基于OpenCV实践项目的数字图像处理教学方法探索

文/张帆

基于OpenCV实践项目的数字图像处理教学方法探索

文/张帆

摘要：“数字图像处理”是电子信息类专业的一门重要专业课,针对数字图像处理课程理论性较强的特点,除了在课堂完成必须的基础知识教学外,将OPENCV实践项目与数字图像的主要理论联系起来,激发学生的学习兴趣,让学生进一步了解数字图像处理的具体项目应用,在丰富学生实践工程经验的同时提高学生的理论水平。

关键词：实践项目；数字图像；项目应用；理论水平

中图分类号：G642

文献标志码：码：A

文章编号：号：2095-9214(2015)08-0133-01

《数字图像处理》 是信息科学中发展最快的热点研究方向是模式识别、计算机视觉、图像通讯、多媒体技术等学科的基础是一门涉及多领域叉学科是诸多工科类专业开设的主干课程之一,是一门理论与实践、原理与应用结合紧密的课程。然而,由于数字图像处理技术涉及知识面广,理论隐晦深奥,内容更新速度极快,如何在打牢学生理论知识的同时提升学生的学习兴趣,丰富学生的实践工程经验成为值得教师思考的问题。

一、本科数字图像处理课程教学现状

相对于其它本科课程而言,数字图像处理作为信息类专业的专业基础课,其有如下几个特点：课程涉及知识面较广,图像处理理论对数字要求较高,实验教学不系统,全面掌握数字图像处理的知识点难度大。除此之外,学生在学习该门课程时,需要掌握的基础知识点也很多,其中包括在研究方面对图像成像的理解,在图像处理方面对图像金字塔模型、图像直方图均衡化、图像跟踪、检测、识别、形态学图像处理等常规处理技术。除此之外,在课程后半段,为了为其它高阶课程打基础,往往也会介绍一些关于计算机视觉、机器学习等高阶课程的内容。对于数字图像处理这门课程来说,课程有一定的理论深度,且相关教材也多侧重于介绍理论知识,鲜有相应的配套实验和实际应用项目,学生在学习中往往会产生学习过于抽象,对于具体的图像处理算法理解不深刻,不能工程化相关的图像处理技术,学习零散不系统,达不到课程教育的目的。除此之外,很多专业任课教师也因为缺乏实践经验,对于一些比较难掌握的知识点不能很好地讲授,使学生在大量数学公式面前却步并且逐渐丧失对于该门课堂的学习兴趣。

鉴于此,高校数字图像处理专业课教师应该转变观念,以学生学习效果为出发点,探索一种利于本科学生学习的课程教学新模式,让学生在传统的课程学习方法上,结合实际的应用项目和实验,探索出一种学生想学的,爱学的,敢于探究和实践的学习新模式。为了达到上述教学目标,笔者在教学过程中总结了一套基于实践项目的教育方法,该方法可以通过分析和解决数字图像处理领取中的实际问题,培养学生学习本课程的主动性,从而做到抽象理论与实际应用的融会贯通,在实际应用中有较好的教学效果。

二、基于OPENCV的项目教学法探析

OpenCV是一个开源的、跨平台、的计算机视觉库,它提供了丰富的函数调用接口,不仅涵盖了绝大部分数字图像处理的经典算法,同时也包含了许多高阶的图像处理算法。该库现在已经更新到3.0版本,不过目前广泛地应用于工业界的还是2.4.9版本,该版本提供了丰富的接口函数,可以很好地支持IOS,Android、Python等平台的开发。项目教学法[3-]4〗是在长期的教学实践过程中逐渐形成的独具特色的教学方法。在本课程中,为了提高学生的学习兴趣,让学生了解图像处理技术在实践工程应用中的作用,采用了上述教学法。笔者在设计此教学方法时,期望学生可以利用在课上学习到的理论知识,通过项目承载,培训工程化的思维能力,提高学生解决实际工程问题的能力。在实际运用中,此法不公提高学生的学习热情,还让学生深刻掌握相关的理论和方法,使学生在项目实践中深刻理解相关的理论,同时通过几轮与老师的交流,让学生利用OpenCV搭建一个相对完整的,可以解决一般工程问题的数字图像处理系统。

因为数字图像处理教学内容丰富,一个项目往往只能覆盖部分知识点和算法。根据分层的数字图像处理教学体系,我们选用3个实际项目：

1、基于特征图像的自动计数系统：该系统包括图像预处理(图像灰度化)、目标物体识别、轮廓提取、特征计数四部分。内容涉及特征识别,图像均衡化、图像分割、区域特征与图像形态学处理等内容,几乎涵盖了数字图像处理基础知识、图像处理方法和形态学方法等内容。该课题可作为案例应用于层次教学内容的总结,或作为课程设计的选题。

2、JEPG图像的编码与解码。图像编解码技术应用广泛,在现代图像信号传输与处理中有着较为重要的作用。此项目主要涉及的内容有图像变换和图像编码。作为数字图像处理课程的重要内容,学生可以通过该项目学习到诸如图像变换、图像编码、图像增强频域方法、图像复原等方法,是理论教学的良好延伸。

3、基于车牌识别的数字图像处理系统。该项技术已经有了很多成熟的运用,是一项较为成熟的图像处理技术。对于本科阶段的学生,我们不要求学生完成可以应用到实际工程场景的技术,但我们要求学生建立一个相对完整的车牌识别系统。具体来说,在实现车牌识别之前,需要对图像进行大量的预处理工作,其中包括图像去噪、图像增强、特征提取、图像分割等。学生可通过此项目对数字图像处理基本算法有一个比较全面的掌握。

三、结语

基于OpenCV项目教学法是基于数字图像处理这一课程的具体特点提出的一种以实践为导向,提高学生自主学习的教学方法。采用该方法的好处是任课教师可以以实际项目引导学生思考,并以学生为学习的主线,以实际项目作为驱动,充分调动学生的自主学习热情,以团队合作为基础,提高学生的协同合作能力。另外,通过此种方法,还可以提高学生分析问题,解决问题,总结问题的能力,使学生全面、深刻地掌握数字图像处理的理论知识,从而提高教学质量,促进学生更好、更快地适应社会发展的需要。

(作者单位：西华大学电气与电子信息学院)

参考文献：

唐佳林,探讨“数字图像处理”课程的教学对策与方法,中国西部科技,2011,07

盛利元,李宏言,孙克辉“.数字图像处理”实验教学探索与实验软件研制.电气电子教学学报,2005,27(3):75~77

陈静,李文鑫.项目驱动教学在数字图像处理课程教学中的应用.中国教育技术装备,2011,13(3)：104-106

何楚,冯倩,杨芳,等.数字图像处理课程实验教学过程设计.计算机教育,2011,9(18)：74-77