圖像處理的成捆鋼筋計(jì)數(shù)方法

這篇文章將介紹利用matlab軟件對(duì)光纖熔接機(jī)的圖像處理的一種方法,首先利用程序?qū)⒉噬珗D像轉(zhuǎn)化為灰度圖,然后從灰度圖中提取所需的水平和豎直(既x與y方向)方向的信息,最后轉(zhuǎn)化為熔接機(jī)中的電機(jī)所需移動(dòng)的距離,就可以實(shí)現(xiàn)精確,高效,自動(dòng)化的光纖熔接。

本文介紹了一種基于圖像處理的電梯鋼絲繩檢測(cè)系統(tǒng),其組成部分有ccd工業(yè)攝像頭、圖像采集模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊以及上位機(jī)。系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)上通過以dsp芯片為核心,實(shí)現(xiàn)對(duì)電梯鋼絲繩圖像的采集與傳輸功能;并結(jié)合圖像處理技術(shù),采用visualc++設(shè)計(jì)上位機(jī)軟件,完成對(duì)電梯鋼絲繩圖像的缺陷判斷。本系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的鋼絲繩缺陷識(shí)別,解決了原來人工檢測(cè)中效率低、漏檢多等問題,而且結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,成本較低,操作簡(jiǎn)便。

通過圖像處理的方法,對(duì)現(xiàn)場(chǎng)收集到的圖像進(jìn)行處理后得出單管塔、樓房的高度.使用opencv的透視矯正函數(shù)解決由于相機(jī)傾斜拍攝引起圖片透視從而導(dǎo)致圖像上高度方向的比例與實(shí)際比例之間存在較大誤差的問題;接著通過數(shù)學(xué)方法等比例計(jì)算,計(jì)算出塔高或者樓高.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:此方法能夠精確地測(cè)量出相應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)果,即通信鐵塔和建筑物高度.與傳統(tǒng)使用測(cè)距儀的估算方法相比,該文提出的方法提高了精確性,精確度提高2%~3%.

通過圖像處理的方法,對(duì)現(xiàn)場(chǎng)收集到的圖像進(jìn)行處理后得出單管塔、樓房的高度。使用opencv的透視矯正函數(shù)解決由于相機(jī)傾斜拍攝引起圖片透視從而導(dǎo)致圖像上高度方向的比例與實(shí)際比例之間存在較大誤差的問題;接著通過數(shù)學(xué)方法等比例計(jì)算,計(jì)算出塔高或者樓高。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明

對(duì)于鐵路貨車車號(hào)的特征,本文給出了一種基于圖像處理的鐵路貨車車號(hào)定位與識(shí)別方法。其先是對(duì)車號(hào)位置圖像實(shí)現(xiàn)預(yù)處理并粗定位出車號(hào)位置,接著應(yīng)用改進(jìn)的soble算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)與投影法以及鐵路貨車車號(hào)先驗(yàn)知識(shí)相結(jié)合對(duì)車號(hào)區(qū)域?qū)崿F(xiàn)了精準(zhǔn)定位,最終應(yīng)用模板匹配法快速實(shí)現(xiàn)了對(duì)車號(hào)的識(shí)別。最后的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,這一方法對(duì)鐵路貨車各類車型車號(hào)區(qū)域定位以及識(shí)別都有著很高的準(zhǔn)確率。

摘要：本文介紹了數(shù)字圖像處理與模式識(shí)別在交通的應(yīng)用領(lǐng)域及其重要意義，詳 細(xì)闡述了利用數(shù)字圖像處理及模式識(shí)別技術(shù)的原理和方法，并在此基礎(chǔ)上研究了 交通檢測(cè)系統(tǒng)的算法和模型，通過本文的研究，初步探索了數(shù)字圖像處理與模式 識(shí)別在交通檢測(cè)系統(tǒng)中的應(yīng)用途徑和方法，為以后進(jìn)一步的實(shí)現(xiàn)基于數(shù)字圖像的 交通檢測(cè)系統(tǒng)的打下了基礎(chǔ) 目錄 前言...........................................................................................................................................................1 1交通檢測(cè)系統(tǒng)概述.............................................................

鋼筋自動(dòng)計(jì)數(shù)是鋼材生產(chǎn)中的一個(gè)難題?，F(xiàn)有的鋼筋自動(dòng)計(jì)數(shù)方法包括捆裝棒材的圖像計(jì)數(shù)和在線棒材的自動(dòng)計(jì)數(shù),它們的采集、處理方法有較大差別。本文對(duì)比分析了面積計(jì)數(shù)和模板計(jì)數(shù)這兩種方法,指出了它們各自存在的問題以及需要完善和改進(jìn)之處。

文章提出基于圖像處理的園林綠化中病害防治及其樹木養(yǎng)護(hù)方法.該方法先融合區(qū)域增長(zhǎng)分割的理論,對(duì)樹木葉片中的病害圖像進(jìn)行分割,將病害圖像重組為一維向量,利用ldp對(duì)病害圖像一維向量進(jìn)行維數(shù)約簡(jiǎn),設(shè)定最近鄰分類器.利用分類器識(shí)別樹木病害類別,將高維空間的一維向量樣本點(diǎn)表述在低維子空間,給出10個(gè)具有代表性的特征分量.獲取樹木病害的聚類中心分類特征向量,給出樹木病害葉片的病斑類別的最大隸屬度準(zhǔn)則,由此設(shè)定園林綠化中的病害防治及其樹木養(yǎng)護(hù)策略.試驗(yàn)仿真結(jié)果表明,該方法可以高效識(shí)別樹木的病害類別,為園林綠化中的病害防治及其樹木養(yǎng)護(hù)提供科學(xué)依據(jù).

文章提出基于圖像處理的園林綠化中病害防治及其樹木養(yǎng)護(hù)方法。該方法先融合區(qū)域增長(zhǎng)分割的理論,對(duì)樹木葉片中的病害圖像進(jìn)行分割,將病害圖像重組為一維向量,利用ldp對(duì)病害圖像一維向量進(jìn)行維數(shù)約簡(jiǎn),設(shè)定最近鄰分類器。利用分類器識(shí)別樹木病害類別,將高維空間的一維向量樣本點(diǎn)表述在低維子空間,給出10個(gè)具有代表性的特征分量。獲取樹木病害的聚類中心分類特征向量,給出樹木病害葉片的病斑類別的最大隸屬度準(zhǔn)則,由此設(shè)定園林綠化中的病害防治及其樹木養(yǎng)護(hù)策略。試驗(yàn)仿真結(jié)果表明,該方法可以高效識(shí)別樹木的病害類別,為園林綠化中的病害防治及其樹木養(yǎng)護(hù)提供科學(xué)依據(jù)。

文章提出基于圖像處理的園林綠化中病害防治及其樹木養(yǎng)護(hù)方法。該方法先融合區(qū)域增長(zhǎng)分割的理論，對(duì)樹木葉片中的病害圖像進(jìn)行分割，將病害圖像重組為一維向量，利用ldp對(duì)病害圖像一維向量進(jìn)行維數(shù)約簡(jiǎn)，設(shè)定最近鄰分類器。利用分類器識(shí)別樹木病害類別，將高維空間的一維向量樣本點(diǎn)表述在低維子空間，給出10個(gè)具有代表性的特征分量。獲取樹木病害的聚類中心分類特征向量，給出樹木病害葉片的病斑類別的最大隸屬度準(zhǔn)則，由此設(shè)定園林綠化中的病害防治及其樹木養(yǎng)護(hù)策略。試驗(yàn)仿真結(jié)果表明，該方法可以高效識(shí)別樹木的病害類別，為園林綠化中的病害防治及其樹木養(yǎng)護(hù)提供科學(xué)依據(jù)。

體質(zhì)參數(shù)是衡量學(xué)生健康與否的重要標(biāo)準(zhǔn),利用信息化手段精確采集學(xué)生體質(zhì)參數(shù)能夠?yàn)橄嚓P(guān)教育部門提供數(shù)據(jù)支撐,有助于開展素質(zhì)教育,促進(jìn)學(xué)生全面發(fā)展。文章首先闡述了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測(cè)量的兩種方法,分析了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測(cè)量的必要性,基于圖片處理技術(shù)設(shè)計(jì)開發(fā)了一套自動(dòng)化獲取學(xué)生體質(zhì)參數(shù)的測(cè)量系統(tǒng),并組織了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測(cè)量的對(duì)比研究實(shí)驗(yàn),將傳統(tǒng)的接觸式測(cè)量與基于圖像處理的非接觸式測(cè)量效果進(jìn)行了對(duì)比分析。

體質(zhì)參數(shù)是衡量學(xué)生健康與否的重要標(biāo)準(zhǔn),利用信息化手段精確采集學(xué)生體質(zhì)參數(shù)能夠?yàn)橄嚓P(guān)教育部門提供數(shù)據(jù)支撐,有助于開展素質(zhì)教育,促進(jìn)學(xué)生全面發(fā)展。文章首先闡述了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測(cè)量的兩種方法,分析了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測(cè)量的必要性,基于圖片處理技術(shù)設(shè)計(jì)開發(fā)了一套自動(dòng)化獲取學(xué)生體質(zhì)參數(shù)的測(cè)量系統(tǒng),并組織了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測(cè)量的對(duì)比研究實(shí)驗(yàn),將傳統(tǒng)的接觸式測(cè)量與基于圖像處理的非接觸式測(cè)量效果進(jìn)行了對(duì)比分析。

體質(zhì)參數(shù)是衡量學(xué)生健康與否的重要標(biāo)準(zhǔn),利用信息化手段精確采集學(xué)生體質(zhì)參數(shù)能夠?yàn)橄嚓P(guān)教育部門提供數(shù)據(jù)支撐,有助于開展素質(zhì)教育,促進(jìn)學(xué)生全面發(fā)展。文章首先闡述了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測(cè)量的兩種方法,分析了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測(cè)量的必要性,基于圖片處理技術(shù)設(shè)計(jì)開發(fā)了一套自動(dòng)化獲取學(xué)生體質(zhì)參數(shù)的測(cè)量系統(tǒng),并組織了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測(cè)量的對(duì)比研究實(shí)驗(yàn),將傳統(tǒng)的接觸式測(cè)量與基于圖像處理的非接觸式測(cè)量效果進(jìn)行了對(duì)比分析。

提出了一種用于鋼筋計(jì)數(shù)的基于多模板覆蓋的圖像處理方法,該方法用水平模板快速尋找圖像的目標(biāo)區(qū),用十字模板確定目標(biāo)位置,用正八邊形模板判斷。與單模板覆蓋法相比,這種算法效率更高,實(shí)時(shí)性更好。

通過提取非織造布圖像中纖維之間孔洞的邊緣線取向來對(duì)纖維的取向分布進(jìn)行測(cè)量.首先采集非織造布纖維網(wǎng)圖像,采用中值濾波去除圖像中的噪聲.然后選用一定的閾值將灰度圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像,利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理填充纖維內(nèi)部孔洞.經(jīng)圖像標(biāo)識(shí)依次提取各個(gè)孔洞子圖像.最后根據(jù)孔洞邊緣線的取向計(jì)算纖維的取向角,經(jīng)統(tǒng)計(jì)得到纖維的取向分布.

首先對(duì)大型超市變風(fēng)量中央空調(diào)系統(tǒng)進(jìn)行總體設(shè)計(jì),并將視頻圖像處理技術(shù)運(yùn)用到大型超市中央空調(diào)節(jié)能控制的研究中,提出了一種基于幀間差分與背景差分結(jié)合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法計(jì)算局部區(qū)域的人流密度,根據(jù)局部區(qū)域的人流密度利用plc來控制溫度和新風(fēng)量,實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)節(jié)能,達(dá)到了"風(fēng)跟人走"的效果。

依據(jù)圖像處理的基本理論,以煤礦污水的顆粒濃度為設(shè)計(jì)思想,提出一種基于圖像處理的煤礦污水顆粒濃度檢測(cè)的方法,通過對(duì)煤礦污水的圖像采集、預(yù)處理、灰度圖二值化處理,再借助計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別煤礦污水的顆粒濃度,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)煤礦污水的監(jiān)控.

針對(duì)智能小區(qū)建設(shè)發(fā)展的必然趨勢(shì),提出了遠(yuǎn)程水表自動(dòng)抄表系統(tǒng)的解決方案,研究了基于arm硬件平臺(tái)的抄表系統(tǒng)的設(shè)計(jì)技術(shù)。設(shè)計(jì)了基于s3c44b0x芯片與圖像傳感器ov7620的連接通信技術(shù),采取切實(shí)有效的方法增強(qiáng)系統(tǒng)的抗干擾能力和安全可靠性,同時(shí)對(duì)采集的圖像進(jìn)行處理和識(shí)別,并描述了圖像識(shí)別部分各模塊的程序流程,從而實(shí)現(xiàn)了水表數(shù)據(jù)的數(shù)字化傳送,取得了良好的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益,具有一定的工程應(yīng)用價(jià)值。

鋼筋算量基本方法 第一章梁 第一節(jié)框架梁 一、首跨鋼筋的計(jì)算 1、上部貫通筋 上部貫通筋（上通長(zhǎng)筋1）長(zhǎng)度＝通跨凈跨長(zhǎng)＋首尾端支座錨固值 2、端支座負(fù)筋 端支座負(fù)筋長(zhǎng)度：第一排為ln/3＋端支座錨固值； 第二排為ln/4＋端支座錨固值 3、下部鋼筋 下部鋼筋長(zhǎng)度＝凈跨長(zhǎng)＋左右支座錨固值 注意：下部鋼筋不論分排與否，計(jì)算的結(jié)果都是一樣的，所以我們?cè)跇?biāo)注梁的下部縱筋時(shí)可 以不輸入分排信息。 以上三類鋼筋中均涉及到支座錨固問題，那么，在軟件中是如何實(shí)現(xiàn)03g101-1中關(guān)于支座 錨固的判斷呢？ 現(xiàn)在我們來總結(jié)一下以上三類鋼筋的支座錨固判斷問題： 支座寬≥lae且≥0.5hc＋5d，為直錨，取max{lae，0.5hc＋5d}。 鋼筋的端支座錨固值＝支座寬≤lae或≤0.5hc＋5d，為彎錨，取max{lae，支座寬度-保護(hù)層 +15d}。 鋼筋的中間支座錨

對(duì)于撓性接頭細(xì)頸不宜接觸測(cè)量和測(cè)量效率低下的問題,提出一種基于圓弧邊界識(shí)別的視覺測(cè)量方法。對(duì)原始圖像濾波、二值化及邊界跟蹤后,通過所提出圓弧鏈碼識(shí)別規(guī)則,提取形成細(xì)頸的非整圓輪廓,準(zhǔn)確計(jì)算細(xì)頸最小厚度的方位。為減少細(xì)頸表面紋理、光照不均的影響,在分析測(cè)量原理誤差的基礎(chǔ)上,對(duì)細(xì)頸最小厚度處兩端延伸區(qū)域進(jìn)行連續(xù)一維測(cè)量,剔除粗差值后取均值作為實(shí)際測(cè)量結(jié)果。測(cè)試結(jié)果表明:提出的細(xì)頸測(cè)量及圖像處理方法可使細(xì)頸重復(fù)測(cè)量準(zhǔn)確度<0.7μm,滿足細(xì)頸加工的測(cè)量要求。

《數(shù)字圖像處理》課程設(shè)計(jì) 班級(jí)________計(jì)科11203班________ 姓名_____張琳琳________ 學(xué)號(hào)___1104685003_________ 任課老師______李敏__________ 課程設(shè)計(jì)任務(wù)書 一、任務(wù)要求 （1）實(shí)現(xiàn)圖像處理的基本操作 學(xué)習(xí)使用matlab圖像處理工具箱，利用imread（）語句讀入圖像，例如 image=imread（flower.jpg），對(duì)圖像進(jìn)行顯示(如imshow（image）)和保存。 學(xué)習(xí)使用cimg類，調(diào)用類成員函數(shù)attachfromfile加載位圖，savetofile 保存位圖到文件。 （2）圖像處理算法的實(shí)現(xiàn)與顯示 1、圖像點(diǎn)運(yùn)算算法設(shè)計(jì) a)灰度對(duì)數(shù)變換 b)分段線性變換 c)灰度域值變換 d)直方圖均衡化 2、圖像平滑算法的設(shè)計(jì) a)高斯平滑 b)

根據(jù)現(xiàn)行x射線焊縫檢測(cè)方式下圖像產(chǎn)生的機(jī)理及圖像的特點(diǎn),從開發(fā)實(shí)用軟件的角度探討了焊接鋼管焊縫檢測(cè)圖像的處理方法,并結(jié)合實(shí)際開發(fā)過程中的經(jīng)驗(yàn),給出了焊縫圖像計(jì)算機(jī)處理系統(tǒng)開發(fā)的一些建議和具體做法,指出應(yīng)注意的問題。