2。5  使用 OpenCV 20

2。6 本章小结 20

第三章 数字图像概述 21

3。1 图像的数字化 21

3。2 图像定义解读 21

3。3 图片在 OpenCV 下 Mat 类中的存储信息 23

3。4 本章小结 23

第四章 基于 OpenCV 的毛巾开河寻找 24

4。1 引言 24

4。1。1 课题解读 24

4。1。2 课题意义 25

4。2 毛巾开河寻找研究 25

4。2。1  方法一 压缩图像找开河 27

4。2。2  方法二 分割图像的傅立叶变换找开河 29

4。3。3  方法三 通过纹理计算找开河 32

4。3 本章小结 39

结 论 40

致 谢 41

参 考 文 献 42

第一章 绪论

1。1 研究背景和意义

“自 20 世纪 20 年代图像处理首次被用于提高伦敦和纽约之间通过海底电缆发送 的图片质量起[1]”，研究者们就致力于它的学科专研和应用研究。至今为止，已被成 功应用于“生物医学，航空航天技术，通信工程，军事和公安，材料科学，工业自动 化和机器人视觉等多个方面[2]”。

科技深度普及的 21 世纪，制造工业也在不断的创新与更新。传统的制造业经受 不住工业浪潮的冲击，大量使用人工的工业生产模式在激烈的行内竞争中无法立足。 面对不再廉价的劳动力，需求品质的提高和残忍行业竞争，越来越多的制造工厂都在 寻求自动化的生产模式来扩大生产并降低生产成本，提高自身的竞争力。不断增多的 自动化制造系统和机器生产使工厂对自动化的监测系统产生需要。“视觉影像系统作 为能够代替人眼进行生产线上高速度、高精度检测的设备， 在当代的自动化生产系 统中是不可或缺并且需要不断改善与更新的[2]”。

工业生产的自动化与机器人操作改变了很多传统工业消耗大量人力和生产力低 下的现象，大大提高了劳动生产率。在这个领域，将潜在更多的开发价值。在社会资 源能够合理分配的前提下，工业自动化和机器人服务的时代如果来临，很多艰辛的行 业的工人将会解放。

图像处理是达到这一自动化的重要步骤。它的实现过程主要包括了图像的获取和 处理两步。如何采集，处理，传输，管理和利用好图像处理是迫切要解决的问题。而 下面将要讨论的就是有关于如何把视觉可见的自然界景物的客观反映———图像“搬 移”进的计算机，处理成计算机可以识别的数据，让物理实体成为大数据的一部分。 把这一“搬移”过程这样描述：用机器设备拍取所需要的图像，然后在计算机上通 过一些软件工具的帮助来完成图像处理的过程。要搞清楚这样一个由“实”及“虚”的过

程，就需要先了解一下这个过程中包含的主要步骤及借助工具。

1。2 数字图像处理的过程介绍