基于OpenCV的机器视觉图像处理技术研究

摘要：机器视觉图像处理技术是信息時代新兴的科技，已被广泛应用于医疗、航天、工业等行业领域。而在各领域应用中，图像处理的工作量是巨大的，将OpenCV作为图像处理的函数库，不仅会节省人力、缩短开发周期，还会提高工作效率。文章阐述了OpenCV在VC++环境下的构建和视频图像采集，进而实现图像处理技术中的边缘检测和角点提取等。

关键词：Open CV；机器视觉；图像处理

图像处理（Image processing）是利用计算机技术对图像进行分析，进而对图像进行压缩、复原和匹配等操作，进而达到对图像精确、高效处理的技术。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是开放源代码图像处理算法库在Linux、VC++等环境中的运行，为图像处理技术提供便捷[1]。基于OpenCV的机器视觉图像处理技术，可以缩短开发周期，还可以对图像处理算法技术进行仿真。

一、OpenCV环境建立

VC++编译环境下OpenCV的构建，主要是安装、变量配置与框架建立。

假如OpenCV的安装路径是D：＼Program Files＼OpenCV，安装时或者安装结束后，要将“＼OpenCV]bin”添加到系统变量中，即环境变量。

将 Open CV图像处理中需要的库文件加入到VC++中，需要启动VC++，在工具菜单的directories，选择Library files对lib路径进行设置。

OpenCV程序框架建立过程是，首先，新建工程（win32 Application）；其次，在新工程的保存路径下创建单独的workspace；再次，将新的work保存到VC++的Source file路径中；最后添加工程配置，将需要的lib添加到模块库中。OpenCV的环境构建结束

二、OpenCV视频图像采集

将OpenCV的视频图像采集程序输入到Source file中，再接入摄像头就可以捕获图像。OpenCV对图像进行采集的主要程序语句如下：

主函数：void Winmain （int argc，char*argv[]）

OpenCV捕获的图像对象：CVCapture*camera= 0

程序结束将捕获对象释放：cvreleaseCapture（camer）

将采集到的图像转化并显示出来：this->setImage（cvimage）

三、OpenCV图像处理技术

1.截取感性趣的图像

如果知识对图像中的某一帧有兴趣，便可以利用OpenCV图像处理技术对感兴趣的部分截取，主要程序如下：

CvRect Video_rect sr；

CvRect Video_rect ds；

cvshowImage（“src_ima”，src_ima）；

2.对图像实施边缘检测

图像边缘是指图像灰度变化最明显的部分，其中有很多原始的图像信息。通过对图像分割、图像特征识别与提取等信息对图像进行分析，进而实现图像边缘检测。目前，常用的是边缘检测算子，如Sobel、Canny、Roberts等检测方法，下面对Sobel和Roberts检测法进行阐述[2]。

（1）Sobel算子是对图像上的每一个像素的周围点的灰度值计算加权差，即用点计算区域的像素。 主要计算公式如下：

Sobel算子的模板是3×3的，如图1所示。

图1 Sobel算子模板

则和的Sobel算子如下，

（2）Roberts是对垂直方向的加权差分计算梯度，比如对角线方向的两点像素：

和二者的卷积为

以上两种方法是，通过二者卷积的最值，作为边缘检测的输出值。

3.对图像实施角点提取

视觉特点的提取、形状描述等是通过图像实施角点的提取来实现的。图像角点中含有大量的图像信息，对于机器视觉的图像处理具有很重要的作用。对原始图像的角点提取的主要程序如下：

#define max_corners 10；

int main （int argc，chaer*argv）；

int coenerC=max_ corners；

cvpoint2D32 corners[max_ corners]；

cvScalar color=CV_RGB （255，0，0）；

cvGoodFeaturesToTrack（grayImage，corners1，corners2，corners，cornerCount， 0.05，5， 0）；

总结：OpenCV具有很好的可移植性，同时有着强大的图像处理能力和矩阵运算能力。基于OpenCV的机器视觉图像处理技术的应用，不仅会减少图像处理开发程序人员的工作量，还保障了图像处理的准确、高效，也达到了提升工作效率的目的。运用VC++编译环境下OpenCV的运行，推动了图像处理技术的更快发展。

参考文献：

[1]柏涛涛.基于机器视觉与图像处理的IC浅插检测研究与应用[J].河北北方学院学报（自然科学版），2015（4）：36-40.

[2]刘庆宏，王声文，白彦庆.基于OpenCV的机器视觉功能开发及在工业生产中的应用[J].制造技术与机床，2015（3）：40-43.

作者简介：郝旋（1992—），男，汉族，籍贯：安徽怀宁，单位：广东工业大学2016级学生，研究方向：图像处理与机器视觉。

（作者单位：广东工业大学）