基于OpenCV實踐項目的數字圖像處理教學方法探索

文/張帆

基于OpenCV實踐項目的數字圖像處理教學方法探索

文/張帆

摘要：“數字圖像處理”是電子信息類專業的一門重要專業課,針對數字圖像處理課程理論性較強的特點,除了在課堂完成必須的基礎知識教學外,將OPENCV實踐項目與數字圖像的主要理論聯系起來,激發學生的學習興趣,讓學生進一步了解數字圖像處理的具體項目應用,在豐富學生實踐工程經驗的同時提高學生的理論水平。

關鍵詞：實踐項目；數字圖像；項目應用；理論水平

中圖分類號：G642

文獻標志碼：碼：A

文章編號：號：2095-9214(2015)08-0133-01

《數字圖像處理》 是信息科學中發展最快的熱點研究方向是模式識別、計算機視覺、圖像通訊、多媒體技術等學科的基礎是一門涉及多領域叉學科是諸多工科類專業開設的主干課程之一,是一門理論與實踐、原理與應用結合緊密的課程。然而,由于數字圖像處理技術涉及知識面廣,理論隱晦深奧,內容更新速度極快,如何在打牢學生理論知識的同時提升學生的學習興趣,豐富學生的實踐工程經驗成為值得教師思考的問題。

一、本科數字圖像處理課程教學現狀

相對于其它本科課程而言,數字圖像處理作為信息類專業的專業基礎課,其有如下幾個特點：課程涉及知識面較廣,圖像處理理論對數字要求較高,實驗教學不系統,全面掌握數字圖像處理的知識點難度大。除此之外,學生在學習該門課程時,需要掌握的基礎知識點也很多,其中包括在研究方面對圖像成像的理解,在圖像處理方面對圖像金字塔模型、圖像直方圖均衡化、圖像跟蹤、檢測、識別、形態學圖像處理等常規處理技術。除此之外,在課程后半段,為了為其它高階課程打基礎,往往也會介紹一些關于計算機視覺、機器學習等高階課程的內容。對于數字圖像處理這門課程來說,課程有一定的理論深度,且相關教材也多側重于介紹理論知識,鮮有相應的配套實驗和實際應用項目,學生在學習中往往會產生學習過于抽象,對于具體的圖像處理算法理解不深刻,不能工程化相關的圖像處理技術,學習零散不系統,達不到課程教育的目的。除此之外,很多專業任課教師也因為缺乏實踐經驗,對于一些比較難掌握的知識點不能很好地講授,使學生在大量數學公式面前卻步并且逐漸喪失對于該門課堂的學習興趣。

鑒于此,高校數字圖像處理專業課教師應該轉變觀念,以學生學習效果為出發點,探索一種利于本科學生學習的課程教學新模式,讓學生在傳統的課程學習方法上,結合實際的應用項目和實驗,探索出一種學生想學的,愛學的,敢于探究和實踐的學習新模式。為了達到上述教學目標,筆者在教學過程中總結了一套基于實踐項目的教育方法,該方法可以通過分析和解決數字圖像處理領取中的實際問題,培養學生學習本課程的主動性,從而做到抽象理論與實際應用的融會貫通,在實際應用中有較好的教學效果。

二、基于OPENCV的項目教學法探析

OpenCV是一個開源的、跨平臺、的計算機視覺庫,它提供了豐富的函數調用接口,不僅涵蓋了絕大部分數字圖像處理的經典算法,同時也包含了許多高階的圖像處理算法。該庫現在已經更新到3.0版本,不過目前廣泛地應用于工業界的還是2.4.9版本,該版本提供了豐富的接口函數,可以很好地支持IOS,Android、Python等平臺的開發。項目教學法[3-]4〗是在長期的教學實踐過程中逐漸形成的獨具特色的教學方法。在本課程中,為了提高學生的學習興趣,讓學生了解圖像處理技術在實踐工程應用中的作用,采用了上述教學法。筆者在設計此教學方法時,期望學生可以利用在課上學習到的理論知識,通過項目承載,培訓工程化的思維能力,提高學生解決實際工程問題的能力。在實際運用中,此法不公提高學生的學習熱情,還讓學生深刻掌握相關的理論和方法,使學生在項目實踐中深刻理解相關的理論,同時通過幾輪與老師的交流,讓學生利用OpenCV搭建一個相對完整的,可以解決一般工程問題的數字圖像處理系統。

因為數字圖像處理教學內容豐富,一個項目往往只能覆蓋部分知識點和算法。根據分層的數字圖像處理教學體系,我們選用3個實際項目：

1、基于特征圖像的自動計數系統：該系統包括圖像預處理(圖像灰度化)、目標物體識別、輪廓提取、特征計數四部分。內容涉及特征識別,圖像均衡化、圖像分割、區域特征與圖像形態學處理等內容,幾乎涵蓋了數字圖像處理基礎知識、圖像處理方法和形態學方法等內容。該課題可作為案例應用于層次教學內容的總結,或作為課程設計的選題。

2、JEPG圖像的編碼與解碼。圖像編解碼技術應用廣泛,在現代圖像信號傳輸與處理中有著較為重要的作用。此項目主要涉及的內容有圖像變換和圖像編碼。作為數字圖像處理課程的重要內容,學生可以通過該項目學習到諸如圖像變換、圖像編碼、圖像增強頻域方法、圖像復原等方法,是理論教學的良好延伸。

3、基于車牌識別的數字圖像處理系統。該項技術已經有了很多成熟的運用,是一項較為成熟的圖像處理技術。對于本科階段的學生,我們不要求學生完成可以應用到實際工程場景的技術,但我們要求學生建立一個相對完整的車牌識別系統。具體來說,在實現車牌識別之前,需要對圖像進行大量的預處理工作,其中包括圖像去噪、圖像增強、特征提取、圖像分割等。學生可通過此項目對數字圖像處理基本算法有一個比較全面的掌握。

三、結語

基于OpenCV項目教學法是基于數字圖像處理這一課程的具體特點提出的一種以實踐為導向,提高學生自主學習的教學方法。采用該方法的好處是任課教師可以以實際項目引導學生思考,并以學生為學習的主線,以實際項目作為驅動,充分調動學生的自主學習熱情,以團隊合作為基礎,提高學生的協同合作能力。另外,通過此種方法,還可以提高學生分析問題,解決問題,總結問題的能力,使學生全面、深刻地掌握數字圖像處理的理論知識,從而提高教學質量,促進學生更好、更快地適應社會發展的需要。

(作者單位：西華大學電氣與電子信息學院)

參考文獻：

唐佳林,探討“數字圖像處理”課程的教學對策與方法,中國西部科技,2011,07

盛利元,李宏言,孫克輝“.數字圖像處理”實驗教學探索與實驗軟件研制.電氣電子教學學報,2005,27(3):75~77

陳靜,李文鑫.項目驅動教學在數字圖像處理課程教學中的應用.中國教育技術裝備,2011,13(3)：104-106

何楚,馮倩,楊芳,等.數字圖像處理課程實驗教學過程設計.計算機教育,2011,9(18)：74-77