1、基于视频的罗非鱼检测设计与开发总结与展望总结本文设计内容是利用进行图像处理，解决的主要问题是所获得图像背景噪声的去除以及图像目标的检测。本文包括图像转换中值去噪图像识别像素处理几个主要部分。关于图像背景去噪，通过对应用背景的分析编写了中值去噪和图像中物体识别的程序，图像识别的的程序包括对图像的二值化操作子程序阈值最优选取子程序。实验结果表明通过观察实验结果的的图像，本设计利用中值滤波成功去除掉图中背景的噪音，成功的检测出了罗非鱼，并计算出其形状面积。可以看到本设计在图像识别中的有效性和实用性。通过运用中值滤波程序去除小噪声和图像二值化方法，编写了图像检测子程序。通过对比图像，利用中值去噪去除小噪音和图像二值化方法，完成了实验预想。通过视频图像的实验，结果表明，图像中的罗非鱼基本上是可以被检测识别出来的，但是本设计在罗非鱼的检测精度上还有待提高。本设计完全可以应用到图像处理中，并在实际的应用中发挥作用。与此同时，本论文所在的研究工作仍然存在着许多缺陷，还需要进步的完善。本论文对传统的图像识别技术进行了简要的介绍，并将新出现的小波理论应用在图像分割中，发现小波理论在图像分割中具有很高的应用价值。对图像的预处理操作，是对图像进行增强。通过对图像增强，以达到对图像的去噪功能。中值滤波作为非线性滤波，具有良好的局部特性，可以在大尺度下将噪声抑制噪声，将噪声的影响降低。本文主要针对图像检测在图像处理中的具体算法进行了相关研究探讨。研究的图像中值滤波及二值化方法，提高图像检测时的性能和精度。
2、如下，无锡太湖学院学士学位论文，检测完毕，操作提示提对话框由于罗非鱼本身不大，其外接矩形的长宽差距也不会太大，故可以采用求取其外接矩形长宽绝对值的方法来检测到罗非鱼。例如可以将绝对值的范围定为，。从而可以控制精度。实际操作时，可以选取定量的罗非鱼进行样本检测，以更好的确定这个范围。程序运行界面下图为程序的运行界面，如图所示，程序界面的左上侧部分为视频展示区，将展示载入的视频以及截取视频的区域，左下角为控制按钮，单击载入视频按钮可以加载需要进行检测的视频，视频下部有视频的播放进度，可以掌握视频播放进度。单击选择浴缸区域，以便将鱼缸区域选中，以减少计算量和计算误差。下图为读入程序前的图像基于视频的罗非鱼检测设计与开发图程序运行截图读入视频后程序的界面如下图程序运行截图二视频播放结束后，程序的运行结果如下图程序运行截图三无锡太湖学院学士学位论文结果区将各个操作后的图像进行显示出来，分别是原始图像，进行灰度值化后的图像，二值化的图像等，并用红色将检测到的鱼进行显示，下图中的红色区域为检测到的鱼图像。罗非鱼的相关信息在右下角的表格中显示出来。比较以上两幅图像可以发现，程序在运行在视频到时与运行到时罗非鱼的位置是不同的。基于视频的罗非鱼检测设计与开发附录程序主要代码，，，请选择视频文件无锡太湖学院学士学位论文提对话框成功载入，操作提示基于视频的罗非鱼检测设计与开发框选的原始图像灰度图像中值滤波后图像无锡太湖学院学士学位论文二值化图像，，基于视频的罗非鱼检测设计与开发，提对话框检测完毕，操。
3、理阶段，都要把采集来的彩色图像进行灰度化处理，这样既可以提高后续算法速度，而且可以提高系统综合应用实效，达到更为理想的要求。其次介绍了图像增强技术的些概念，然后对图像平滑进行介绍，着重分析介绍了中值滤波这概念，并做了实验对比，最后针对二值化这技术概念，对本文所采用的技术二值化这方法进行了着重讲解和介绍，通过介绍方法的原理，可以对该算法的计算处理原理有较深的理解，从而对这种方法有较深入的了解，在使用这种方法时可以根据具体情况使用，以实现对图像的二值化处理，从而在后面程序运行时减少程序处理时间和步骤。基于视频的罗非鱼检测设计与开发系统设计概要设计本章解决的主要问题是系统的设计。包括图像的读入，图像格式的转化，图像灰度化处理，中值去噪，图像二值化处理，目标识别等几个主要部分。首先将图像读入，将图片转换成灰度图片。运用中值去噪对图像去除噪音，将小的噪音减弱或消除。求取最佳阈值，然后用最佳阈值进行图像分割，去除图中较大的噪音。利用函数得到分割方法的灰度阈值，得到二值图像。最后对得到的二值图像进行目标识别处理得到最后的图像和结果。本章的重点在于中值去噪和图像识别。采用中值去噪是将图像输出的像素值设置为相应的输入像素的边沿像素值的合成。中值滤波去噪输出的象素值的大小与边沿像素的中值是相等的。中值滤波容易在滤波后去除孤立点线的噪声同时保持图象的边缘与原始图像致它能很好的去除二值噪声。图像阈值分割处理操作是利用图像中像素灰度特性的差异，把图像分为目标和背景两类区域阈值分割的基本流程是先根据目标。
4、作提示，最后，将图像中符合罗非鱼特征的部分进行求取像素的个数，以求得罗非鱼的活动曲线，。长宽绝对值的差处于到像素之间的为罗非鱼，罗非鱼的活动曲线为图罗非鱼活动曲线表示图基于视频的罗非鱼检测设计与开发系统测试在开发软件时，需要对软件进行测试，软件测试就是测试者利用测试工具按照预定的测试方案和测试流程对软件产品进行功能和产品性能测试，甚至在需要时根据需要编写不同的测试工具进行测试，设计和维护测试系统，并且及时对测试方案可能出现的问题进行分析和评估以在执行测试用例后，进行跟踪故障，检测漏洞，以确保开发的软件适合需求，鲁棒性强。软件测试从是否运行程序的角度可以分为静态测试和动态测试两种测试，其中静态测试不需要运行代码，仅从三个部分去测试检查代码检查代码会审代码走查桌面检查。静态结构分析。代码质量度量。因此若要对程序的鲁棒性等进行测试，还是必须从动态测试入手。动态测试又分为两种黑盒测试又称功能测试。这种方法把被测软件看成黑盒，在不考虑软件内部结构和特性的情况下测试软件的外部特性。白盒测试又称结构测试。这种方法把被测软件看成白盒，根据程序的内部结构和逻辑设计来设计测试实例，对程序的路径和过程进行测试。只有通过动态测试，检测程序在各种情况下的健壮程度，才能更好的反映出程序的可靠性。例如在开始时由于程序设计考虑未周到，导致算法运行时右侧图像没有随左侧视频的进行而变化，经过测试后，程序成功运行。图程序运行截图图程序运行截图二对比以上两图不难发现，鱼的位置发生了轻微变化。无锡太湖学院学士学位论文。
5、打开文件选取感兴趣区域读入视频后，需要对图像进行感兴趣区域的选取，本程序中，图像的感兴趣区域是鱼缸所在区域。这样做有两个好处，个是可以减少识别时所耗的时间，另个是可以降低识别所出现的误差，增加准确度。在程序中，可以直接在视频图像上直接点击并拖拽选择鱼缸区域即可在视频中进行选取。由于代码较简单，这里不再赘述。下图为截取后图像。图原始视频图像无锡太湖学院学士学位论文图截图图像的方法图原始图像将原始图像做灰度化处理后的截图如下图灰度值化后图像图像预处理模块选取的鱼缸区域需要进行预处理，才可以进行罗非鱼的识别。由于读入的视频是彩色视频，所显示的图片也是彩色图片，因此首先要对其做灰度化处理，将图片转为灰度图，中提供了这函数，这使得编码难度大大降低。图灰度值化后图像由于读入的视频图像可能有外界干扰引起的噪声，例如鱼缸中些杂质等，可能会对识别效果产生影响，故而需要进步对图像进行处理，将图像进行中值滤波处理，进而使所求结果更加精确。图中值滤波后的图像基于视频的罗非鱼检测设计与开发最后将中值滤波后的图像进行二值化处理，即完成了图像的预处理。图像的二值化处理用到了上文提到的二值化算法，经过二值化处理后，对二值化图像进行罗非鱼的检测。图二值化图像图像识别模块二值化后的图像，需要进行罗非鱼的识别，首先进行判断，如果白色区域很大，则由于罗非鱼本身形状的原因，则可以将区域很大的排除，然后判断小的白色区域，显然这种情况也不符合罗非鱼的大小。故也可以排除。最后将白色区域中等的作为重点考察对象。图像识别的代码。
6、分具有如下特性，即任何区域满足如下谓词任何两个相邻区域不能合并成单区域，必满足谓词致性谓词定义了在区域上的所有点与区域模型的相似程度。把幅灰度图像转换成二值图像是图像分割的最简单形式。用于求取二值图像的阈值算法可以推广到求取多值图像，其中的阈值算法已经上边章节中讨论过了。为了在各种变化的场景中都能得到鲁棒的图像分割，阈值分割算法应能根据图像强度取样来自动选取合适的阈值阈值分割法不要过分依赖于物体的灰度知识，且使用有关灰度值的相对特性来选取合适的阈值。这简单的思想在许多计算机视觉算法中十分有用。本章小结本章介绍了图像在进行识别之前的些预处理，通过对图像的预处理，可以大大简化后期的操作和计算。首先介绍了灰度变换原理及实验分析，在系统预处理阶段，都要把采集来的彩色图像进行灰度化处理，这样既可以提高后续算法速度，而且可以提高系统综合应用实效，达到更为理想的要求。其次介绍了图像增强技术的些概念，然后对图像平滑进行介绍，着重分析介绍了中值滤波这概念，并做了实验对比，最后针对二值化这技术概念，对本文所采用的技术二值化这方法进行了着重讲解和介绍，通过介绍方法的原理，可以对该算法的计算处理原理有较深的理解，从而对这种方法有较深入的了解，在使用这种方法时可以根据具体情况使用，以实现对图像的二值化处理，从而在后面程序运行时减少程序处理时间和步骤。基于视频的罗非鱼检测设计与开发系统设计概要设计本章解决的主要问题是系统的设计。包括图像的读入，图像格式的转化，图像灰度化处理，中值去噪，图像二值化。
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基于视频的罗非鱼检测设计与开发（最终版）