基于OpenCV的快遞圖像處理技術研究

王穎

（合肥工業大學 電氣與自動化工程學院 安徽 合肥 230001）

引言

OpenCV的全稱是Open Source ComputerVision Library （開源計算機視覺庫）[1]，是一種開源計算機視覺庫，它可以在很多計算機操作系統上運行，如：Windows、OS、Linux、Android，另外，它還可以在不同的軟件上運行，如Python、MATLAB。其提供了大量的視覺及圖像的處理函數，在運動跟蹤、機器視覺、物體識別等領域有廣泛的應用。利用OpenCV進行圖像處理并進行特征輪廓識別與定位，方便快捷。

1 搭建圖像處理環境

基于OpenCV進行圖像處理，首先需要程序遵循OpenCV。搭建一個完整、科學的圖形識別系統需要在計算機函數算法的基礎上整合各個步驟，分類聚合[2]。系統的形成的基礎是硬件與軟件環境，因此第一步要搭建圖形識別環境。本文使用的開發語言為C++，編碼環境為Visual Studio 2013。首先下載安裝Visual Studio 2013和OpenCV，再進行OpenCV的環境配置，OpenCV提供了兩種配置：動態庫（.dll）和靜態庫（.lib）。通常采用的是全局配置OpenCV路徑。它的優點是一次配置完成后，不需要重復配置，極為方便。

2 快遞圖像的采集

圖像處理技術和微型計算機的發展使許多簡單的檢測設備也能夠對物體進行形狀和運動的檢測，比如普通的USB攝像頭。本文用普通USB攝像頭從上面或側面兩個角度垂直對包裹進行圖像采集，僅通過OpenCV視覺庫和解釋式開發語言就可以在計算機上對USB攝像頭拍攝的圖像進行分析計算和檢測。因快遞包裹容易移動，需要實時的對快遞圖像進行采集，所以用攝像頭拍攝包裹的視頻，再將視頻按照幀率合理獲得有時間間隔的截圖（攝像頭要垂直于包裹）。

3 圖像處理流程

圖像處理流程如下：首先，對采集來的圖像進行圖像預處理，把彩色的圖像變為灰度圖像，降低圖像的復雜度，并對圖像濾波，去除噪點；其次，通過邊緣提取得到特征邊緣對應的圖像，而后進行輪廓檢索，得到圖像中所有的連續輪廓；最后，對采取的輪廓進行擬合，進而判斷其形狀。

3.1 圖像預處理

對得到的快遞圖像進行圖像預處理，可以提高后面步驟中圖像處理的速度、質量[3]。采用cvtColor（）函數將快遞彩色圖灰度化，用GaussianBlur（）函數對灰度圖進行濾波從而實現圖像的降噪化，防止中的噪點使圖像中物體邊緣的不平整，影響下一步包裹邊緣的提取。圖像預處理得到的灰度圖是下一步正常進行的保障。

3.2 邊緣檢測

邊緣檢測在圖像處理中起到重要的作用。邊緣檢測的算法主要是基于圖像強度的一階階和二階微分操作[4]。一般來說，用有限差分近似得到圖像在X、Y兩個方向上偏導數的兩個矩陣，便是灰度圖梯度，叫做梯度算子。常見的梯度算子有Sobel,Canny，Scarry,Prewitt等。本文采用Canny（）函數對灰度圖處理，得到圖像中物體與背景的交際線。Canny算法規定了兩個閾值來分別檢測圖像的弱邊緣和強邊緣，這樣即使有時弱邊緣較多但其與強邊緣相連就可被檢測到，放在輸出圖像中。此方法的優點是降低噪聲的干擾、識別真正的弱邊緣[5]。

3.3 輪廓繪制

經過上述步驟后，為了能夠得到圖像中物體原本的輪廓，需要增加輪廓的連續性，因此使用OpenCV的dilateO函數和erode（）函數對前面提取的輪廓特征進行閉運算,填充物體中的“黑洞”，從而使輪廓變得清晰。

進行下一步輪廓檢索時利用findContours（）函數進行清晰的邊緣輪廓特征提取，再將檢測到的輪廓逐一標記，以便后續的擬合操作。

3.4 輪廓擬合

待輪廓捕獲出來需要對捕獲的輪廓進行擬合，也稱作輪廓逼近。OpenCV中有大量的用于輪廓擬合的函數，如minAreaRect、boundingRect、contourArea、minEnclosing-Circle等，這些函數方法各有各的特點，需要根據不同的場景選擇最合適的函數。本文的研究對象為快遞，形狀較統一，因而選擇boundingRect對輪廓進行擬合處理。在逼近處理的過程中，線段的長度可以根據具體實際情況進行調整。一般而言，線段的長短不同，所擬合出來的輪廓對于線段數量的要求也就不同，逼近圓形、三角形和矩形所用線段的數量分別是8條、3條和4條。從逼近的整個過程看，用于逼近的線段之間有著可見的界限，這說明圖形實現了較好的識別。

4 結束語

綜上所述，機器視覺的支持下，快遞控制系統正向智能化方向轉變，尤其是人工智能快速發展的今天，基于0penCV的快遞圖像處理技術將為快遞的識別、自動分揀提供重要的技術支持。本文是對如何對快遞的圖像進行識別分析，不足是沒有對復雜的圖像處理技術進行研究，今后希望向難度更大的圖像識別技術進行深度學習，期待為相關技術領域的發展提供技術支持。