OpenCV技術驅動的計算機圖像識別方案設計

張江

關鍵詞：OpenCV技術；計算機；圖像識別設計

0 引言

計算機圖像識別技術頻繁應用在制藥、電子產品生產、智能終端制造等領域[1]。在圖像識別的早期技術中，由于技術限制，不僅識別精度低而且受到多種因素的影響。隨著計算機圖像識別技術的不斷成熟，基于OpenCV技術的圖像識別達到了更高的精度，具有良好的隱蔽性。不僅能夠提高圖像的識別精度，而且擴大了應用范圍[2]。本文研究利用OpenCV技術設計計算機圖像識別，在充分運用相關技術工具的基礎上，使計算機圖像識別技術的實際應用成為可能，這一點非常重要。在此背景下，本文使用OpenCV技術設計計算機圖像識別方案，希望能為計算機圖像識別技術的應用發展提供有效參考。

1 計算機圖像識別技術

計算機圖像識別技術就是借助于計算機技術將研究對象根據其特征進行識別和分類的過程[3]。隨著實踐活動的不斷豐富，需要進行圖像識別的內容越來越復雜，但對于圖像識別技術而言，無論是數據還是信號都可以借助于計算機技術完成圖像識別和分類任務，如圖1所示。

計算機圖像處理包括彩色和黑白照片，其中彩色照片表示隨空間坐標（x，y） ，光線的波長u 隨時間t 發生變化，其光線圖像函數可以表示為：I = f （x，y，u，t）。對于灰度圖像，其函數可以表示為：I = f （x，y ）。本文中計算機圖像識別算法主要進行圖片和視頻的識別設計。

2 計算機圖像識別系統規劃和技術處理

計算機圖像識別根據其構成可以分為系統規劃和技術處理兩部分，在進行技術處理之前，需要明確整個系統的規劃流程，保證系統的穩定性。

2.1 計算機圖像識別系統規劃

計算機圖像識別系統主要包括三個工作：圖像采集、圖像識別和結果輸出。其中，圖像采集是系統的輸入模塊，主要為圖像識別提供圖像數據；圖像識別是在圖像數據的基礎上通過算法運算識別結果的過程；圖像輸出就是對運算結果進行系統控制[4]。其對應的框架圖如圖2所示。

1） 使用OpenCV進行計算機圖像識別處理，需要準備必要的資源。采用FPGA作為核心不僅能夠滿足圖像采集的需求，而且方便電路設計，降低系統設計難度。同時，又增加了SRAM擴充功能，能夠實現預處理算法，保存圖像數據。

2） DSP作為一種尖端信號處理技術，不僅能夠實現視頻、圖像和數據的信號處理，而且能夠提供控制服務。主要包括：微信號結構、動態電源管理、高度并行的計算單元、高性能地址產生器、極佳的代碼密度、視頻指令、分層結構內存，并且具有雙內核，在1.5V工作電壓狀態下能夠提供高性能處理。

3） 顯示輸出模塊設計相對簡單，其接口直接連接圖像采集板，結果直接展現在LCD上，由DSP控制，使用GPIO輸出連接。在具體設計中，采用標準單排連接到DSP擴展口P2對應的IO引腳，實現DSP和LCD 的展示連接。

2.2 計算機圖像識別系統技術處理

開展基于OpenCV的計算機圖像識別需先準備相關基礎設施。本文采用Python語言開發應用系統，通過Anaconda3和PyCharm集成開發環境，內置大量開發工具庫，無須單獨設置Python環境和下載工具[5]。

首先，需要安裝Anaconda3。下載Anaconda3 安裝包后，嚴格按照安裝向導完成安裝過程。安裝結束后，打開Anaconda Prompt命令行窗口，輸入cd命令查看Scripts目錄，使用Python代碼測試Anaconda3是否正常工作。測試成功后，繼續安裝opencv-python和opencv-contrib-python，檢查OpenCV 組件是否正確運行。

其次，安裝PyCharm開發環境。下載PyCharm安裝包后，依照安裝向導安裝。在解析項目時，PyCharm 默認會選擇Anaconda3的python.exe作為解析器，如有需要可自行更改解析器。

在PyCharm中可以更輕松調試和運行OpenCV程序，也可利用Version Control等功能進行代碼管理和協作。Anaconda3提供的Spyder IDE同樣具備調試功能，不過相比PyCharm會略顯單一，需要手動管理外部依賴和環境。總體而言，Anaconda3+PyCharm是進行OpenCV開發和學習的較為理想的選擇。

3 計算機圖像識別算法的設計與實現

3.1 模板圖像匹配

模塊匹配主要是將圖像中的某種特征作為模板，運用移動圖像算法進行相關運算，確定被識別圖像的特征或目標位置。其原則就是通過相關數學函數計算以找到其被搜索的位置。假設模板T在搜索圖S上平移，被覆蓋的那塊搜索圖叫作子圖Sij，i 和j 為子圖在S圖中的坐標，稱為參考點。S的范圍為P*Q，T的范圍為M*N，由圖3可知，i 的取值范圍為1≤i≤Q-N+1，j的取值范圍為1≤j≤P-M+1。

3.2 圖像識別與處理

圖像識別算法實現的具體流程如圖4所示。經過圖像預處理和圖像特征提取等操作以后，將獲取的數據特征提交給OpenCV技術模塊，進行結果輸出。

4 總結

分析結果表明，OpenCV技術在計算機視覺的應用范圍內前景廣闊，能夠突破傳統計算機視覺所面臨的技術障礙。文章通過對圖像進行預處理、圖像獲取、圖像識別等過程進行協同，基于OpenCV技術設計的計算機圖像識別能夠有效準確地進行圖像識別。不僅降低了運算量，而且提高了識別速度，為計算機行業圖像識別技術的進一步發展提供參考。