机器视觉-实验四报告-运动分析和检测
实验四报告运动分析和检测
一、实验目的
采用帧间差分法和累积差图像法对运动物体进行运动分析，并将分析结果用：矢量场、运动矢量直方图和运动轨迹等三种运动表达法表示。
二、实验设备
微机
三、实验内容及步骤
采用帧间差分法和累积差图像法对运动物体进行运动分析，并将分析结果用：矢量场、运动矢量直方图和运动轨迹等三种运动表达法表示。
实验原理见第7章ppt，实验图片自己网上下载
1．上机编写程序。
2．调试程序。
3．根据实验结果，撰写实验报告。
四、实验报告
1.源代码
//下面的函数用以检测视频中运动的目标
void CtraceDlg::OnBnClickedTracing()
{
IplImage* pFrame=NULL;//声明当前帧
IplImage* pFrImg=NULL;//声明前景图像
IplImage* pBkImg=NULL;//声明背景图像
//声明对应的图像矩阵
CvMat* pFrameMat=NULL;
CvMat* pFrMat=NULL;
CvMat* pBkMat=NULL;
CvCapture* pCapture=NULL; //声明视频捕捉器，用以读取视频内容int nFrmNum=0;
if(!(pCapture=cvCaptureFromFile(aviFilePath)))
{
MessageBox(_T("请先打开视频文件"));
return;
}
//create video windows
cvNamedWindow("Video",1);
cvNamedWindow("Background",1);
cvNamedWindow("Foreground",1);
cvMoveWindow("Video", 30, 0);
cvMoveWindow("Background", 360, 0);
cvMoveWindow("Foreground", 690, 0);
//read every frame
while(pFrame=cvQueryFrame(pCapture))
{
nFrmNum++;
if(nFrmNum==1)
{
//存放背景图像（灰度）
pBkImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U,1);
//存放前景图像（灰度）
pFrImg=cvCreateImage(cvSize(pFrame->width,pFrame-
>height),IPL_DEPTH_8U,1);
//图像对应的矩阵都是一维的
pBkMat = cvCreateMat(pFrame->height, pFrame->width, CV_32FC1); pFrMat = cvCreateMat(pFrame->height, pFrame->width, CV_32FC1); pFrameMat = cvCreateMat(pFrame->height, pFrame->width, CV_32FC1); //将彩色图像转化为灰度图像
cvCvtColor(pFrame, pBkImg, CV_BGR2GRAY);
cvCvtColor(pFrame, pFrImg, CV_BGR2GRAY);
//将灰度图像存入矩阵，灰度图像是单通道的
cvConvert(pFrImg, pFrameMat);
cvConvert(pFrImg, pFrMat);
cvConvert(pBackground, pBkMat);
}
else
{
cvCvtColor(pFrame,pFrImg,CV_BGR2GRAY);
cvConvert(pFrImg,pFrameMat);
//高斯滤波
cvSmooth(pFrameMat,pFrameMat,CV_GAUSSIAN,3,0,0,0);
//当前帧减去背景图像并取绝对值
cvAbsDiff(pFrameMat,pBkMat,pFrMat);
//二值化前景图像
cvThreshold(pFrMat, pFrImg, 20, 255.0, CV_THRESH_BINARY); //形态学滤波，去噪
cvErode(pFrImg, pFrImg, 0, 1);
cvDilate(pFrImg, pFrImg, 0, 2);
cvErode(pFrImg,pFrImg,0,1);
//滑动平均更新背景（求平均）
cvRunningAvg(pFrameMat, pBkMat, 0.003, 0);
//将背景矩阵转化为图像格式，用以显示
cvConvert(pBkMat,pBkImg);
//保持图像的旋转方向
//pBkImg->origin=pFrImg->origin=pFrame->origin;
//显示图像
cvShowImage("Video",pFrame);
cvShowImage("Background",pBackground);
cvShowImage("Foreground",pFrImg);
if(cvWaitKey(200)>=0)
break;
}
}
cvDestroyWindow("Video"); cvDestroyWindow("Background"); cvDestroyWindow("Foreground"); cvReleaseImage(&pFrImg); cvReleaseImage(&pBkImg); cvReleaseMat(&pFrameMat); cvReleaseMat(&pFrMat); cvReleaseMat(&pBkMat); cvReleaseCapture(&pCapture);
}
//下面的函数用来跟踪视频中的目标
void CtraceDlg::OnBnClickedButton2()
{
CvCapture* pCapture=cvCaptureFromFile(aviFilePath);//视频捕捉器
CvMat* foreImageMat=NULL;//前景矩阵
CvMat* pBackgroundMat=NULL;
CvMat* pMat=NULL;
IplImage* pFrame=NULL,*pGray=NULL;
pFrame=cvQueryFrame(pCapture);
if(pFrame==NULL || pBackground==NULL){MessageBox(_T("请先打开视频文件并训练图像背景"));return;}
int width=pFrame->width,height=pFrame->height;
pBackgroundMat=cvCreateMat(height,width,CV_32FC1);
pMat=cvCreateMat(height,width,CV_32FC1);
foreImageMat=cvCreateMat(height,width,CV_32FC1);
previousLabeledMat=cvCreateMat(height,width,CV_32FC1);//前帧标签矩阵
currentLabeledMat=cvCreateMat(height,width,CV_32FC1);//当前帖标签矩阵
pGray=cvCreateImage(cvSize(width,height),IPL_DEPTH_8U,1);
previousObjectSet=new movingObject();//前帧目标单链表
currentObjectSet=new movingObject();//当前帧目标单链表
cvCvtColor(pFrame,pGray,CV_BGR2GRAY);//将当前帧灰度化
cvSmooth(pGray,pGray,CV_GAUSSIAN,3);//高斯滤波
cvAbsDiff(pGray,pBackground,pGray);//与背景作差并求绝对值
cvThreshold(pGray,pGray,20,255,CV_THRESH_BINARY);//对前景图像二值化
cvErode(pGray,pGray,0,1);//腐蚀
cvDilate(pGray,pGray,0,1);//膨胀
cvConvert(pGray,foreImageMat);//将前景图像转换为矩阵
computeObject(foreImageMat,width,height,previousLabeledMat,previous ObjectSet);//调用函数计算各目标
movingObject*p=previousObjectSet->next,*q=NULL;//定义遍历目标单链表的临时指针
objectList *t1=NULL,*t2=NULL;//定义遍历目标轨迹的临时指针
char* data=pFrame->imageData;
int step=pFrame->widthStep/sizeof(uchar);
while(p!=NULL)
{
data[(p->y)*step+(p->x)*3+1]=255;
cvRectangle(pFrame,cvPoint(p->x-10,p->y-10),cvPoint(p->x+10,p-
>y+10),cvScalar(0,255,0),1,8,0);
p=p->next;
}
cvNamedWindow("test",1); cvNamedWindow("frame",1);
cvShowImage("test",pFrame);
pFrame=cvQueryFrame(pCapture);
float tmp_x,tmp_y;int tmp_label;
while(pFrame!=NULL)
{
cvCvtColor(pFrame,pGray,CV_BGR2GRAY);cvShowImage("frame",pFrame);
cvConvert(pBackground,pBackgroundMat);
cvSmooth(pGray,pGray,CV_GAUSSIAN,3);
cvConvert(pGray,pMat);
cvRunningAvg(pMat,pBackgroundMat,0.003,0);
cvAbsDiff(pMat,pBackgroundMat,pMat);
cvConvert(pMat,pGray);
cvThreshold(pGray,pGray,20,255,CV_THRESH_BINARY);
cvErode(pGray,pGray,0,1);
cvDilate(pGray,pGray,0,2);
cvErode(pGray,pGray,0,1);
cvConvert(pGray,foreImageMat);
computeObject(foreImageMat,width,height,currentLabeledMat,currentOb jectSet);//MessageBox(_T("success here"));
q=currentObjectSet->next;
data=pFrame->imageData;
step=pFrame->widthStep/sizeof(uchar);
while(q!=NULL)
{
//处理每个目标的轨迹
p=previousObjectSet->next;
if(p!=NULL)
{
tmp_x=sqrt(pow((float)( p->x-q->x),2)+pow((float)(p->y-q->y),2)); tmp_label=p->label;
}
p=p->next;
while(p!=NULL)
{
if( sqrt(pow((float)( p->x-q->x),2)+pow((float)(p->y-q-
>y),2)) { tmp_x=sqrt(pow((float)( p->x-q->x),2)+pow((float)(p->y-q->y),2)); tmp_label=p->label; } p=p->next; } p=previousObjectSet->next; while(p!=NULL) { if(p->label==tmp_label && abs(p->x-q->x)<100) { q->head->next=p->head; p->head=NULL; break; } p=p->next; } t1=q->head; while(t1!=NULL) { cvRectangle(pFrame,cvPoint(t1->x-1,t1->y-2),cvPoint(t1->x+1,t1->y+2),cvScalar(255,0,0),4,8,0); t1=t1->next; } //cvLine(pFrame,cvPoint(q->head->x,q->head->y),cvPoint(t1->x,t1->y),cvScalar(255,0,0),6,8,0); data[q->y*step+q->x*3+1]=255; int a=(int)sqrt((double)q->area); a=a/2; cvRectangle(pFrame,cvPoint(q->x-a,q->y-a),cvPoint(q->x+a,q->y+a),cvScalar(0,255,0),1,8,0); q=q->next; } cvShowImage("test",pFrame); if(cvWaitKey(200)>0)break; pFrame=cvQueryFrame(pCapture); //前帧的目标链表清除，再指向当前帧的目标链表 p=previousObjectSet->next; while(p!=NULL) { q=p; p=p->next; t1=q->head; q->head=NULL; while(t1!=NULL) { t2=t1; t1=t1->next; delete t2; } delete q; } previousObjectSet->next=currentObjectSet->next; currentObjectSet->next=NULL; } cvWaitKey(0); cvReleaseCapture(&pCapture); cvReleaseMat(&previousLabeledMat); cvReleaseMat(¤tLabeledMat); cvReleaseImage(&pGray); cvDestroyWindow("test"); p=previousObjectSet; while(p!=NULL) { q=p; p=p->next; delete q; } p=currentObjectSet; while(p!=NULL) { q=p; p=p->next; delete q; } } //对二值化的前景矩阵进连通分量标记，并返回一个结构数组。该结构包含区域面积、质心坐标及包 //含本区域的矩形的宽高分量 void computeObject(CvMat* foreImageMat,int width,int height, CvMat* labeledMat,movingObject* head) { int neibor[8][2]={ {-1,-1},{-1,0},{-1,1},{0,-1},{0,1},{1,-1},{1,0},{1,1} }; int index=0,row,col,tRow,tCol; cvSetZero(labeledMat); CvPoint points[50000]; int top=0; int* pmArr=NULL; //标记连通分量 for(int i=0;i for(int j=0;j { if(cvmGet(foreImageMat,i,j)==255 && cvmGet(labeledMat,i,j)==0) { index++; points[top].x=j; points[top].y=i; top++; while(top>0) { top--; row=points[top].y; col=points[top].x; cvmSet(labeledMat,row,col,index); for(int m=0;m<8;m++) { tRow=row+neibor[m][0]; tCol=col+neibor[m][1]; if(tRow>=0 && tRow if(cvmGet(foreImageMat,tRow,tCol)==255 && cvmGet(labeledMat,tRow,tCol)==0) { points[top].x=tCol; points[top].y=tRow; top++; } } } } } //统计运动目标 pmArr=new int[index]; int *mx0Arr=new int[index];int *my0Arr=new int[index]; int value; for(int i=0;i { pmArr[i]=0; mx0Arr[i]=0; my0Arr[i]=0; } for(int i=0;i for(int j=0;j { value=(int)cvmGet(labeledMat,i,j); if(value!=0) { pmArr[value-1]++; mx0Arr[value-1]+=j; my0Arr[value-1]+=i; } } movingObject *p=NULL, *t=NULL; p=head->next; if(p!=NULL) { t=p; p=p->next; objectList *t1=NULL,*t2=NULL; t1=t->head; t->head=NULL; while(t1!=NULL) { t2=t1; t1=t1->next; delete t2; } delete t; } p=head; p->next=NULL; t=NULL; for(int i=0;i { if(pmArr[i]>100) { t=new movingObject(); t->area=pmArr[i]; t->label=i; t- >x=mx0Arr[i]/pmArr[i]; t->y=my0Arr[i]/pmArr[i]; t->next=NULL; t->head=new objectList(); t->head->x=t->x; t->head->y=t->y; t- >head->next=NULL; p->next=t; p=p->next; } } delete[] pmArr; delete[] mx0Arr; delete[] my0Arr; } 2.采用一段交通视频来验证提出的模型，编程环境选用Opencv2.1和Visual C++ 2010。 实验的结果：如下图，其中图1a是原始图像，图1b是检测和跟踪结果，检 测方框可随着目标的大小而改变，目标的运动轨迹由同一目标在各帧中的质心组成，在每一帧中各个目标的质心由实心圆代表。 研究生课程论文机器视觉应用实验报告 《机器视觉应用实验报告》 姓名 学号 院系 专业仪器仪表工程 指导教师 华南理工大学实验报告 课程名称：机器视觉应用 机械与汽车工程学院系仪器仪表工程专业姓名廖帆 实验名称机器视觉应用实验日期 指导老师 一、实验目的 自行搭建机器视觉测量系统，采集标定板、工件图像，利用图像处理软件进行标定、工件尺寸测量、工件缺陷检测。主要目的有： 1、根据被测工件，搭建机器视觉测量系统，选择成像系统软件，进行图像采集等实验。掌握常规机器视觉测量原理、实验平台搭建、图像采集步骤； 2、掌握成像系统软件常用操作，能够对图像进行简单处理，并编写简单相关程序尺寸测量、缺陷检测判定； 3、对测量结果进行误差分析，进一步加深理解机器视觉测量过程中的关键因素。 二、实验原理 机器视觉主要是利用机器实现代替人眼来做测量和判断等目的，因此机器视觉可以看作是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。该实验就是通过对选取的工件进行图像采集和图像分析处理以获得所需物体的尺寸、缺陷等信息，一个典型的机器视觉系统包括：相机(包括COMS相机和CCD相机)、光源、镜头、图像获取单元（图像采集卡等）、显示器、图像处理软件、通讯设备、输入输出单元等。 本次实验借助HALCON机器视觉软件，它是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包，拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境，在欧洲以及日本的工业界已经是公认具有最佳效能的MachineVision软件。它源自学术界，是一套图像处理库，由一千多个各自独立的函数，以及底层的数据管理核心构成。其中包含了各类滤波、色彩分析以及几何、数学变换、形态学计算分析、校正、分类、辨识、形状搜索等等基本的几何以及图像计算功能。HALCON支持Windows，Linux和MacOS X操作环境，函数库可以用C，C++，C#，Visual Basic 和Delphi等多种普通编程语言开发，为工业检测上提供了高速、高精度、强有 机器视觉检测系统的工作原理与检测流程在机器视觉检测系统工作流程中，主要分为图像信息获取、图像信息处理和机电系统执行检测结果3个部分，另外根据系统需要还可以实时地通过人机界面进行参数设置和调整。 当被检测的对象运动到某一设定位置时会被位置传感器发现，位置传感器会向PLC控制器发送“探测到被检测物体”的电脉冲信号，PLC控制器经过计算得出何时物体将移动到CCD相机的采集位置，然后准确地向图像采集卡发送触发信号，采集开检测的此信号后会立即要求CCD相机采集图像。被采集到的物体图像会以BMP文件的格式送到工控机，然后调用专用的分析工具软件对图像进行分析处理，得出被检测对象是否符合预设要求的结论，根据“合格”或“不合格”信号，执行机会对被检测物体作出相应的处理。系统如此循环工作，完成对被检测物体队列连续处理。如下图所示。 机器视觉检测系统工作原理 一个完整的机器视觉检测系统的主要工作过程如下： ①工件定位传感器探测到被检测物体已经运动到接近机器视觉摄像系统的视野中心，向机器视觉检测系统的图像采集单元发送触发脉冲。 ②机器视觉检测系统的图像采集单元按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出触发脉冲。 ③机器视觉摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者机器视觉摄像机在触发脉冲来到之前处于等待状态，触发脉冲到来后启动一帧扫描。 ④机器视觉摄像机开始新的一帧扫描之前打开电子快门，曝光时间可以事先设定。 ⑤另一个触发脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应该与机器视觉摄像机的曝光时间相匹配。 ⑥机器视觉摄像机曝光后，正式开始新一帧图像的扫描和输出。 ⑦机器视觉检测系统的图像采集单元接收模拟视频信号通过A/D转换器将其数字化，或者是直接接收机器视觉摄像机数字化后的数字视频信号。 ⑧处理结果控制生产流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。 从上述的工作流程可以看出，机器视觉检测系统是一种相对复杂的系统。大多监控和检测对象都是运动的物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在某些应用领域，例如机器人、飞行物体制导等，对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗等都会有严格的要求。 尽管机器视觉应用各异，归纳一下，都包含一下几个过程： ①图像采集：光学系统采集图像，将图像转换成数字格式并传入计算机存储器。 ②图像处理：处理器运用不同的算法来提高对检测有影响的图像因素。 ③特征提取：处理器识别并量化图像的关键特征，例如位置、数量、面积等。然后将这些数据传送到控制程序。 ④判别和控制：处理器的控制程序根据接收到的数据做出结论。例如：位置是否合乎规格，或者执行机构如何移动去拾取某个部件。 机器视觉实验报告 机器视觉实验报告 引言 机器视觉是一种模拟人类视觉系统的技术，通过计算机视觉算法和图像处理技术，使计算机能够识别和理解图像。本实验旨在探索机器视觉在不同场景下的应用，并评估其性能和准确性。 实验一：物体识别 在第一个实验中，我们使用了一个经典的物体识别算法——卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。我们为该网络提供了一组包含不同物体的图像样本，训练它来识别这些物体。经过多次训练和调优后，我们得到了一个准确率达到90%以上的物体识别模型。 实验二：人脸识别 人脸识别是机器视觉领域的一个重要应用。在本实验中，我们使用了一种基于深度学习的人脸识别算法。我们收集了一组包含不同人的人脸图像，并将其用于训练模型。经过反复的训练和验证，我们的人脸识别模型在准确率方面取得了令人满意的结果。 实验三：图像分割 图像分割是指将图像划分为若干个区域的过程。在本实验中，我们使用了一种基于深度学习的图像分割算法。我们提供了一组包含不同对象的图像样本，并训练模型来识别和分割这些对象。通过与手动标注的结果进行比较，我们发现该算法在图像分割任务上表现出色。 实验四：运动检测 运动检测是机器视觉中的一个重要任务，它可以用于安防监控、行为分析等领域。在本实验中，我们使用了一种基于光流法的运动检测算法。我们提供了一组包含运动和静止场景的视频样本，并训练模型来检测和跟踪运动目标。实验结果显示，该算法在运动检测方面具有较高的准确率和鲁棒性。 实验五：场景理解 场景理解是机器视觉中的一个挑战性任务，它要求计算机能够对图像进行语义分析和推理。在本实验中，我们使用了一种基于深度学习的场景理解算法。我们提供了一组包含不同场景的图像样本，并训练模型来理解和描述这些场景。实验结果表明，该算法在场景理解方面取得了显著的进展。 结论 通过本次实验，我们深入了解了机器视觉技术的应用和发展。从物体识别到场景理解，机器视觉在各个领域都展现出了巨大的潜力和前景。然而，我们也意识到机器视觉仍面临一些挑战，如数据集的质量和数量、算法的复杂性和计算资源的需求等。未来，我们将继续探索机器视觉的研究和应用，以期能够更好地满足社会和工业的需求。 机器视觉工程师实习报告 一、实习背景与目的 随着科技的飞速发展，机器视觉技术在工业自动化、质量控制、智能识别等领域的应用日益广泛。作为一名机器视觉工程师实习生，我有幸参与了公司的一项重要项目，旨在通过机器视觉技术实现对产品质量的自动检测和分类。通过这次实习，我不仅积累了丰富的项目经验，还进一步理解了机器视觉技术的核心概念和实际应用。 二、实习内容及过程 在实习期间，我主要参与了以下几项工作： 1、需求分析与方案设计：我与团队成员一起分析了项目的需求，提出了基于机器视觉技术的解决方案。通过对比各种算法和模型，我们最终选择了一种深度学习算法，用于产品的质量检测和分类。 2、数据采集与预处理：我负责收集和整理了大量的产品数据，并进行了预处理。预处理包括图像增强、去噪、分割等步骤，以确保输入到模型中的数据质量。 3、模型训练与优化：我利用Python编程语言和深度学习框架 TensorFlow，实现了所选择的算法模型。通过训练和优化模型，我们提高了模型的准确性和鲁棒性。 4、系统集成与测试：我将训练好的模型集成到公司的生产线上，进行了实地测试。测试结果表明，我们的机器视觉系统能够有效地识别产品缺陷，提高了生产效率和质量。 三、实习收获与感悟 通过这次实习，我不仅学习了机器视觉技术的实际应用，还领悟到了以下几点： 1、理论与实践相结合：在学习机器视觉理论知识的基础上，通过实际项目将理论知识应用到实践中，加深了对理论知识的理解。 2、团队合作的重要性：在项目中，我与团队成员紧密合作，共同解决问题。这让我深刻体会到团队合作的力量和沟通的重要性。 3、技术更新与学习：机器视觉技术不断发展，要求我们不断学习和掌握新的技术和方法。通过这次实习，我意识到只有不断学习和实践才能跟上技术发展的步伐。 4、问题解决能力：在项目中遇到的问题让我意识到问题解决能力的 机器视觉软件HALCON 实验指导书 目录 实验1 HALCON 概述，应用范例 实验2 HDevelop介绍，操作编程范例 实验3 HALCON编程接口，高级语言编程 实验4 HALCON数据结构，采集硬件接口 实验5 HALCON采集硬件配置，图像采集 实验6 HALCON二维测量，配准测量与识别定位 实验7 HALCON一维测量，尺寸测量 实验8 HALCON三维测量，3D重建测量 实验1 HALCON 概述，应用范例 实验2 HDevelop介绍，操作编程范例 1 邮票分割 文件名: stamps.dev 第一个例子进行文件分析任务。图5.1展示了部分邮票目录页。它描述了两种不同的邮票：以图形描述为主和以文字描述为主。 为了使用这个例子，必须把文字描述转化为计算机所能理解的形式。你可能使用OCR编程方式，你很快发现由于邮票的图形描述会导致大多数的可使用模块产生错误。于是另一项任务必须要进行预处理：对所有的邮票进行转化 (例如,把邮票转化为灰色有价值的纸)，这样就可以使用OCR处理 邮票的剩余部分了。 当创造一个应用程序来解决这种问题,对要处理的对象进行特征提取是非常有帮助的。这个任务可以为新手提供解决的这类问题一些的经验。 ●一般而言，特征提取有如下步骤：邮票比纸要黑。 ●邮票包含图像的部分不重叠。 ●邮票具有最大最小尺寸。 ●邮票是长方形的。 图 5.1: Michel图表的部分页. 如果直接使用属性清单而非编程，任务会变得很简单。可惜由于语言的含糊，这是不可能的。所以你需要建构具有精确的语法和语义的语言,尽可能接近非正式的描述。使用HDevelop语法，一个通常的程序看起来如下： dev_close_window () read_image (Catalog, ’swiss1.tiff’) get_image_pointer1 (Catalog, Pointer, Type, Width, Height) dev_open_window (0, 0, Width/2, Height/2, ’black’, WindowID) dev_set_part (0, 0,Height-1, Width-1) 机器视觉及其应用实验报告 机器视觉是一门利用计算机视觉技术进行图像处理和分析的学科。通 过机器视觉，计算机可以模拟人类感知视觉信息的过程，并基于此进行图 像处理、目标检测、物体识别等应用。 本次实验的目标是研究机器视觉的基础概念及其应用，并通过 Python编程实现一个实例。本次实验基于Python语言和OpenCV库进行 图像处理和分析。 首先，我们学习了机器视觉的基础概念，包括图像获取、图像处理和 图像分析。图像获取是指利用摄像头或其他设备获取图像数据。图像处理 是指对采集到的图像进行滤波、边缘检测、图像增强等操作，以便更好地 识别和分析图像内容。图像分析是指利用图像处理的结果进行目标检测、 物体识别、运动跟踪等应用。 然后，在实验中我们使用Python编程语言和OpenCV库对图像数据进 行处理和分析。我们通过读取图像数据文件，加载图像数据，并利用OpenCV库的各种函数实现图像的滤波、边缘检测和图像增强等操作。同时，我们还实现了简单的目标检测和运动跟踪算法。具体来说，我们使用 高斯滤波器对图像进行模糊处理，使用Sobel算子进行边缘检测，使用直 方图均衡化方法进行图像增强，以及使用Haar级联检测器进行目标检测。 最后，我们通过实验结果验证了机器视觉的应用价值。我们发现，通 过图像处理和分析，计算机可以实现对图像的高效处理和分析，从而达到 识别目标、检测运动等目的。这些应用可以广泛应用于人脸识别、车牌识别、电子游戏等方面。 综上所述，本次实验研究了机器视觉的基础概念及其应用，并通过Python编程实现实例。通过本次实验，我们对机器视觉有了更深入的了解，并通过实践掌握了图像处理和分析的相关技术。 基于机器视觉的智能检测技术 一、基于机器视觉的智能检测技术发展的必然性 随着科学技术的发展,生产自动化,一体化的程度不断提高,对产品的检测技术也逐步要求成熟,对产品检测的效率提出了更高的要求。传统的人工检测方法不仅效率低,而且检测的精度也达不到生产的要求,因此智能检测技术的发展成为了必然。而机器视觉技术就是一种高精度高效率的检测手段。 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器 视觉产品(即图像摄取装置,分 CMOS 和CCD 两种)将被摄取目标转换成图像信号, 传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。因此基于机器视觉的智能检测技术的出现直至成熟的过程,恰恰符合了生产高度自动化,一体化的要求。 二、机器视觉的主要组成部分及技术 典型的机器视觉系统几个重要部分: 照明系统 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素,它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备,所以针对每个特定的应用实例,要选择相应的照明装置,以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定,是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面,环境光有可能影响图像的质量,所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为:背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中,背向照明是被测物放在光源和摄像机之间,它的优点是能获得高对比度的图像。 机器视觉中的运动目标检测技术研究 机器视觉是指通过计算机来实现对于视觉世界的感知和理解。其中运动目标检测技术是机器视觉领域中的重要研究方向之一。在工业、交通、安防、医疗等诸多领域中，都有着广泛应用和巨大潜力。 一、运动目标检测技术简介 运动目标检测技术是指通过运用计算机对于视频图像中的运动目标进行实时高效地检测。它主要集中于目标的位置、姿态、形状、大小以及动态轨迹等方面进行研究探索，以实现对目标物体的精准定位和跟踪。 运动目标检测技术的核心在于运动目标的提取与识别。目前，广泛应用的运动目标检测技术主要包括基于背景建模的方法、基于光流的方法、基于检测器的方法等。 二、基于背景建模的运动目标检测技术 基于背景建模的运动目标检测技术是目前应用比较广泛的一种方法。该方法是通过建立起一张“背景图像”，并以此为基准来检测短期出现在场景中的目标。此方法特别适用于静态场景下对运动目标的检测。 然而，该方法在处理渐变背景和快速移动的目标等方面存在着较大的限制。此外，由于运动目标与背景图像的匹配问题，此方法也易受到场景中干扰物的影响，从而导致误检和漏检问题的出现。 三、基于光流的运动目标检测技术 基于光流的运动目标检测是一种利用图像序列中的相邻帧生成像素点的方法，可以实现对运动目标运动方向和大小的精确掌握。在此方法中，首先通过连续两帧图像中的像素点匹配，确定每个像素点的运动方向和大小；接着，通过运用运动目标检测算法，实现对运动目标的快速检测与定位。 相比于基于背景建模的方法，基于光流的运动目标检测技术优势明显。它不仅 适用于静态场景下对运动目标的检测，而且同时适用于动态场景，对于快速移动、渐变背景等因素的影响较小。但是该方法的计算量较大，对于检测的灵敏度也较高，因此在使用时需要谨慎操作。 四、基于检测器的运动目标检测技术 基于检测器的运动目标检测技术是指通过物体检测器来进行运动目标的检测与 定位。如经典的HOG+SVM物体检测算法就是典型的基于检测器的方法。该算法 是通过对输入的视频图像进行特征提取，并将提取的特征输入到支持向量机分类器中，以实现对运动目标的定位与识别。 该算法在多方面表现优异，所以得到了广泛地应用。它在检测精度、语速和鲁 棒性等方面均表现良好。但该算法也有其劣势，即易受到光照、遮挡等的影响，对于目标运动轨迹的跟踪较为困难。 五、运动目标检测技术的发展趋势 随着技术的发展，运动目标检测技术呈现出了以下几个发展趋势： 1.目标检测算法的深度学习化。随着深度学习时代的到来，深度学习技术在运 动目标检测中也得到了广泛的应用。 2.运动目标检测的实时性。实时性一直是运动目标检测技术需要解决的问题， 可是实时性与检测性能之间相互制约，要求开发更加高效的算法。 3.基于多传感器的运动目标检测技术。由于视觉传感器存在视野盲区等问题， 基于多传感器的多源信息融合方法可显著提升运动目标检测的准确性与鲁棒性。 4.运动目标检测的领域应用拓展。随着人工智能的快速发展，运动目标检测在 各个方面得到了广大应用，如智慧城市、医疗、自动导航、机器人等等。 结语 基于机器视觉的智能体育运动分析系统的研 究 随着人们生活水平和生活方式的改善，体育运动逐渐成为人们生活不可或缺的重要组成部分。体育运动不仅能够提升个人身体素质，促进身心健康，还能够培养人们的意志品质和团队合作精神。同时，体育运动也成为了各国发展体育产业的重要手段之一。现代化的机器视觉技术被应用于体育运动分析领域，为人们提供了更高效、科学、准确的体育运动数据分析服务。 一、机器视觉技术在体育运动分析中的应用 机器视觉技术是一种运用计算机视觉和机器学习等技术，对图像或视觉数据进行处理和解释，从而实现对实际物体的识别、分析、跟踪和控制等操作的一种智能化技术。机器视觉技术的发展给体育运动分析领域带来了很多好处，能够帮助训练员、教练、运动员和评定者等体育人员进行运动分析、战术分析、技术改进、表现评估等方面的工作。 例如，机器视觉技术可以通过高速摄像机采集运动员在比赛过程中的实时图像和视频数据，并且利用图像处理技术进行分析、处理和比对，从而获得如运动员的速度、运动轨迹、姿态、动作分析等多种有用的体育运动数据。同时，机器视觉技术还能对比不同运动员的运动数据，提供量化的数据比较和分析，为训练员和教练提供有力的依据。 二、机器视觉技术在足球比赛中的应用 足球运动是全球最受欢迎的体育运动之一，也是最具技术含量和观赏性的运动之一。近年来，机器视觉技术在足球比赛中的应用呈现出日益普及化的趋势。以世界杯足球比赛为例，机器视觉技术已经被广泛应用于球场技术裁判和战术分析等多个方面。 机器视觉技术可通过对足球比赛现场实时图像和视频数据的处理和分析，获得各种角度的球员运动轨迹、球场上物体的位置、球传输轨迹等有价值的数据。这些数据可以帮助教练制定战术，指导球员的训练和比赛表现，还可辅助主裁判和边裁判判断各种争议的判罚，提高比赛裁判员的判球水平和公正性。 三、机器视觉技术在篮球比赛中的应用 篮球运动在训练和比赛中，也被广泛应用机器视觉技术。以美国职业篮球联赛NBA 为例，其采用了名为 Player Tracking 的机器视觉技术来采集球员在比赛过程中的运动数据，以及通过计算机程序对这些数据进行处理、分析，从而形成了大量的数据应用和分析服务。 在篮球比赛中，机器视觉技术可以分析和记录每个球员的位置、跑位、投篮、传球和防守等数据，并将这些数据转换成有用的信息，如篮球场上的热点区域、投篮命中率、前场篮板、后场篮板、抢断、失误等详细统计指标。这些数据被运用到球队战术制定和球员培训上，可以提高球员的比赛表现和战术素质，也为球迷提供更丰富的观赛体验。 四、机器视觉技术在高尔夫运动中的应用 对于高尔夫运动员来说，高效、准确地分析和调整击球方式和技术是提高竞技成绩的关键。针对这方面的问题，机器视觉技术发展了可用于分析高尔夫运动员技术方面的技术，例如，追踪球的飞行轨迹和速度以及高尔夫球杆的摆动轨迹、切削球轨迹等。 通过机器视觉技术的高精度测量，高尔夫教练可以收集并分析运动员的击球信息，以完善其手势和技巧，并利用技术统计技术和性能数据，从而进一步提高击球的准确性、长度和稳定性。同时，这种技术也被广泛应用于高尔夫比赛上，为球员和教练提供详细的统计分析和评估报告。 五、机器视觉技术在体育运动分析系统中的作用 机器视觉中的运动检测方法机器视觉技术已经成为当今数字时代的重要应用之一，其广泛的应用范围涉及到工业质检、医学诊断、交通运输、机器人控制等领域。其中，运动检测技术是机器视觉中的一项重要内容。本文将从运动检测的概念、分类、算法等方面进行探讨，并介绍一些运动检测领域中的经典算法。 一、运动检测的概念和分类 运动检测是指在序列图像中检测物体运动状况，并分析其运动规律和特征的处理过程。根据运动检测的目的和应用环境不同，可以将其分为以下几类。 1.视频监控领域的运动检测 在监控视频中，人们通常关心的是动态场景中的移动物体，而非背景。因此，针对移动物体的运动检测成为了该领域的重点。针对该领域，运动检测算法通常要考虑到复杂场景下的光照、阴影、遮挡等因素，同时为了保证视频监控的实时性，速度也是一个极为重要的指标。 2.医学图像领域的运动检测 在医学图像领域，运动检测算法通常是用来诊断和分析人体内 部的运动情况。例如，在心脏病诊断中，需要对心脏运动轨迹进 行分析。此外，在其他疾病的诊断中，也会使用到基于运动检测 的算法。 3.机器人视觉领域的运动检测 在机器人领域，视觉传感器通常用来感知环境并生成机器人的 运动控制策略。运动检测可以用于检测障碍物，为机器人的路径 规划提供信息。 二、运动检测的算法 2.1 基于背景差分的运动检测算法 背景差分是一种广泛应用的运动检测算法。其基本思想是利用 连续帧之间背景差异来检测目标的移动。在成功建立背景模型后， 通过与当前图像帧中像素进行比较，得到当前图像帧中有无目标移动的信息。 2.2 基于帧间差分的运动检测算法 帧间差分是一种较为简单的运动检测算法。其原理是用下一帧图像减去当前帧图像，最后通过一定的阈值判断得到运动目标的位置。 2.3 基于光流的运动检测算法 光流是运动场中的向量，它描述了相邻两帧图像中像素运动的方向和速度。基于光流的运动检测算法是利用相邻帧图像中的光流信息，推断出目标运动的轨迹和速度，并进而根据运动区域判断运动目标。 2.4 基于深度学习的运动检测算法 采用深度学习进行运动检测的算法包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等多种形式。深度学习技术在运动检测 机器视觉检测的分析简答作业及答案要点 一、背景 机器视觉检测是一种利用计算机视觉技术来获取、处理和分析图像信息的检测方法。随着计算机视觉技术的迅速发展和应用推广，机器视觉检测在汽车、医疗、工业制造等领域得到广泛应用。 二、机器视觉检测的作用 机器视觉检测可以实现自动化检测，并且具备高效、精准、无损等特点。机器视觉检测系统可以对物体的形状、颜色、大小、缺陷等进行检测和分析，从而保证产品品质和工艺精度。 三、机器视觉检测的关键技术 1. 光源设计 光源设计是机器视觉检测的关键技术之一，光源质量的好坏直接影响到图像质量及检测结果。在实际应用中，应根据被测物体的特性和检测环境的实际情况进行合理的光源设计，以达到最佳的检测效果。 2. 相机选择 相机的选择对机器视觉检测系统的效果也有很大的影响。需要根据不同的检测任务选择合适的相机，包括分辨率、速度、灵敏度等参数。同时，还需要关注相机的特点和适应性，以满足特殊的检测要求。 3. 图像处理算法 图像处理算法是机器视觉检测的核心技术，可以从获取的图像中分离出有用的信息，对图像进行预处理、分析和识别等操作。在实际应用中，需要根据不同的检测任务选择合适的算法，以达到较好的检测效果。 四、机器视觉检测的优缺点 1. 优点 机器视觉检测具有检测精度高、效率高、一致性好、无接触等优点。此外，机器视觉检测不受人工眼睛的疲劳和视力限制，可以实现24小时不间断的检测，大大提高了检测效率和生产质量。 2. 缺点 机器视觉检测存在成本高、应用难度大、对环境光及物体颜色敏感等缺点。特别是对复杂物体、光照不均、干扰等情况，机器视觉检测还需要运用更加复杂的算法和技术，增加了应用的难度和成本。 五、机器视觉检测的应用 机器视觉检测在现代工业制造、医疗、汽车、化工等领域得到了广泛的应用。例如，机器视觉检测可以用于瑕疵检测、三维重建、人脸识别、物体跟踪等方面。除此之外，机器视觉检测在未来还有广泛的应用前景，有望成为推动科技发展和促进产品创新的重要手段之一。 六、 机器视觉检测是一种高效、精准、无损的检测技术，具有广泛的应用前景和重要的作用。在实际应用中，需要注重光源设计、相机选择和图像处理算法等关键技术，以达到最佳的检测效果。 机器视觉检测 一、概念 视觉检测是指通过机器视觉产品即图像摄取装置,分 CMOS 和CCD 两种将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作; 机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度; 二、典型结构 五大块：照明、镜头、相机、图像采集卡、软件 1.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素,它直接影响输入数据的质量和应用效果;目前没有通用的照明设备,具体应用场景选择相应的照明装置;照射方法可分为： 2.镜头 镜头的选择应注意以下几点：焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影响至目标的距离、中心点/节点、畸变; 3.相机 按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等; 要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机：线扫描CCD和面阵CCD；单色相机和彩色相机; 为优化捕捉到的图像,需要对光圈、对比度和快门速度进行调整; 4.图像采集卡 图像采集卡是图像采集部分和图像处理部分的接口;将图像信号采集到电脑中,以数据文件的形式保存在硬盘上;通过它,可以把摄像机拍摄的视频信号从摄像带上转存到计算机中; 5.软件 视觉检测系统使用软件处理图像;软件采用算法工具帮助分析图像;视觉检测解决方案使用此类工具组合来完成所需要的检测;是视觉检测的核心部分,最终形成缺陷的判断并能向后续执行机构发出指令;常用的包括,搜索工具,边界工具,特征分析工具,过程工具,视觉打印工具等; 三、关键——光源的选择 1.光源选型基本要素： 2.光源类型 动态视觉对运动目标的检测与跟踪 随着技术的不断进步，动态视觉在机器视觉领域中扮演着越来越重要的角色。动态视觉是指通过对物体运动的感知和分析，实现对运动目标的检测与跟踪。这项技术广泛应用于视频监控、无人驾驶、机器人导航等领域，对于提高安全性和智能化水平具有重要意义。 动态视觉检测与跟踪的实现过程中，首要任务是通过图像处理算法对目标进行检测。目标检测旨在从图像中分割出感兴趣的运动目标，以便后续的跟踪工作。在目标检测中，常见的算法有背景建模、基于像素颜色分布的方法、基于梯度的方法等。这些方法在进行目标检测时，需要根据实际情况选择合适的算法和参数设置，以确保准确性和实时性。 一旦目标被成功检测出来，接下来的任务就是对目标进行跟踪。目标跟踪是指在连续帧图像中跟踪目标的位置和运动信息，以实现对目标的动态追踪。目标跟踪面临的挑战是目标在图像中的变形、遮挡、光照变化以及背景干扰等问题。为了解决这些问题，研究者们提出了多种跟踪算法，如卡尔曼滤波、粒子滤波、相关滤波等。这些算法根据不同的原理和假设，对目标进行预测和更新，实现对目标运动轨迹的准确跟踪。 除了完成目标的检测和跟踪之外，动态视觉还需要对目标的行为进行分析和理解。目标行为分析涉及到对目标的动作、姿态、形态等信息的提取和解释。通过对目标行为进行分析，可以实现对目标的高级理解和智能判断。目标行为分析的研究中，常用的方法有姿态估计、行为分类、行为识别等。这些方法基于机器学习和图像处理技术，通过训练模型和特征提取，实现对目标行为的自动化分析。 动态视觉对于运动目标的检测与跟踪不仅应用于学术研究领域，也应用于实际应用中。在城市交通中，动态视觉可以通过对车辆和行人的检测与跟踪，实现交通信号灯的自动控制和交通违法行为的监测。在无人驾驶领域，动态视觉可以实现对周围交通目标的实时感知和判断，从而实现智能导航和自主避障。在工业生产过程 一，机器视觉检测技术介绍 机器视觉检测是一种通过图像摄取装置将产品转换成图像信号，再根据图像素分布和亮度、颜色等信息，将图像信息转变成数字信号；然后对这些信号进行分辨处理，从而判读产品的好坏，达到挑选产品残次品的目的。其特点生产效率高、稳定性好。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，可以使用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现工业制造5.0的基础技术。 CCD视觉检测设备依赖于CCD成像摄像头和检测系统，其中检测系统尤其重要，系统开发工程师会跟据客户的要求针对性开发。专门开发出了通用检测系统，这些系统集成了大部份的检测功能。在满足要求时可以直接购买与硬件整合就可以利用。降低采购成本。 机器视觉检测技术能够最大程度的提高产能，降低成本，同时机器视觉检测设备可以24小时不间断的工作，且在高速下执行100%的在线监视，检视的准确度也达到接近100%的程度，因此产业界大量地采用机器视觉检测技术，在很多场合实现在线高精度高速测量。 随着计算机技术，数字图像处理技术，LED光源技术等领域的不断发展，机器视觉技术也有长足的进步，机器视觉技术在检测领域的应用也越来越广，可靠性越来越高，检测速度越来越快，已经成为众多领域不可或缺的技术手段。 视觉检测工作过程： 1、工件定位检测器探测到物体运动至接近摄像系统的视野中心，向图像采集部分发送触发脉冲。 2、图像采集部分按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。 3、摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描。 4、摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构，曝光时间可以事先设定。 5、另一个启动脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应该与摄像机的曝光时间匹配。 6、摄像机曝光后，正式开始一帧图像的扫描和输出。 7、图像采集部分接收模拟视频信号将其数字化，或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据。机器视觉实验报告
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