基于OpenCV的圖書館座位共享系統(tǒng)研究

蔡美嫦(華南理工大學 廣州學院,廣州510813)

0 引 言

隨著越來越多的學生到圖書館學習而圖書館的座位并未增加，出現(xiàn)了較多的書本（或其他物品）占座現(xiàn)象，導致座位入座率降低。近年來，許多高校對圖書館座位共享開展了研究，而物體識別、跟蹤是其中的一項關(guān)鍵技術(shù)。此外，該共享系統(tǒng)也可以用于自助餐廳座位選擇、火車站候車選擇座位等領(lǐng)域。該共享系統(tǒng)主要包括判斷座位是否有人、座位無人的時長和給出可用座位有哪些3個步驟。如果能大規(guī)模使用該系統(tǒng)，將會給學生入座帶來極大的便利。

1 OpenCV簡介

OpenCV是采用C/C++語言編寫的，可以應(yīng)用在Linux/Windows/Mac等操作系統(tǒng)上的開源的計算機視覺庫。OpenCV的設(shè)計目標是執(zhí)行速度盡量快，主要關(guān)注實時應(yīng)用。因為OpenCV是采用優(yōu)化過的C代碼編寫的，所以他能夠充分地利用多核處理器的優(yōu)勢。另外，OpenCV的一個目標是構(gòu)建一個簡單易用的計算機視覺框架，以幫助開發(fā)人員更便捷地設(shè)計更復雜的計算機視覺相關(guān)程序。OpenCV包含500多個函數(shù)，覆蓋了計算機視覺的許多應(yīng)用領(lǐng)域，如工廠產(chǎn)品檢測、醫(yī)學成像、機器人等。OpenCV還提供了Python、Ruby、MATLAB以及其他語言的接口。

2 座位共享系統(tǒng)的工作流程

本文研究基于OpenCV的座位共享系統(tǒng)技術(shù)，其工作流程如圖1所示。首先在圖書館的自修區(qū)裝攝像頭監(jiān)控自修區(qū)，然后依次進行圖像采集、圖像預(yù)處理，接著判斷座位是否有人，如果座位無人則進行座位無人時長判斷，經(jīng)過以上步驟即可給出座位信息。該共享系統(tǒng)是使用OpenCV 2.4.9，在Linux環(huán)境下使用QtCreator進行編程實現(xiàn)。

3 座位是否有人判斷算法

3.1 灰度化處理

首先，將拍攝的自習室圖像進行灰度化處理，即把RGB彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像，進行初步處理，為后面的步驟做準備。此處使用OpenCV中的轉(zhuǎn)換函數(shù)：

cvtColor(currentBGRFrame,currentGaryFrame,COLOR_BGR2G RAY);

其中currentBGRFrame表示輸入的彩色圖像，currentGaryFrame表示輸出的灰度圖像。

輸入的彩色圖像和經(jīng)過灰度變換的自修室監(jiān)控圖如圖2和圖3所示。由于經(jīng)過灰度處理后還需要對圖像進行去噪處理，所以采用中值濾波的效果會相對理想。

圖1 位置共享系統(tǒng)工作流程

3.2 座位位置的設(shè)置

圖2 輸入彩色圖像

圖3 輸出灰度圖像

由于自修室的空間較大，事先框選出座位的位置即設(shè)置感興趣區(qū)域（ROI，region of interest），可以專注和簡化工作過程，提高接下的座位有無人判斷的精度。定義ROI區(qū)域有兩種方法:

1)使用表示矩形區(qū)域的Rect：

imageRIO=image(Rect(x,y,width,heigh));

其中x,y分別為指定矩形左上角的坐標，width，heigh分別為矩形的長和寬。

2)指定感興趣行或列的范圍(Range)：

imageROI=image(Range(,),Range(,));

其中Range是指從起始索引到終止索引（不包括終止索引）的一段連續(xù)序列。

本共享系統(tǒng)采用第一種方法。

3.3 座位是否有人判斷

在對圖像進行感興趣區(qū)域(ROI)定義后，就可以開始檢測ROI區(qū)域內(nèi)是否有人，本共享系統(tǒng)使用三幀差法，通過判斷ROI區(qū)域有無動態(tài)物體來推測座位是否有人。主要步驟如下：

1）首先在監(jiān)控視屏中按先后順序定義任意連續(xù)3幀圖片的灰度圖為pre_2_gray_frame，pre_1_gray_frame，current_gray_frame。

2)前面兩幀的灰度圖的差為：

pre_frame_difference=pre_1_gray_frame-pre_2_gray_frame后面兩幀的灰度圖的差為：

current_frame_difference=current_gray_frame-pre_1_gray_frame

3)取絕對值：

abs_frame_difference=abs(pre_frame_difference);其中abs()函數(shù)的作用是返回整型參數(shù)的絕對值。

4)位深改變：

圖4 判斷座位有無人效果圖

abs_frame_difference.convertTo (abs_frame_difference,CV_8UC1,1,0);

如圖4所示，只要檢測到有運動物體，就會有黃色框框著。由此可以判斷該位置有人。三幀差法的優(yōu)點是實時性高。但是應(yīng)對光驟變能力較弱，目前還在改進中。

4 結(jié)語

本文研究了OpenCV在人物識別、跟蹤的具體應(yīng)用，在Linux系統(tǒng)中使用OpenCV2.4.9和QtCreator通過C++語言實現(xiàn)了對監(jiān)控攝像頭監(jiān)控到的自修室情況進行分析。經(jīng)過多次實驗測試，總體識別效果滿意，有一定的實用性。但是對于顏色相近的運動物體識別能力和應(yīng)對光驟變能力還有待提高。目前我們的工作是進一步完善該系統(tǒng)，并實現(xiàn)在手機上實時查看圖書館自修室座位情況。