个人毕业设计基于python开发的图像论文

个人毕业设计基于python开发的图像论文内容摘要：

有效图片 无效图片抛弃 红点数目是否大于 70 判断图像中红点数目 通过摄像头采集图片 遍历该图片中每个坐标点 开始 N Y 位移的正负 有效动作， ppt 动作 开始 找到有效图片中所有红点坐标的中心坐标 对比两张最近的有效图片中心坐标 得到两次对比的位 移大小 位移大小是否大于 5cm 无效动作， ppt 不动作 N Y 左翻页 右翻页 负 正 5 图 32实现的是对有效图片进行分析，通过判断最近两张有效图片的中心位置点的位置关系来决定 ppt是否执行动作，执行动作时是左翻页还是右翻页等一系列功能。 完成这一步所需的程序如下： if len(list2)20: 如果列表中坐标个数大于 20 个 if len(list2) 20: tn3=list2[1][0]list2[0][0] 将横坐标的长度赋值给 tn3 tn4=list2[1][1]list2[0][1] 将纵坐标的长度赋值给 tn4 while len(list2)3: (0) print 39。 ..........................39。 ,tn3 print tn4 if tn450 and tn350 and tn350: (39。 ./ 7139。 ) if tn450 and tn350 and tn350: (39。 ./ 939。 ) if tn3100: (39。 ./ 11439。 ) print 39。 [right]39。 () if tn3100: (39。 ./ 11339。 ) print 39。 [left]39。 () 每次判断完一张图片后，就把列表中的红点数目与坐标等都删除。 这样就不会对下一张图片造成影响。 编程 在开始编程之前要先确定编程工具，本设计用的是 vim编辑器。 这个编辑器的最大优势就是，在意外情况下可以自动保存代码。 当代码错误时，会提示错误信息，能够及时进行修改。 以下是本设计的部分代码： !/usr/bin/python 这是解释 python 语言在电脑中的位置 * coding: UTF8 * 这是 python 脚本中的中文解释器 6 opencv 模块 import opencv 从外部引入 opencv 模块 本设计用到的 opencv 代码如下： cam=(0) 定义摄像头端口位置 tn1=(im) 采集到的图像定义为 tn1 OpenCV 的全称是 Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的 计算机视觉 库。 OpenCV 是由 英特尔公司 发起并参与开发，以 BSD许可证 授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。 OpenCV 可用于开发对实时的 图像处理 、 计算机视觉 以及 模式识别 程序。 OpenCV 用 C++语言编写，它的主要接口也是 C++语言，但是依然保留了大量的 C 语言 接口。 该库也有大量的 Python, Java and MATLAB/OCTAVE 的接口。 这些语言的 API 接口函 数可以通过在线文档获得。 现在也提供对于 C,Ch,Ruby 的支持。 安装 Opencv 所需的依赖工具： cmake, gtk+*, ffmpeg*, gstreamer* 编译安装： $ cd $DIR $ mkdir release $ cmake D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local D BUILD_PYTHON_SUPPORT=ON .. $ make j $ make install highgui 模块 from opencv import highgui 从 opencv 图形处理模块中引入 highgui 模块。 HighHGUI 只是用来建立快速软件原形或是试验用的。 它的设计意图是为用户提供简单易用的图形用户接口。 本设计用到的 highgui 模块如下： im=(cam)；这里 highgui 用来采集图像 OpenCV 为了用于生产级别的应用而设计的。 HighHGUI 只是用来建立快速软件原形或是试 验用的。 它的设计意图是为用户提供简单易用的图形用户接口。 通常，你需要读入源图像到你的程序或者输出结果图像到磁盘。 此外，需要用简单的方法显示图像到监视器并 7 且向用户提供输入 .如果你试图创建最终用户的应用，请不要使用 HighGUI。 相对来说，应当为你的目标系统参考特定的函数库。 比如： HighGUI 中的摄像头输入方法（ cvCreateCameraCapture）是为了易用而设计的。 然而，并不意味着它能够对热插拔作出反应等等 [2]。 image 模块 import Image 引入图像模块 ,对采 集到的图像进行处理 本设计用到的 image 模块代码 : tn1=((160,160)) 重新设置采集到的图像的大小 size1= 将重新设置的图像的大小值定义位 size1 pbb=() 载入图像 PythonWare 公司提供了免费的图像处理工具包 PIL(Python Image Library),该软件包提供了基本的图像处理 功能，如：改变图像大小，旋转图像，图像格式转换，色场空间转换，图像增强，直方图处理，插值和滤波等 等。 虽然在这个软件包上要实现类似 MATLAB 中的复杂的图像处理算法并不太适合，但是 Python 的快速开发能力以及面向对象等等诸多特点使得它非常适 合用来进行原型开发。 在 PIL 中，任何一副图像都是用一个 Image 对象表示，而这个类由和它同名的模块导出，因此，要加载一副图像，最简单的形式是这样的：import Image img = (“”) 注意：第一行的 Image 是模块名； 第二行的 img是一个 Image 对象； Image 类是在 Image模块中定义的。 关于 Image 模块和 Image 类，切记不要混淆了。 现在，我们就可以对 img进行各种 操作了，所有对 img 的 操作最终都会反映到到 图像上。 这个模块提供了一个常用的图像增强工具箱。 可以用来进行色彩增强、图像叠加、改变图像大小、亮度增强、对比度增强、图像尖锐化等等增强操作。 所有操作都有相同形式的接口 ——通过相 应类的 enhance 方法实现：色彩增强通过 Color 类的 enhance 方法实现；亮度增强通过Brightness 类的 enhance 方法实现；对比度增强通过 Contrast 类的 enhance 方法实现；尖锐化通过 Sharpness 类的 enhance 方法实现。 所有的操作都需要向类的 构造函数传递 一个Image 对象作为参数，这个参数定义了增强作用的对象。 同时所有的操作都返回一个新的Image 对象。 如果传给 enhance 方法的参数是 ， 则不对原。