基于OpenCV的路亚运动目标识别与长度测量研究

发布时间：2021-04-26 23:35

　　随着路亚运动的不断发展,钓鱼爱好者们需要有一个共同参与的移动端平台,平台主要是通过对鱼尺牌的识别得到鱼身长度,根据对鱼长度大小的比较体验竞技的乐趣。因此,通过鱼尺牌的识别来测量鱼的长度对调节人们的生活品味具有一定的意义。本文通过对iOS系统架构和MVC模式的交互方式进行研究,完成基于iOS移动操作系统项目开发架构的搭建。通过计算机图像识别技术中对图像提取特征点的过程,研究OpenCV中的SURF特征提取算法,实现对路亚运动中鱼尺牌高精度的识别,进而使用鱼尺牌在识别区域中的比例进而计算得到精确的测量效果。同时,在SURF特征算法的基础上,对iOS系统中自定义相机的布设机制和AVFoundation媒体的高层级和低层级框架进行研究,完成创建自定义的鱼尺相机的布设和拍摄实现。最后,通过在iOS项目中对OpenCV的集成,设计并实现高精度的测量系统。实验结果表明,iOS移动端作出的自定义鱼尺相机能够快速准确的识别出鱼尺牌图片,并且测量出的实际鱼长度具有较高的测量精度,误差测量在0.5%左右。因此,在iOS移动端的图像识别中具有相对高的实用价值。 

【文章来源】：西安石油大学陕西省

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 路亚运动的发展
        1.2.2 目标识别
    1.3 研究内容
    1.4 本文结构
第二章 iOS相关开发环境的搭建
    2.1 iOS系统简介
    2.2 iOS系统架构
        2.2.1 可触摸层（Cocoa Touch layer）
        2.2.2 媒体层（Media layer）
        2.2.3 核心服务层（Core Service layer）
        2.2.4 核心操作系统层（Core OS layer）
    2.3 Objective-C开发语言
    2.4 iOS项目模式介绍
        2.4.1 基于MVC的框架设计的概念
        2.4.2 MVC模式下控制器与视图、控制器与模型的通信
        2.4.3 MVC之间的通信
    2.5 项目开发环境和架构的搭建
        2.5.1 开发环境构建
        2.5.2 iOS下 OpenCV环境的搭建
        2.5.3 新建工程
        2.5.4 搭建目录结构
        2.5.5 第三方库管理
    2.6 本章小结
第三章 图像目标识别与实现
    3.1 识别原理
    3.2 Open CV介绍
    3.3 SURF特征算法
        3.3.1 构造Hessian矩阵
        3.3.2 构造高斯金字塔
        3.3.3 定位特征点
        3.3.4 确定特征点主方向
        3.3.5 构造特征描述子
    3.4 性能比较
    3.5 本章小结
第四章 自定义相机的布设与实现
    4.1 iOS四层架构
    4.2 摄像头调用与显示
    4.3 创建自定义相机
        4.3.1 创建视图和控制器
        4.3.2 设置相关会话
        4.3.3 处理隐私需求
        4.3.4 配置设备
        4.3.5 图片拍摄
    4.4 本章小结
第五章 目标长度测量的实现
    5.1 软件描述
    5.2 应用功能设计
        5.2.1 流程设计
        5.2.2 相机界面设计
    5.3 应用功能实现
        5.3.1 文件管理
        5.3.2 图像检测
        5.3.3 目标识别
        5.3.4 计算测量结果
    5.4 应用功能测试
    5.5 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
致谢
参考文献
攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果



本文编号：3162331