張智豐，張亞榮，裴志利

（1.內蒙古民族大學計算機科學與技術學院，內蒙古通遼 028000；2.通遼職業(yè)學院信息技術系，內蒙古通遼 028000）

OpenCV耦合人機交互的手機表面目標檢測定位研究*

張智豐1，張亞榮2，裴志利1

（1.內蒙古民族大學計算機科學與技術學院，內蒙古通遼 028000；2.通遼職業(yè)學院信息技術系，內蒙古通遼 028000）

在手機外殼組裝過程中，其表面易產生不良瑕疵，這些瑕疵存在于攝像頭、距離感應器以及喇叭、logo目標附近，直接影響手機質量，因此對于這些目標的檢測定位研究顯得尤為重要。而現(xiàn)有的圖像目標定位機制不穩(wěn)定，當目標物很小，或發(fā)生旋轉時，其定位質量不理想，存在較大的定位誤差。故文章設計了OpenCV耦合人機交互的手機表面圓目標與矩形目標定位機制。首先基于canny邊緣檢測算子與霍夫變換，實現(xiàn)手機圓目標檢測；再利用閾值分割和形態(tài)學開運算對其進行處理，獲取矩形目標的基本輪廓，通過輪廓匹配，計算該目標的精確坐標；最后引入人機交互機制，即可通過鼠標測量圖像中目標間距離，增強用戶體驗。實驗結果顯示：與當前圖像目標定位機制相比，在圖像目標存在旋轉惰況中，本文機制的定位精度更高，顯著降低了定位偏差，可精確定位圖像目標；且目標檢測正確率更高。

目標檢測定位；canny邊緣檢測；人機交互；霍夫變換；輪廓匹配

0 引言

隨著計算機技術與制造業(yè)技術的快速發(fā)展，機器視覺檢測在機械制造行業(yè)被廣泛應用，大幅度提高了產品的生產制造效率［1］。機器視覺檢測主要應用于制造業(yè)行業(yè)以下幾個方面：①目標定位；②不良檢測；③對產品表面進行距離測量。其中的目標定位是視覺檢測的基礎，為了對了產品目標實現(xiàn)精確識別，研究人員設計了相應的目標定位算法，大致分為兩類：基于靜態(tài)大差異特征識別定位算法與基于聚類直方圖的二次分類定位算法［2-4］。如周海峰［5］等人為了提高彩色圖像目標定位精度，設計了改進主動形狀模型彩色圖像目標定位算法，通過對灰度模型進行改進，構造了一種主動形狀模型和HSV顏色模型，仿真結果顯示其算法具有較高的定位精度與良好的定位效果。郗潤平［6］等人提出了一種基于虛擬CCD相機耦合DEM數(shù)據(jù)的紅外圖像目標定位算法，結果顯示其算法具有更優(yōu)異的定位性能，視覺效果好。

但是這些算法不穩(wěn)定，當目標物很小，有旋轉時影響目標特征不明顯時，其功能有效，定位質量不理想，存在較大的定位誤差。

對此，本文設計了OpenCV耦合人機交互的手機表面圓目標與矩形目標定位方案。并借助C#與MATLAB驗證了本文定位機制與其他技術的性能。

1 本文手機表面目標定位檢測機制的設計

通常，手機表面的待識別目標有：喇叭、距離感應器、攝像頭、logo，見圖1。這些目標特征明顯，識別定位結果對手機外殼精確組裝有著重要影響。本文設計的手機表面目標定位檢測機制主要分為：①圓目標定位；②矩形目標定位。整個手機表面目標檢測定位機制見圖2。針對圓目標的定位，本文首先采用canny邊緣檢測，分理出手機表面目標的輪廓，從而減小計算量。然后用高斯濾波做圖像平滑，使目標輪廓更為清晰，最后采用霍夫變換檢測出圓目標。

圖1 手機原圖

針對矩形目標的定位，本文首先采用閾值分割［7］。因為Logo、喇叭成灰色，分割出包含Logo、喇叭的大致區(qū)域。然后采用形態(tài)學開運算濾除噪聲干擾。最后基于面積、周長、長寬比等特征進行輪廓匹配，定位出矩形目標。

以上算法采用C++平臺聯(lián)合OpenCV實現(xiàn)，最后引入人機交互機制，即可通過鼠標測量圖像中目標間距離，增強用戶體驗。

圖2 本文定位機制架構

1.1 手機表面圓目標檢測

本定位機制利用邊緣檢測凸顯出手機表面目標輪廓，如距離感應器、攝像頭；然后用高斯濾波進一步清晰化輪廓。最后霍夫變換圓檢測，定位出圓目標。

經(jīng)過本文的邊緣檢測與高斯濾波相結合的方法，得到目標清晰的輪廓，如圖3所示。經(jīng)過本文基于OpenCV的Hough變換圓檢測，得到準確的圓目標定位，如圖4所示。

圖3 本文邊緣檢測效果圖

圖4 本文圓目標檢測效果圖

1.2 手機表面矩形目標檢測

本定位機制利用閾值分割出手機表面矩形目標大致區(qū)域；然后用形態(tài)學開運算［8］進一步去除噪聲；最后輪廓匹配，定位出矩形目標。

輪廓匹配包含4方面：①面積；②周長；③長軸短軸比；④長軸短軸差。由于檢測矩形目標，因此目標的面積、周長、長軸短軸比、長軸短軸差具有區(qū)別性。依據(jù)如下公式計算其經(jīng)驗值，繼而決策目標真?zhèn)危?/p>

其中，L為周長；S［n］為目標輪廓邊緣像素點組成的數(shù)組；CDB為目標輪廓長軸與短軸的比例；axis代表長軸；ayis代表短軸；CDC代表目標輪廓長、短軸之差。

經(jīng)過本文的閾值分割與形態(tài)學開運算處理相結合的方法，獲取矩形目標的二值區(qū)域，如圖5所示。經(jīng)過本文基于OpenCV的輪廓匹配，獲取準確的矩形目標定位，見圖6?？梢?，本文目標檢測機制的定位效果良好，能準確識別出手機表面的矩形目標logo、喇叭。

部分關鍵代碼：

圖5 本文二值化效果圖

圖6 本文矩形目標檢測效果圖

1.3 基于距離測量的人機交互

本文完成手機表面圓目標與矩形目標定位后，引入人機交互機制［9-10］?；贠penCV的鼠標響應函數(shù)，捕捉圖像表面的鼠標響應時事件，計算兩點距離，實現(xiàn)由用戶自主操作，自動計算距離的功能，見圖7，在手機界面前后點擊2點的坐標、以及坐標間距離計算后清晰顯示；同時有Windows窗口提醒，這樣既增加了系統(tǒng)功能，又提高了用戶友好度。

關鍵代碼如下：

圖7 本文的人機交互距離測量效果圖

2 實驗與討論

為了彰顯本文技術的先進性，將傳統(tǒng)的圖像目標定位算法視為對照組；利用DELL2.5 GHz，雙核CPU，8GB內存，Windows Xp環(huán)境，輸入相關程序，借助MATLAB驗證這些方案的定位性能。

表面矩形目標的定位結果如圖8、圖9所示。從圖中可知，本文機制的定位性能很好，無偏差現(xiàn)象（見圖8）；而對照組機制的定位質量較差，在目標存在角度旋轉時，其定位不準確，往往存在偏差（見圖9）。原因是對照組機制是基于靜態(tài)大差異特征識別定位方案，在目標很小或旋轉時，其識別能力較差。

圓目標定位結果見圖10、圖11。依圖中可知，本文技術的定位性能很好，可定位出微小目標（見圖10）；而對照組機制的定位質量較差，在目標很小時，無法定位出圓目標，（見圖11）。

圖8 本文的定位機制效果圖

圖9 傳統(tǒng)定位機制效果圖

圖10 本文的圓目標定位機制效果圖

圖11 傳統(tǒng)定位機制效果圖

為了量化這些機制的定位精度，在手機表面擇取10個目標特征，利用本文機制與對照組機制進行識別檢測，結果見圖12。從圖中可知，本文算法的定位準確性顯著高于對照組，準確率高達97.35%。

圖12 各算法的定位精度

3 結論

為了解決手機外殼表面的特征目標的定位問題，如Logo、喇叭、距離感應器、攝像頭，得到這些目標的中心點坐標。本文基于OpenCV實現(xiàn)手機表面圓目標與矩形目標的定位機制。首先采用canny邊緣檢測與霍夫變換實現(xiàn)圓目標檢測；再利用閾值分割和形態(tài)學開運算對其進行處理，獲取矩形目標的基本輪廓，通過輪廓匹配，計算該目標的精確坐標；最后引入人機交互機制，即可通過鼠標測量圖像中目標間距離，增強用戶體驗。實驗結果顯示：與當前圖像目標定位機制相比，在圖像目標存在旋轉情況中，本文機制的定位精度更高，顯著降低了定位偏差，可精確定位圖像目標；且目標檢測正確率更高。

［1］梁海文，張文革.視覺導航中的圖像分割算法研究［J］.鑄造技術，2009，30（5）：682-685.

［2］趙大偉，陳剛.機載不定視覺下的圖像小目標定位算法仿真［J］.計算機仿真，2013，30（10）：108-111.

［3］趙丹陽.火災視頻圖像定位中特征點提取和匹配［J］.計算機工程與應用，2013，36（4）：181-185.

［4］楊正得，謝亞楠，周星里.具有解析解的星載SAR圖像目標定位方法［J］.電子測量技術，2010，33（6）：59-61.

［5］周海峰，朱云霞.改進主動形狀模型彩色圖像目標定位研究［J］.計算機仿真，2013，30（10）：108-111.

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（編輯 李秀敏）

The Location Research and Application on the Round and Rectangular Aim of Mobile Phone Surface Based on OPenCV and Human-Computer Interaction

ZHANG Zhi-feng1，ZHANG Ya-rong2，PEI Zhi-li1
（1.College of Computer Science and Technology，Inner Monggolia University of the Nationalities，Tongliao Inner Monggolia028000，China；2.Department of Information Technology，Tong Liao Vocation College，Tongliao Inner Monggolia 028000，China）

In the process of mobile phone shell assembly，adverse was easy to produced in its surface，such as stains，these bad flaws tend to be around camera，distance sensor，the horn，and logo，the appearance of these goals directly affects the quality of mobile phones，so for these target localization research is particularly important.And the current image target localization algorithm is not stable，when the target is very small；rotating which make characteristics not obvious，make poor quality of positioning.To solve this，this paper proposes a round and rectangular target positioning mechanism of mobile phone surface based on OpenCV. First of all，based on canny edge detection and hough transform to realize circular object detection；Then based on threshold segmentation and morphological processing of rectangular target area，roughly rectangular target precise coordinates is obtained by contour matching again，contour features of area，perimeter，aspect ratio，width is poor.Finally，human-computer interaction mechanism is introduced，then measuring the distance between the target in the image by mouse，enhance the user experience.Finally tested in this paper，the mechanism of performance，the results show that，compared with ordinary image target localization algorithm in the image of the case，the rotation mechanism in this paper has better positioning effect，pinpoint the outline of the image target.

objective detection orientation；canny edge detection；human-computer interaction；hough transforms；contour matching

TH166；TG659

A

1001-2265（2015）03-0067-04 DOI：10.13462/j.cnki.mmtamt.2015.03.018

2014-10-14；

2014-11-26

國家自然科學基金資助項目（61163034）；國家自然科學基金資助項目（61373067）；內蒙古自然科學基金資助項目（2013MS0911）；內蒙古民族大學科學研究項目（NMD1231）；內蒙古自治區(qū)“草原英才工程”（2013）；內蒙古自治區(qū)“青年科技領軍人才”（NJYT-14-A09）；內蒙古自治區(qū)“321人才工程”二層次人選（2010）；內蒙古民族大學科學研究基金資助項目（NMDYB1453）

張智豐（1972—），男，內蒙古赤峰人，內蒙古民族大學副教授，碩士，研究方向為計算機輔助幾何設計、圖形圖像技術、數(shù)據(jù)挖掘，（E-mail）ZhangZfengNMG@163.com；通訊作者：裴志利（1968—），男，內蒙古通遼人，內蒙古民族大學教授，博士，碩士生導師，研究方向為計算機圖形技術、模式識別。