基于OPENCV的计算机视觉技术

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【摘 要】随着计算机技术的快速发展,基于Opencv的计算机视觉技术水平获得了很大的提高.计算机视觉技术主要是实现人眼的分类、分割、跟踪、识别、判别决策等功能,在计算机视觉系统中创建3D、2D图像数据,以创建获取所需要信息的人工智能系统.本文主要基于Opencv计算机视觉技术来探讨在系统创建过程中存在着的问题以及相应的对策,以求获得对视觉技术的创新发展.

【关 键 词】Opencv,计算机视觉技术,系统,研究

随着计算机技术的快速发展,计算机设备逐渐被应用到社会生活的各个方面,尤其是在当前计算机视觉技术和图像处理技术快速发展的时期,各个科技领域中的计算机视觉技术已经逐渐成熟.计算机视觉技术主要是利用计算机智能化来替代人眼,即对于客观存在的三维立体化世界的理解和识别,整个实现过程均是以计算机技术作为基础.随着计算机视觉技术的不断发展,现今其已逐渐成为了一门神经生理学、计算机工程、信号学、物理学、应用数学等综合性学科.计算机视觉技术系统其在高性能计算机基础之上来实现对大量数据的获取,并且通过智能算法来对获取数据进行处理,从而完成对数据集成.

一、视频中运动物体检测原理

对于视频中的运动物体检测主要分为两中方法,其一为宏观检测法,其二为微观检测法.宏观检测法是对获得的整幅图像进行检测,而微观检测法则是对所需要的区域进行图像检测.视觉技术在检测运动物体的时候,首先对图像进行采集,并对采集的信息数据进行预处理,将图像进行分割,然后分别提取运动物体的影象,从而实现参数的更新.图像采集过程中采用背景差分法,实现对背景图像的提取,其通过一定算法采用人为手段获取没有背景的图像.另外在进行运动物体检测的时候还可以采用帧间差分法,其主要是实时获取帧图,然后实现一帧一帧图像比值的比较,从而获取具有差值的图像.运动物体进行检测的时候需连续获取帧图,将这些帧图组合起来,其实就是物体的运动轨迹,然后同分割技术就能勾勒出物体的轮廓.随着计算机视觉技术的不断深入研究,发现此两种方法单独使用仍然存在的一些缺点,于是研究人员将二种检测方法进行融合,形成一种综合检测方法.综合检测法将两者检测方法的优势进行了融合,并将其灵活的应用到了生产和生活之中,取得了十分不错的效用.

二、基于Opencv的计算机视觉技术探究

(一)基于Opencv的运动物体检测

运动物体在进行检测的时候,基于Opencv的检测原理主要为：根据物体某项特定信息,例如,颜色、轮廓、性状等,在复杂背景中利用这些特定的信息将物体分离出来.整个图像的分离过程首先是进行视频流捕捉,然后是进行视频的格式转换,再将图像进行预处理,从而提取前景物体,减少环境因素对图像处理的误差,最后根据物体特征提取,并完成对运动物体的跟踪.从图像中提取所需的目标物体,其实质就是对整个屋里轮廓进行检测和分割,根据每个图像的帧差异来进行提取.

(二)基于Opencv图像预处理

视觉技术应用于复杂的环境之中,由于存在着光照的变化,其场景中所出现的环境因素对视频采集设备性能影响很大.环境因素会使得获取的图像信息的质量降低,并且在图像中无法避免的存在着噪点,这对于运动物体的检测和图像采集会造成很大的影响.当获取视频帧图像之后需对其数据进行预处理,通常有平滑度滤波处理、图像填充、图像背景更新等.

1.平滑度滤波处理

由于在进行视频图像采集的时候存在着噪点,那么我们就需要对其进行噪点处理,以求减小噪声.滤波平滑度滤波处理,其具有线性和非线性两种方式,其中线性方式进行处理器运算简单、运算速度快,但是在进行处理之后的图像都会呈现不清晰的情况.而非线性方式尽心给处理之后,虽然能够很好的减小噪点,确保信号的局部特点,但是其运算的速度会较慢.

2.图像填充

对于帧图像进行处理,通常采用检测边缘填充法或者是腐蚀膨胀法来完成,其中填充法是指当检测出目标物体之后,利用边缘检测方法来对物体进行辨识,然后利用形态学的漫水填充法进行填充.图像的腐蚀膨胀则主要是由于摄像机的性能等问题造成的.

3.实时背景更新

在进行图像差分之前,需要对背景图样进行确定,并且需要对其进行初始化处理.以方便以后在进行检测时候能够对实时背景图进行差分计算,只有这样,才能够获得极佳的前景效果.在进行图像差分时,首先需要根据指定法来确定第一帧背景的图像,并将其指定为第一张背景图片,然后在检测过程中根据算法对背景实施更新.整个图像在进行更新时,其主要的流程为：判断并读取图像是否为第一帧,将Opencv处理的图像转化为单通道灰度值,将实时采集的图像进行高斯平滑度处理,去除噪点,最后使用形态学滤波处理噪点.

(三)提取前景运动物体图像

检测运动物体的时候,只有在检测流程中确保精确度,才能够获取满意的前景跟踪效果.此过程中主要分为两个步骤,第一步为二值化图像之后进行分割,第二步,图像分析前处理,进行充分填充,确保前景图的完整性.其中,前景图的提取主要分为下面几个步骤：首先对前景图像和背景图像进行差分,然后对差分的图像进行二值化,再对背景中的前景图像边缘进行检测,根据轮廓进行填充图像.由于摄像头存在于不同的场景和环境之中,不论是室外或者是室内随着场景的变化都会对图像的采集产生影响.那么在前景图中提取目标就需要在检测系统中采用有效手段来完成背景实时更新.

阀值二值化分割法可以对检测的物体进行前景和背景差图分割,从而使目标物体能够分离出图像,且阀值分割先要确定每个像素的点是否处于灰度范围值之内.将图像中的像素灰度与确定的阀值进行比较,其结果解释所有像素点分为2类,一类像素的灰度小于阀值,另外一类就是大于阀值.阀值二值化分割时,确定分割的阀值T,然后分割图像.选取合适的阀值进行分割,可以有效的减少光照因素影响,常用的动态阀值主要有直方图来法与最大类方差法这另种分割方法.三、计算机视觉三维技术

计算机视觉技术的核心为分割问题、运动分析、3D立体场景重构等,立体视觉主要是从多幅图像的参照中获取目标物体的三维几何信息.计算机视觉所模拟出的3D立体画面只需要摄像机从不同的角度同一时间针进行图像捕获,将2D信息进行3D重构,进而将计算机程序重建于真实的三维场景之中,以恢复物体的真实空间信息.

视觉系统捕获图像的过程,实则可以看成为对大量信息进行处理过程,整个系统处理可以分为三个层次,其一,理论层次,其二,描述层次,其三,实现层次.在摄像机视觉系统之中,输入的是2D图像,但是输出为3D信息,而这就可以实现对图像的位置、距离等信息的如实描述.视觉系统分为三个进阶层次,第一阶段为基础框架,第二阶段为2.5D表达,第三阶段为三维阶段.在第二阶段中实现的2.5D表达,其原理是将不完整的3D图像信息进行表达,即以一个点为坐标,从此点看去某一些物体的部分被遮挡.第三阶段的三维阶段,则是人眼观察之后可以从不同的角度来观察物体的整体框架,从而实现了将2.5D图像信息的叠加重合运算,进一步处理之后得到了3D图像.

人们从不同角度观看同一时间内的同一物体的时候,可以利用算法测量物体间的距离.此法被称为双目立体感觉,其依据的原理是视觉差原理,利用两台摄像机或者一台摄像机,对两幅不同的图像进行不同角度观察,并且对其观察的数据进行对比分析.实现双目立体视觉与平面视觉图像获取,其主要的步骤为：

（1）图像获取

从两台不同的摄像机,捕获帧图像,由于环境因素会造成图像差异困难.为了更好的跟踪目标、检测,当捕获图像之后,需要对图像进行预处理.

（2）摄像标定方式

获得真实坐标系中的场景点中的与平面成像点占比见的对应关系,借用三维立体空间中的三维坐标,标定之后确定摄像机的位置以及属性参数,并建立起成像的模型.

（3）特征提取方式

所谓的特征提取方式主要是为了提升检测、跟踪目标的准确性,需要对目标物体进行特征提取,从而实现对图像分割提取.

（4）深度计算

深度信息主要是根据几何光学原理,从三维世界进行客观分析,因为距离会产生不同的位置,会使得成像位置与两眼视网膜上有所不同.简单来说,客观景物的深度可以反映出双目的视觉差,而利用视觉差的信息结合三角原理进行计算,可呈现出深度的图像信息.

摄像机在标定过程中确定了其建立的基础为摄像机的模型,摄像机模型在标定过程中关系到三个不同坐标系的转换,分别为2D图像平面坐标系、摄像机自身坐标系以及真实的世界坐标系.摄像机在摄像的时候起本质是2D图像坐标转换,首先要定义摄像机的自身坐标系,将坐标系的原点设置为光心,X、Y、Z成立三维坐标系.其次则是建立平面的图像坐标系,用以透视模型表示,其原点也在广心的位置,称之为主点.实际应用中,物理的距离光心的位置d≠f焦距,而且会远远大于焦距,为了解决如此问题就提出了平面概念.在光轴z上设置一个虚拟的图像平面,然后在此位置于平面关于光心对称.接着,在设置的虚拟2D坐标系中,光轴和原点重合,并且摄像机与垂直平面的垂直方向相同,真实图像上的点影射到摄像机坐标系.

(四)3D重构算法

视频流的采集,主要是采用Kinect设备、彩色摄像头、红外发射摄像头、红外接收摄像头.使用微软提供API控制Kinect设备,在操作之前需调用NUI初始化函数,将函数的参数设置为用户信息深度图数据、彩数据、骨骼追踪图数据、深度图数据.上述的视频流的打开方式不同,既可以是一种打开方式,也可以是多种打开方式,尤其在进行Kinect传输数据处理的时候,需遵循三条步骤的运行管线.此三条管线分别为：第一条为处理彩色和深度数据,第二条为根据用索引添加颜色信息,并将其放入到深度图之中,第三条为骨骼追踪数据.

四、总结

随着计算技术的快速发展,视觉技术逐ę

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