基于opencv的人臉識別系統-資料下載頁

　　

【正文】 理算法，圖像平滑處理技術，圖像銳化和細化，一擊圖像的邊緣檢測操作。例如：平滑算法是將原始圖像像素的灰度值和其相鄰的8個像素的灰度值進行求和，然后為新的圖像的像素的灰度值。1/9式（）1 1 1 1 1 11 1 11 1 1在圖像采集過程中，由于各種因素對圖像的影響，往往會產生一些不規則的隨機噪聲，比如在數據傳輸，儲存時發生的數據丟失和損壞等，這將影響圖像質量。通過平滑化處理圖片可以降低噪音得到除噪圖片，同時除去除圖像的高頻部分，因為原始低頻部門很容易被識別。噪聲在整個圖片數據分布中是一些孤立的點，噪聲點像素的灰度值與其相鄰像素值有明顯的差異，灰度變化總在這附近的高頻突變點。用于平滑卷積核被稱為一個低通濾波器，低通濾波器具有以下特點：1行的卷積核的列數的數量，通常是33的矩陣；2個卷積系數的中心點對稱分布中心；3個卷積系數是為正；4是遠離中心的卷積系數的值較小或保持不變；卷積的結果不改變圖像的亮度。隨后的水平投影卷積平滑，提供了更好的圖像二值化。水平投影的曲線是平滑的，二值化圖像的孤立點較少[23]。以下是幾個常用的卷積核:1/9 1/9 1/9 1/10 1/10 1/10 1/16 2/16 1/161/9 1/9 1/9 1/10 1/5 1/10 2/16 4/16 2/161/9 1/9 1/9 1/10 1/10 1/10 1/16 2/16 1/16L P1 LP2 LP3通常的處理方法：周圍8個點的中心點的像素值乘以各自的矩陣相應的系數后相加后得到一個值，將這個值與中心點的系數相乘得到的新值作為中心點的系數。一般來說，不同的噪聲具有不同的卷積算法。本系統才用的是一個高斯卷積核卷積算法，這是上述的卷積核LP3。高斯卷積得到的是經過抽樣的二維高斯函數。高斯平滑算法的優點是平滑后圖像的失真少，能夠去除噪聲的干擾[24]。 具體實現高斯平滑功能上面講解了高斯平滑原理，下面可進行編碼將其實現：編輯菜單IDR_MAINFRAM，在菜單“預處理”中添加一子菜單項，命名為“高斯平滑”并將其ID設為ID_READY_Mteplate。在類CFaceDetectView中添加“高斯平滑”菜單項的事件處理程序，其代碼如下：//進行模板操作 Mteplate(temp ,3,3, maxs)。Invalidate(TRUE)。其中temp是模板參數，maxs是模板系數；Mteplate（）函數 實現高斯平滑的主要函數，其核心代碼是：for(m=i((temp_h1)/2)。m=i+((temp_h1)/2)。m++){for(n=j((temp_w1)/2)。n=j+((temp_w1)/2)。n++)smin+=Gray[m][n]* temp[(mi+((temp_h1)/2))*temp_w+nj+((temp_w1)/2)]。}//將maxs乘上預設的值smin=(int)smin*maxs。//并計算絕對值smin = fabs(smin)。 //計算其絕對值//如果小于0，強制賦值為0if(smin0)smin=0。//如果大于255，強制賦值為255if(smin255)smin=255。Height[i][j]=smin； 灰度均衡 算法思想灰度均衡也稱直方圖均衡，為了使圖片在每一個灰度級上有相同的像素點數的輸出，就必須使用點運算輸入轉換，這樣轉換的結果是使圖像進行灰度化，這對于在進行圖像比較或分割之前將圖像轉化為一級的格式是十分有效的。按照圖像的概率密度函數（PDF，歸一化帶單位面積的直方圖）的定義：P（x） = * H（x） 式（）其中H（x）為直方圖，A0為圖像的面積，設轉換前圖像的概率密度函數為Pr（r），轉換后圖像的概率密度函數為Ps（S），轉換函數為s = f（r），由概率論知識，我們可以得到：Ps（S） = Pr（r）* 式（）這樣，轉換后我們需要使概率密度函數變為1： Pr（r）= 式（）等式兩邊積分，得： S = f（r）= ∫0 rP2（u）du =∫0 r H（u）du 式（）該轉換式被稱為圖像的累積分布函數上面的式是通過使用歸一化來判斷沒有經過歸一化的情況，只要求以最大的灰度值即可，灰度均衡的轉換式為： DB = f （DA）= H（u）du 式（）對于離散圖像轉換式為： DB = f（DA）= 式（） 式中Hi為第i級灰度的像素個數。 編程實現在對圖像進行灰度均衡操作時，不需要改變DIB的調色板位置和文件夾的打開方式，但是需要把DIB像素起始位置的指針和DIB高度、寬度等信息傳遞給需要調用的子函數就可以完成灰度均衡轉換工作，其核心代碼如下： *(lpData + lOffset)=state 。 //顯示灰度均衡 *(lpData + lOffset+1)=state 。 *(lpData + lOffset+2)=state 。 圖像對比度增強 算法思想均衡直方圖的圖像處理也可以增強圖像的對比度，并進一步拉大對比度。通過對圖像灰度值的統計，小于最小設定值被認為是相關的信息，它被當作一個黑色來處理，如果大于的最大設定值，則認為這是無用的信息并被刪除，若處在兩者之間，且對比度增強，將他們在總的灰度值里面的比例作為新的像素信息保存起來。 編程實現(1) 在QT界面的頂端的編輯菜單IDR_MAINFRAM,在菜單“預處理”中添加一個子菜單項，命名為“圖像對比度增強功能”，并將其ID值設置為ID_READY_ContrastEnhance.(2) CFaceDetectView中添加程序。 其代碼如下：lOffset = (i, j, gwBytesPerLine)。獲取圖像灰度增強函數int state=IncreaseContrast(ZFT[k][k1], 100)。 顯示灰度增強后的圖像*(lpData + lOffset ) = state 。*(lpData + lOffset+1) = state 。*(lpData + lOffset+2) = state 。其中IncreaseContras()函數是實現圖像對比度增強的關鍵函數，該根據參數n來調節對比度，n越大，對比越強烈，其核心是：如果數據很小，設置為0if(pByte=Low) return 0。獲得中間數據，并進行對比增強處理else if ((LowpByte)amp。amp。(pByteHigh)) return int(((pByteLow)/Grad))。如果數據很大，設置為255Else return 255。 編程時遇到的問題及解決方法 光線補償法因為需要改變每一個像素的亮度值，起初，我通過對視頻圖像使用一個預設的值進行驗證，得到的效果比較不錯，但是當對多個圖片進行處理時，該預設值則與理想的效果相差太大，最終只有采用離散概率的方法，最后得到了預期的效果。 高斯平滑法高斯平滑技術主要用于消除圖片的噪音，該技術使用了模板來進行操作，因此模板參數的選擇是很重要的。高斯平滑得到的效果圖的好壞取決與模板的參數選擇。在編程設計的時候，進行參數的預設，然后進行比較，得出那組參數可以達到比較好的效果。預設的模板參數為： 第一組數據 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 得到的效果不理想。 第二組數據 1/10 1/10 1/10 1/10 1/5 1/10 1/10 1/10 1/10 得到的效果沒有達到預期的目的。 第三組數據 1/16 2/16 1/16 2/16 4/16 2/16 1/16 2/16 1/16 達到了比較理想的效果。 均衡直方圖 開始時，圖像的灰度回一直都處于很零散的狀態，并且圖像的特征模糊，原來采用高斯平滑技術對圖像進行處理，然后進行灰度轉換，但圖像效果沒有達到預期所想。最終采用均衡直方圖的方法，使圖像處理的效果處于比較理想的狀態。34攀枝花學院本科畢業設計（論文） 6 系統調試6 系統調試系統測試是為了增加系統的穩定性和調試程序中的BUG，通過對該系統進行測試后找出了系統中存在的問題，最后改進了人臉識別算法及模塊之間的聯系。使得整個系統的穩定性有了提高，增加了識別率，提高了視頻幀的采集及處理速度，界面設計清晰美觀。 測試原則(1)根據前期寫的功能需求進行整個系統的測試。(2)需要清晰明了的書寫測試文檔和測試結果。(3)程序員需要根據測試文檔對自己的系統進行改進和說明。(4)在進行對整個系統進行綜合的測試時，應當提出合理的測試條件和合理的輸入條件，支出該系統需要改進的功能等。(5)測試員要避免在程序的測試中出現的群集現象，測試后程序中出現的錯誤數目與該程序中以發現的錯誤數量成正比，應該對該系統容易出現的問題進行反復的測試及驗證。(6)嚴格的根據測試要求來進行測試，排除測試中的隨意性，測試要求應該包括：該系統的功能，輸入和輸出，測試內容，界面的可控性，系統的穩定性等方面。(7)在測試完系統后需要對每一個測試報告進行全面的檢測與核對。(8)對測試報告及測試計劃進行歸檔保管，測試具有出錯統計和最終的分析報告，這樣為了改進系統，維護系統等方面有了很大的幫助性。 測試方案基于OPENCV的人臉檢測與識別系統主要由視頻圖像的采集、人臉的定位、特征的提取、人臉識別四個部分組成，視頻圖像的采集及處理對以后的識別階段有很大的影響，因此在進行該系統的開發時我就對該系統進行了整體的安排和測試，對圖像采集及處理模塊上進行整體的檢測及改進。圖像采集及處理模塊主要分為五個步驟：對圖像進行光線的補償、圖像灰色變換、均衡直方圖的建立、圖像的對比度增強、圖像的二值化處理。對該模塊進行測試的方法是：在攝像頭上采取圖像來進行逐一的測試，通過在前期編寫的測試方案來進行測試，通過這個測試可以判斷是否該系統達到了預期的目標，主要測試的內容包括系統的穩定性，系統在不同的工作環境下能夠進行長時間的工作，通過光線補償技術是否能夠從攝像頭采集的圖片經過處理后圖片的亮度增強；測試圖像灰度化模塊圖像是否會進行灰色的變換；測試高斯平滑技術能夠進行模板的操作，通過對高斯平滑技術的測試可以得到模板參數；對圖片進行平滑的操作可以增加識別率，測試圖片對比度增強技術，看圖像是否能夠將特征進行明顯的顯示出來。經過測試之后得到如下結論：系統能夠進行長時間的工作，不會造成內存的泄露；系統能夠工作在背景不是很是復雜的環境下；使用光線補償技術可以將圖像的像素亮度增強，并且圖片中的曝光率能夠達到預期的平衡效果；使用圖像灰度化技術可以將圖片由彩色轉變為灰色；使用高斯高斯平滑技術能有效的消除圖像的噪音，提高了圖像質量；而增強圖像對比度模塊能夠較好的把圖像特征表現出來。 測試文檔 人臉識別測試文檔產品名稱/版本號基于opencv的人臉識別系統序號測試項目項目要求測試結果一、安裝于卸載1系統安裝根據用戶文檔進行安裝通過2系統卸載系統應能正常，全部卸載通過二、功能(測試該軟件的所有功能)1人員采集正常采集人員信息通過2人員識別能正常的識別庫內人員通過3人員信息管理隊庫內人員進行修改通過4工作時限是否長時間工作正常通過三、用戶界面1界面打開在基于QT的界面上進行打開串口，并讀取串口數據通過2界面關閉在基于QT的界面上關閉串口，并退出QT界面程序通過3界面文字界面文字應無亂字符通過四、中文符合性1界面中文符合性軟件界面宜使用同一的規范簡體中文通過2軟件提示符合性軟件提示符合基本使用同一規范的簡體中文通過3字庫中文符合性軟件自帶的中文庫符合GB2312的要求，且能正確安裝通過五、用戶文檔1安裝使用條件文檔包含該軟件必須的信息和所有限制，如軟件的硬件要求通過2功能描述的完整性文檔總包含軟件的所有功能以及最終用戶可以調用的所有功能，說明可靠性及操作。通過3正確性文檔應該根據實際需求來進行編寫通過4一致性文檔中各種操作具有獨立性，不能進行各種相反的操作通過5操作性文檔提供了簡單地操作方法，使使用者能在短時間內操作通過6可操作性根據使用文檔來操作該軟件通過六、軟件產品類別1軟件類別通過GPIO來進行程序的調試嵌入式產品七、人員數量測試編號人員數量十次測