计算机视觉技术原理实验报告，计算机视觉技术原理

欧气 2024年09月27日 15:37 4 0

本文目录导读：

实验目的
实验环境
实验原理
实验结果与分析

计算机视觉技术原理实验报告

摘要：本实验报告旨在介绍计算机视觉技术的基本原理，并通过实验验证其在图像识别和目标检测方面的应用，实验中，我们使用了 OpenCV 库来实现图像处理和计算机视觉算法，并对实验结果进行了分析和讨论。

计算机视觉是一门涉及计算机科学、数学、物理学和工程学等多个领域的交叉学科，它旨在使计算机能够理解和解释图像或视频中的信息，计算机视觉技术的应用领域非常广泛，包括自动驾驶、医疗诊断、安防监控、机器人视觉等。

实验目的

1、了解计算机视觉技术的基本原理和发展历程。

2、掌握 OpenCV 库的基本使用方法。

3、学会使用计算机视觉技术进行图像识别和目标检测。

实验环境

1、操作系统：Windows 10

2、编程语言：Python

3、开发工具：PyCharm

4、库：OpenCV

实验原理

1、计算机视觉的基本概念

计算机视觉是指让计算机从图像或视频中获取信息，并对其进行理解和分析的技术，计算机视觉的主要任务包括图像识别、目标检测、图像分割、行为分析等。

2、图像处理的基本方法

图像处理是指对图像进行各种操作和处理，以改善图像质量或提取有用信息的技术，图像处理的基本方法包括图像增强、图像复原、图像压缩、图像分割等。

3、计算机视觉算法的基本原理

计算机视觉算法是指用于实现计算机视觉任务的算法和模型，计算机视觉算法的基本原理包括特征提取、分类器设计、机器学习等。

1、图像读取和显示

使用 OpenCV 库的imread函数读取图像，并使用imshow函数显示图像。

import cv2
读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
显示图像
cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2、图像灰度化

使用 OpenCV 库的cvtColor函数将彩色图像转换为灰度图像。

import cv2
读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
将彩色图像转换为灰度图像
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
显示灰度图像
cv2.imshow('Gray Image', gray_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3、图像二值化

使用 OpenCV 库的threshold函数将灰度图像进行二值化处理。

import cv2
读取灰度图像
gray_img = cv2.imread('gray_image.jpg', 0)
进行二值化处理
ret, binary_img = cv2.threshold(gray_img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
显示二值化图像
cv2.imshow('Binary Image', binary_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

4、图像边缘检测

使用 OpenCV 库的Canny函数进行图像边缘检测。

import cv2
读取灰度图像
gray_img = cv2.imread('gray_image.jpg', 0)
进行边缘检测
edges = cv2.Canny(gray_img, 50, 150)
显示边缘检测结果
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

5、图像轮廓检测

使用 OpenCV 库的findContours函数进行图像轮廓检测。

import cv2
读取二值化图像
binary_img = cv2.imread('binary_image.jpg', 0)
进行轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 2)
显示轮廓检测结果
cv2.imshow('Contours', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

6、目标检测

使用 OpenCV 库的Haar特征分类器进行目标检测。

import cv2
读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
加载 Haar 特征分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
进行目标检测
faces = face_cascade.detectMultiScale(img, 1.1, 4)
绘制目标检测结果
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
显示目标检测结果
cv2.imshow('Faces', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()