毕业设计（论文）-基于OpenCV的图像轮廓提取方法的实现精选.doc

基于OpenCV的图像轮廓提取的实现 软件工程专业 学生： 指导教师： 【摘 要】 OpenCV是近几年来推出的一个开源的、免费的计算机视觉库.OpenCV的目标是构建一个简单易用的计算机视觉框架，利用它所包含的函数帮助开发人员方便快捷地实现图像处理和视频处理。而图像的轮廓是图像的一种基本特征，携带着一幅图像大部分的信息，经常被应用到较高层次的图像应用中。它在图像分离，图像识别和图像压缩等领域有很广泛的应用，也是图像处理的基础。本文首先阐述了OpenCV的特点和结构,然后采用一系列的可行性算法来获取图像特征参数并通过各种算子（Sobel算子，Laplace算子，Canny算子）对图像的灰度进行分析，调节，用实现对图像的边缘检测和轮廓提取。 【关键词】 OpenCV 图像 轮廓提取  The realization of the image contour extraction based on OpenCV 【Abstract】 【Key words】penCV Image Contour extraction  目录 1引言 1 1.1 课题背景 1 1.2 研究的目的及意义 1 1.3 可行性分析 2 2 开发工具及轮廓提取概述 3 2.1 OpenCV 3 2.1.1 OpenCV简介 3 2.1.2 OpenCV安装及环境搭建 3 2.2 边缘检测 4 2.2.1 边缘检测 4 2.2.2 边缘检测原理 5 2.2.3 边缘检测算子 5 2.3 轮廓提取 9 2.3.1轮廓提取目的 9 2.3.2 轮廓提取内容 9 3 需求分析 10 3.1 系统功能分析 10 3.2 系统流程图 10 4 总体设计 11 4.1 系统功能要求及说明和实现方法 11 4.2 系统功能模块 11 5 详细设计与实现 12 5.1 图片提取 12 5.2 图像边缘检测 15 5.3 图像轮廓提取 18 6 程序界面 20 总结与展望 24 参考文献 25 致 谢 26 1引言 1.1 课题背景 图像处理在应用及科研方面已经是一个占据相当重要地位的方向，在人们的生活中也有很广泛的应用，图像表示直观且信息丰富，是声音和文字所不能及的。在图像处理方面很多软件公司和科研机构都研究了关于图像处理的软件。而OpenCV在计算机视觉的开发中扮演着重要的角色。它为计算机视觉应用开发提供了灵活、功能强大的开发接口，使其成为计算机视觉专业人员所依赖的重要开发工具。1]。 运行上的可行性：本系统作为一个小型的图像轮廓提取系统，所需资源无论是从硬件方面还是软件方面都能够满足条件，所以在运行上也是可行的。 2开发工具及轮廓提取概述 2.1 OpenCV 2.1.1 程序流程图 OpenCV 全称 Open?Source?Computer?Vision?Library，是由Inter公司资助的开源计算机视觉库，它是用C/C++语言编写的，可以实现图像处理和计算机视觉中的很多算法，可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上。由于OpenCV的源代码是完全开源的，并且编写高效又简洁，很多函数都已经汇编最优化。所以近些年来在国内外的图像处理和相关领域中被广泛的使用，成为了一种流行的图像处理软件。 主要应用领域有：1.人机互动?2.物体识别?3.图象分割?4.人脸识别?5.动作识别?6.运动跟踪?7.机器人等。 2.1.2 OpenCV安装及环境搭建 首先把OpenCV正确的配置到VS开发环境中。设置预先编译的头文件的路径与动态链接库的路径[2]。?? 第一步：安装OpenCV和环境变量配置 计算机- 属性- 高级系统设置-环境变量 加入名为OPENCV的变量，值为F：\opencv\build（这里是自己OpenCV安装路径），在Path变量后追加;%OPENCV%\x86\vc11\bin（X86是32位系统,X64是64位系统，vc11是vc2012，vc12是2013）。 第二步：在VS2012中新建项目 建好工程后，视图-属性管理器，右键Debug，添加新项目属性表，新建名为OpenCVx86.Debug.prop的项目属性表（区分Release的）。 双击新建好的OpenCVx86.Debug.props属性表，找到 常规 - VC++目录 - 包含目录 下拉后点开编辑，添加如下几项 F:\opencv\build\include F:\opencv\build\include\opencv F:\opencv\build\include\opencv2 确定后，点开库目录，编辑，追加如下2项： F: