[摘 要] 目前許多棒材生產(chǎn)企業(yè)都是由人工進(jìn)行計(jì)數(shù)的，勞動(dòng)強(qiáng)度大且特別容易計(jì)數(shù)出錯(cuò)，影響生產(chǎn)效率。針對(duì)這種情況，將利用數(shù)字圖像處理技術(shù)以及opencv數(shù)據(jù)庫(kù)和C++開(kāi)發(fā)棒材自動(dòng)計(jì)數(shù)檢測(cè)系統(tǒng)。通過(guò)圖像采集設(shè)備，將采集的圖像轉(zhuǎn)換為8位Ipllmage格式的灰度化圖像，對(duì)采集來(lái)的圖像進(jìn)行平滑濾波處理轉(zhuǎn)化為二值圖像，提高數(shù)字圖像處理的精度，便于后續(xù)對(duì)所得到的結(jié)果進(jìn)行形態(tài)學(xué)的處理以及提取輪廓個(gè)數(shù)（即為棒材根數(shù)），以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)數(shù) 。

[關(guān) 鍵 詞] 自動(dòng)計(jì)數(shù)；數(shù)字圖像處理技術(shù)；Opencv；Microsoft Visual C++

[中圖分類號(hào)] G712 [文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A [文章編號(hào)] 2096-0603（2016）34-0065-01

一、引言

數(shù)字圖像處理技術(shù)是隨著計(jì)算機(jī)應(yīng)用和發(fā)展于20世紀(jì)60年代興起的一個(gè)全新的技術(shù)領(lǐng)域，在理論概述和實(shí)際運(yùn)用方面都取得了輝煌的成績(jī)。

圖像處理載入的是低品質(zhì)、有噪音的圖片，經(jīng)過(guò)人為改善后輸出品質(zhì)高的圖像。目前圖像處理的方法多種多樣，主要包括圖片圖像腐蝕、細(xì)化、濾波、銳化等，隨著微電子技術(shù)和計(jì)算機(jī)運(yùn)用技術(shù)的發(fā)展，圖像處理技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域廣泛運(yùn)用。

二、棒材物體計(jì)數(shù)系統(tǒng)軟件的構(gòu)建

三、棒材端面圖像預(yù)處理

（一）圖片預(yù)處理的概述。圖像經(jīng)過(guò)攝像頭等輸入設(shè)備獲取單幀數(shù)據(jù)圖像，將其轉(zhuǎn)換為8位Ipllmage格式的灰度化圖像。在圖像采集的過(guò)程中存在干擾，要對(duì)載入圖片的平滑濾波的操作提高圖片精度，最后將真彩圖片灰度化處理后轉(zhuǎn)化成二值圖像，便于分離背景和工件端面，為后續(xù)的形態(tài)學(xué)處理做準(zhǔn)備。

（二）圖片的載入及格式的轉(zhuǎn)換。載入的圖片必須把其轉(zhuǎn)換成8位Ipllmage格式的灰度化圖像，進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理。

1.載入圖像的格式。是定義一個(gè)名為img的空間結(jié)構(gòu)體指針變量，并對(duì)其初始化使其等于0或NULL。

2.圖片灰度化處理。其格式如下：

void cvCvtColor

src為輸入的單精度圖像。

dst為輸出的單精度圖像。

src及dst均為象征代號(hào)其具體可以用空間結(jié)構(gòu)體指針變量定義過(guò)的變量名即可。

code為色彩空間轉(zhuǎn)換，例如將24位真彩圖轉(zhuǎn)化為單通道黑白圖片。

為了便捷這里建議使用vLoadImage指令：

M>0時(shí)，就是將載入的圖片強(qiáng)制轉(zhuǎn)變成3通道真彩圖。

M=0時(shí)，就是將載入的圖片強(qiáng)制轉(zhuǎn)變成單通道黑白圖。

M<0時(shí)，就是將載入的圖片的格式同原圖像的一致。

灰度化后效果圖如下：

（三）對(duì)圖片感興趣區(qū)域分割。所謂對(duì)圖片感興趣區(qū)域分割即圖片ROI提取，如圖2所示。除了棒材端面以外，還有很大一部分是背景區(qū)域，對(duì)其進(jìn)行處理毫無(wú)意義，故在圖像處理以前，需對(duì)圖片進(jìn)行劃分，提高計(jì)數(shù)準(zhǔn)確度。

這里用到的算法是定義矩形框的偏移和大小算法CvRect指令。

（四）圖像平滑濾波處理。圖像平滑就是對(duì)加載的圖像進(jìn)行修復(fù)、除噪、增強(qiáng)的一種處理技術(shù)，每一張圖片或多或少都摻雜著一些噪音，因此提高信噪比，是圖像預(yù)處理的首要任務(wù)。下面介紹下3種常用的濾波方式：均值濾波、中值濾波、高斯濾波。

1.均值濾波。均值濾波該算法的基本思路就是求出一個(gè)像素點(diǎn)的像素值及其周圍的8個(gè)像素點(diǎn)的像素值之和的平均值，并賦值給當(dāng)前像素點(diǎn)，作為當(dāng)前像素點(diǎn)新的像素值，其方法簡(jiǎn)單，計(jì)算速度快，但是它在降低噪聲的同時(shí)圖像會(huì)產(chǎn)生模糊。

2.中值濾波。中值濾波采用非線性濾波模式，其工作方式是取局部像素點(diǎn)的像素值，進(jìn)行比較，對(duì)于該局部中與周圍像素值相差較大的像素值的點(diǎn)，舍去其當(dāng)前像素值，并將周圍的像素值賦值給當(dāng)前像素點(diǎn)，故其計(jì)算量小，穩(wěn)定性高，使用方便。

3.高斯濾波。高斯函數(shù)就是標(biāo)準(zhǔn)的正態(tài)分布函數(shù)，對(duì)圖像做平滑濾波，剔除噪聲，然后求二階導(dǎo)數(shù)，通過(guò)二階求導(dǎo)的優(yōu)化邊緣，在計(jì)算時(shí)也是頻域乘積=>空域卷積。在二維空間中，高斯函數(shù)是中心對(duì)稱的，對(duì)于濾波效果，其在一個(gè)圖像的各個(gè)方向上都是均衡的，故其是最好的平滑濾波器。

（五）圖像濾波效果的實(shí)現(xiàn)。圖像濾波采用Smooth指令進(jìn)行濾波，該算法運(yùn)算速度快，但是其運(yùn)算的精度差。而中值濾波可以有效地提高邊緣質(zhì)量，減少邊緣模糊，且還可以在圖像處理中用來(lái)保護(hù)邊緣信息，但是其在圖片處理中存在拖尾和短拖尾噪聲濾波中效果不佳的現(xiàn)象。高斯卷積平滑濾波其效果最佳，所以采用高斯卷積平滑濾波是最優(yōu)選擇。

四、結(jié)語(yǔ)

本文介紹了棒材端面預(yù)處理的基本流程，并對(duì)其基本過(guò)程（圖片的載入、圖片的格式轉(zhuǎn)換、圖片的灰度化處理、圖片的平滑濾波處理及一些利用opencv編程的算法指令和一些基本的編程要領(lǐng)）做了講解。

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