明,采用这种方式进行阅卷,不仅操作简单、成本低廉,而且准确性高,可移植性好。同时,阅卷时间也只需2到3秒钟,阅卷效率大大提高,具有较高的应用价值。

关键词： Android 自动阅卷 opencv库图像处理图像识别