OpenCV技術(shù)驅(qū)動(dòng)的計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別方案設(shè)計(jì)

張江

關(guān)鍵詞：OpenCV技術(shù)；計(jì)算機(jī)；圖像識(shí)別設(shè)計(jì)

0 引言

計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)頻繁應(yīng)用在制藥、電子產(chǎn)品生產(chǎn)、智能終端制造等領(lǐng)域[1]。在圖像識(shí)別的早期技術(shù)中，由于技術(shù)限制，不僅識(shí)別精度低而且受到多種因素的影響。隨著計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)的不斷成熟，基于OpenCV技術(shù)的圖像識(shí)別達(dá)到了更高的精度，具有良好的隱蔽性。不僅能夠提高圖像的識(shí)別精度，而且擴(kuò)大了應(yīng)用范圍[2]。本文研究利用OpenCV技術(shù)設(shè)計(jì)計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別，在充分運(yùn)用相關(guān)技術(shù)工具的基礎(chǔ)上，使計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用成為可能，這一點(diǎn)非常重要。在此背景下，本文使用OpenCV技術(shù)設(shè)計(jì)計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別方案，希望能為計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用發(fā)展提供有效參考。

1 計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)

計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)就是借助于計(jì)算機(jī)技術(shù)將研究對(duì)象根據(jù)其特征進(jìn)行識(shí)別和分類的過(guò)程[3]。隨著實(shí)踐活動(dòng)的不斷豐富，需要進(jìn)行圖像識(shí)別的內(nèi)容越來(lái)越復(fù)雜，但對(duì)于圖像識(shí)別技術(shù)而言，無(wú)論是數(shù)據(jù)還是信號(hào)都可以借助于計(jì)算機(jī)技術(shù)完成圖像識(shí)別和分類任務(wù)，如圖1所示。

計(jì)算機(jī)圖像處理包括彩色和黑白照片，其中彩色照片表示隨空間坐標(biāo)（x，y） ，光線的波長(zhǎng)u 隨時(shí)間t 發(fā)生變化，其光線圖像函數(shù)可以表示為：I = f （x，y，u，t）。對(duì)于灰度圖像，其函數(shù)可以表示為：I = f （x，y ）。本文中計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別算法主要進(jìn)行圖片和視頻的識(shí)別設(shè)計(jì)。

2 計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別系統(tǒng)規(guī)劃和技術(shù)處理

計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別根據(jù)其構(gòu)成可以分為系統(tǒng)規(guī)劃和技術(shù)處理兩部分，在進(jìn)行技術(shù)處理之前，需要明確整個(gè)系統(tǒng)的規(guī)劃流程，保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

2.1 計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別系統(tǒng)規(guī)劃

計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別系統(tǒng)主要包括三個(gè)工作：圖像采集、圖像識(shí)別和結(jié)果輸出。其中，圖像采集是系統(tǒng)的輸入模塊，主要為圖像識(shí)別提供圖像數(shù)據(jù)；圖像識(shí)別是在圖像數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上通過(guò)算法運(yùn)算識(shí)別結(jié)果的過(guò)程；圖像輸出就是對(duì)運(yùn)算結(jié)果進(jìn)行系統(tǒng)控制[4]。其對(duì)應(yīng)的框架圖如圖2所示。

1） 使用OpenCV進(jìn)行計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別處理，需要準(zhǔn)備必要的資源。采用FPGA作為核心不僅能夠滿足圖像采集的需求，而且方便電路設(shè)計(jì)，降低系統(tǒng)設(shè)計(jì)難度。同時(shí)，又增加了SRAM擴(kuò)充功能，能夠?qū)崿F(xiàn)預(yù)處理算法，保存圖像數(shù)據(jù)。

2） DSP作為一種尖端信號(hào)處理技術(shù)，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)視頻、圖像和數(shù)據(jù)的信號(hào)處理，而且能夠提供控制服務(wù)。主要包括：微信號(hào)結(jié)構(gòu)、動(dòng)態(tài)電源管理、高度并行的計(jì)算單元、高性能地址產(chǎn)生器、極佳的代碼密度、視頻指令、分層結(jié)構(gòu)內(nèi)存，并且具有雙內(nèi)核，在1.5V工作電壓狀態(tài)下能夠提供高性能處理。

3） 顯示輸出模塊設(shè)計(jì)相對(duì)簡(jiǎn)單，其接口直接連接圖像采集板，結(jié)果直接展現(xiàn)在LCD上，由DSP控制，使用GPIO輸出連接。在具體設(shè)計(jì)中，采用標(biāo)準(zhǔn)單排連接到DSP擴(kuò)展口P2對(duì)應(yīng)的IO引腳，實(shí)現(xiàn)DSP和LCD 的展示連接。

2.2 計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別系統(tǒng)技術(shù)處理

開展基于OpenCV的計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別需先準(zhǔn)備相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施。本文采用Python語(yǔ)言開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)，通過(guò)Anaconda3和PyCharm集成開發(fā)環(huán)境，內(nèi)置大量開發(fā)工具庫(kù)，無(wú)須單獨(dú)設(shè)置Python環(huán)境和下載工具[5]。

首先，需要安裝Anaconda3。下載Anaconda3 安裝包后，嚴(yán)格按照安裝向?qū)瓿砂惭b過(guò)程。安裝結(jié)束后，打開Anaconda Prompt命令行窗口，輸入cd命令查看Scripts目錄，使用Python代碼測(cè)試Anaconda3是否正常工作。測(cè)試成功后，繼續(xù)安裝opencv-python和opencv-contrib-python，檢查OpenCV 組件是否正確運(yùn)行。

其次，安裝PyCharm開發(fā)環(huán)境。下載PyCharm安裝包后，依照安裝向?qū)О惭b。在解析項(xiàng)目時(shí)，PyCharm 默認(rèn)會(huì)選擇Anaconda3的python.exe作為解析器，如有需要可自行更改解析器。

在PyCharm中可以更輕松調(diào)試和運(yùn)行OpenCV程序，也可利用Version Control等功能進(jìn)行代碼管理和協(xié)作。Anaconda3提供的Spyder IDE同樣具備調(diào)試功能，不過(guò)相比PyCharm會(huì)略顯單一，需要手動(dòng)管理外部依賴和環(huán)境?？傮w而言，Anaconda3+PyCharm是進(jìn)行OpenCV開發(fā)和學(xué)習(xí)的較為理想的選擇。

3 計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

3.1 模板圖像匹配

模塊匹配主要是將圖像中的某種特征作為模板，運(yùn)用移動(dòng)圖像算法進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算，確定被識(shí)別圖像的特征或目標(biāo)位置。其原則就是通過(guò)相關(guān)數(shù)學(xué)函數(shù)計(jì)算以找到其被搜索的位置。假設(shè)模板T在搜索圖S上平移，被覆蓋的那塊搜索圖叫作子圖Sij，i 和j 為子圖在S圖中的坐標(biāo)，稱為參考點(diǎn)。S的范圍為P*Q，T的范圍為M*N，由圖3可知，i 的取值范圍為1≤i≤Q-N+1，j的取值范圍為1≤j≤P-M+1。

3.2 圖像識(shí)別與處理

圖像識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)的具體流程如圖4所示。經(jīng)過(guò)圖像預(yù)處理和圖像特征提取等操作以后，將獲取的數(shù)據(jù)特征提交給OpenCV技術(shù)模塊，進(jìn)行結(jié)果輸出。

4 總結(jié)

分析結(jié)果表明，OpenCV技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用范圍內(nèi)前景廣闊，能夠突破傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)所面臨的技術(shù)障礙。文章通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理、圖像獲取、圖像識(shí)別等過(guò)程進(jìn)行協(xié)同，基于OpenCV技術(shù)設(shè)計(jì)的計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別能夠有效準(zhǔn)確地進(jìn)行圖像識(shí)別。不僅降低了運(yùn)算量，而且提高了識(shí)別速度，為計(jì)算機(jī)行業(yè)圖像識(shí)別技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展提供參考。