人類生存的空間及其中可以直接或間接影響人類生活和發展的各種自然因素稱為環境。對人的心理發生實際影響的整個生活環境也稱為環境，更多稱為心理環境， 以下是為大家整理的關于環境設計畢設論文3篇 , 供大家參考選擇。
環境設計畢設論文3篇
基于OpenCV的模擬儀表指針讀數識別
系統設計
沈陽航空航天大學
2015年6月
隨著時代發展，各類工業對于自動化水平以及機器智能化程度的要求不斷提高，在這樣的時代要求下，數字圖像處理技術已經漸漸引入電力系統自動化中來，同時成為越來越重要的組成部分。
在電力工業中，指針式儀表仍然由于其精度高，讀取容易，可調控等優點占有大量比重。但是由于指針式儀表顯示不同于數字信號，無法被計算機讀取。在數據記錄和指針校準時都是通過人工讀取的方式進行，由于人為等外界不可避免的因素，導致讀數精度不高，波動性大，這就大大降低了數據讀取的準確性。故如何利用計算機圖像技術對指針式儀表進行自動判讀已經成為一個迫切的問題。尤其是在進行讀數校正時。
本論文主要研究的是計算機圖像采集以及其相關技術，實現一種基于OpenCV的模擬指針儀表讀數識別的系統。首先利用CMOS攝像頭讀取指針式儀表表盤圖像，接下來對采集圖像進行圖像預處理，以便能更好的識別指針讀數，最后采用邊緣檢測和霍夫變換以及相關角度算法，實現指針式儀表的讀數的識別和顯示記錄。
在上述算法研究的基礎上，利用的是Microsoft VC++6.0開發平臺和OpenCV1.0的視覺庫聯合編程的方式，同時設計了指針式儀表讀數自動識別系統的整體軟件，實現了指針讀數識別這一功能，在進行相關實驗時，達到了設定的要求。
關鍵詞：霍夫變化；圖像處理；指針識別
Analog meter pointer reading recognition system design based on OpenCV
Abstract
With the development of the times, for various types of industrial automation and machine intelligence level requirements continue to increase, to achieve this era requires, digital image processing technology has been gradually introduced into the power system automation in the past, becoming an important part of increasingly at the same time .
In the power industry, the pointer instrument still important due to its high accuracy, easy to read, adjustable, etc. occupy large proportion. However, due to pointer instrument display is different from the digital signals,it can’t be read by a computer. When the data recording and pointer calibration are conducted by human-readable way, inevitable due to human and other external factors, leading to read accuracy is not high, large fluctuations, which greatly reduces the accuracy of the data record. Therefore, how to use computer graphics technology for automatic interpretation of the pointer instrument has become a pressing issue. Especially during the reading correction.
In this thesis, we are talk about a computer image capture and its associated technology, based on OpenCV analog pointer instrument readings recognition system. Firstly CMOS camera reads the meter dial pointer image, the next image pre-processing of the acquired image in order to better identify pointer read.Finally, edge detection and Hough transform and the relevant angle algorithm, pointer instrument readings identification and display records.
Based on the above algorithm the use of the Microsoft VC ++ 6.0 development platform and a visual library OpenCV1.0 joint programming approach, while the design of the overall software pointer meter readings automatic identification system to achieve function of recognition pointer recognize, during experiments, reaches to the innitial requirements.
Keywords: Hough change; image processing; pointer identification
1 緒論首先介紹指針式儀表讀數識別系統的研究目的和現實意義，展示了計算機圖像處理技術的發展對于工業檢測，工業生產的重要作用。其次，表明課題的研究意義，同時描述課題的研究現狀以及國內外發展情況，以強調研究指針式儀表識別系統的重要性。
1.1 課題的提出及研究意義由于指針式儀表構造簡單，使用方便，價格低廉。因此指針式儀表在工業生產中的應用非常普遍，不僅類型繁多，而且產量也非常巨大。盡管數字式儀表具有高精度，易讀性好等特點，但是指針式儀表可以直觀的反映出當前測量值變化范圍以及變化趨勢，并且價格優勢明顯，故這些指針式測量儀器在工業生產中發揮著不可替代的作用。
儀表生產企業以及相關檢定部門，需要在工業生產的過程中對儀表誤差進行定期檢測，以確保儀表符合國家質量規定，為正常生產做出保證。但是目前為止，多數工業生產中還在使用傳統的人工檢定方法進行檢定，這類方法對檢測人員提出了很高的要求，需要同時瞄準，讀數，記錄數據等多項工作，而且受操作員個人經驗，水平以及外界因素等影響，存在著低效率高強度，可靠性差等問題。
因此，對于我國現階段所普遍通行的傳統檢定方法，盡快開發出一種針對指針式儀表的快速檢定系統，利用數字圖像處理技術，對指針的視覺信號進行處理，完成圖像的采集，轉換與存儲，并定位指針以及計算讀數等，同時利用計算機系統實現自動檢測一體化，將大大提高我國的儀表生產和檢定的水平和效率。
對于指針式儀表的精度以及質量檢測是一個典型的強度大，重復性高的檢定過程。由于其簡單的操作，檢定工作容易在在一定環境中進行檢測，因此為指針式儀表識別系統的自動化提供了廣闊的前景。
由于指針式儀表的人工檢定效率非常低且誤差大，需要提出新的儀表鑒定系統。此時利用計算機的數字圖像處理技術，完成指針讀數檢定以及識別功能，對于不同儀表進行甄別篩選，以提高生產效率，減少人工消耗，降低生產成本，這對我國的工業水平會產生一個促進作用。
1.2 課題研究背景及現狀應用數字圖像處理技術對指針式儀表讀數進行識別和檢定在國內外都早有先例，而且方法種類繁多，研究水平也比較成熟，德國、美國等公司已經研制出指針式儀表自動檢定系統，可快速準確的對儀表讀數進行識別與分析。但是價格頗貴，在國內前景并不被看好，同時也有產權方面的問題，故國內自主研究是將來的必然趨勢。
目前國內，指針式儀表圖像識別的研究最先是由哈工大的李鐵橋教授等開始的，研究方向是關于壓力表讀數的識別；而之后關于多刻度盤水表的讀數識別系統是由武漢工業大學的王三武教授等展開的等等；還有對于汽車儀表，飛行器儀表等識別方案的設計和研究。
現階段，國內使用的最多的是光電法對指針式儀表進行讀數識別檢測，出發信號通過光電效應產生并被計算機接收，因此可獲得檢測時刻的指針的具體位置，最后經過對比后確定儀表讀數。但是該方法穩定性不佳。但儀表的檢測、校正在我國有著巨大又廣闊的前景，故大力開展相關方面的研究，追趕國外技術，是我國目前發展的必然趨勢。
1.3 論文的主要工作本論文的研究目的，是應用計算機數字圖像處理技術對指針式儀表的讀數進行識別，并研究出一種可以代替人工檢定的可行性的方案。最終實現指針式儀表的圖像采集、預處理、讀數判別，并進行數據記錄和操作員信息錄入等功能。
主要研究內容：1.指針式儀表識別系統的總設計；
2.圖像采集系統的和軟件開發平臺的調試；
3.指針式儀表表盤的處理和讀數識別算法的設計；
4.實驗數據分析和相關誤差分析。
2 模擬儀表指針識別系統的設計本論文設計的模擬儀表指針識別系統以軟件部分為主體，采用硬件外連設備的方式進行圖像采集。
2.1 硬件部分采用羅技C310 CMOS攝像頭，像素為500萬，分辨率達1280*720，接口為usb2.0，支持Windows 7，Windows Vista，Windows XP 等系統，對焦方式為自動對焦，這就為表盤的讀取提供了良好的視覺效果。羅技C310攝像頭拍照和攝像功能都非常強大，畫面分辨率高且清晰，同時具備降噪能力強，較少的畫面拖影效果，穩定的圖像性等優點。即使使用很長的時間也不會對圖像質量和聲音清晰度產生影響,另外攝像頭可以根據環境的光線明暗自動調節圖象明暗的能力，使圖像更加清晰，個人比較中意這個功能，因此解決了其他攝像圖像過亮或過暗的問題。
同時，圖像采集格式為RGB格式，通過驅動直接與電腦相連進行圖像采集和調試，在攝像頭運行的過程中，采集視頻為彩色圖像，直接被OpenCV的camera采集程序調用畫面后完成一次采集過程。
指針式儀表的硬件主要有，羅技C310攝像頭，計算機一臺，通信usb接口，待檢測的表盤構成。
在圖像的采集過程中，攝像頭和被檢測指針位置需要相對固定以減小誤差，位置的每一次變動都會造成采集圖像的變形和誤差，同時對外界環境如光線和背景的控制要求也頗高，每次條件的變化都會對采集到的圖像產生很大的影響，故本文討論的是，在攝像頭無偏移的情況下，對攝像頭采集到的指針式圖像進行研究。
2.2 軟件部分軟件設計采用的操作系統和軟件開發平臺：操作系統 采用Win7；編譯器采用Visual C++。視覺庫采用OpenCV。 OpenCV是一個開源的計算機視覺庫，采用C/C++語言編寫。OpenCV的設計目標是執行速度盡量快，主要關注實時應用。由于采用優化的C代碼，能夠充分利用多核處理器的優勢。
系統主要有表儀表圖像采集模塊，儀表圖像處理模塊，儀表示數計算模塊三大模塊組成。整體軟件系統采用的是自上到下的結構，總體工作流程圖入圖2.1所示。
系統軟件設計流程如圖2.1所示。
圖2.1 系統工作流程
儀表圖像采集系統：使用羅技C310 CMOS攝像頭通過usb數據線與計算機連接，OpenCV調用相關的攝像頭采集程序，進行圖像采集。
儀表圖像預處理：將采集的圖像送OpenCV進行灰度變換，平滑濾波等方式去除噪聲，以便更好的進行讀數識別。
儀表示數計算：通過canny檢測以及hough變換等一系列算法識別表盤讀數。
由以上描述可分析得知，指針式儀表讀數的識別最關鍵的是如何實現讀數的自動判讀和分析，故本論文主要是針對指針式儀表讀數識別方法進行研究，同時為誤差計算提供數據。
指針式儀表讀數識別系統由計算機，高分辨率CMOS攝像頭，軟件驅動，通信接口，數據存儲等構成。系統結構入圖2.2所示。該系統的控制中心是計算機。通過在計算機上的開發平臺對攝像頭實現數據采集，然后通過圖像處理后，可計算出儀表盤當前的示數，并實時將數據保存到預備的txt文檔中，以便后續的誤差分析等工作的進行。
圖 2.2 指針式儀表讀數識別系統結構
3 指針式儀表圖像預處理本論文設計的模擬式指針儀表讀數識別系統對圖像做預處理，是整個圖像處理過程的前提和先決條件。由于圖像是由攝像機從外界直接采集，加上輸入設備以及外部環境的干擾，導致采集的數據圖像中含有噪聲，造成圖像的質量降低，清晰度降低等影響。若是從這樣的圖像中提取特征進行指針讀數識別，將產生較大的誤差且效率低下。故在對指針圖像進行識別之前，必須通過預處理去除噪聲、失真等影響。
圖像預處理包括圖像的灰度化以及中值濾波等。
3.1 彩色圖像的灰度化攝像頭采集的圖像，在計算機中是以數字矩陣為存儲形式記錄的。即是，矩陣中的一個數字就代表著圖像中的一個像素點。
在灰度圖像中，僅僅含有每個像素點的亮度信息，矩陣值僅僅表示像素的暗亮程度。同時灰度值的取值范圍為0~255，即灰度值為255表示白色，若是為0則代表黑色。可以看出，更具像素值等級的不同，被均勻的分為256個亮度等級。
而由羅技C310攝像頭采集的圖像數據格式是以RGB彩色模型為基礎的。同時在數字圖像處理技術中，常用的是面向硬件的模型， RGB（紅、綠、藍）模型。這一類模型現在非常廣泛的應用于攝像機和監視器中。
在RGB 彩色模型中，圖像像素點全部是由紅（R）、綠（G）、藍（B）三個圖像的分量組合而成的，同時每一個分量圖像都是其原色圖像。三幅分量圖像同時在熒光屏上混合顯示將會產生出一幅合成的圖像，這就是我們人眼所觀察到的彩色圖像。
因此包含更多信息的彩色圖像將在圖像識別時消耗更多的資源和時間，嚴重降低了計算機識別系統的效率和準確性。因此為了提高指針式儀表的識別準確率以及效率，必須先對采集的圖像進行灰度化。
彩色圖像的灰度化，常用方法是分解各個像素點中的像素信息，由此提取每個像素的R,G,B顏色單量值，然后利用公式（2-1）計算每點相應的灰度值：
（2-1）
其中，是轉換后點的灰度值。這一公式所表示的方法稱為加權法。其他方法還有諸如均值法，最值法等。
綜合以上:在數字圖像處理技術中，使用灰度化對彩色圖像進行處理，一方面減輕了計算機cpu負擔，另一方面則減少了計算量以及處理時間，較大提升了圖像識別的效率。故在圖像處理中，一般優先將采集的彩色圖像轉化為灰度圖像，這使得接下來的計算更加簡便。
圖像灰度化前后效果對比如圖3.1所示。
圖3.1 灰度化后圖像
3.2 圖像平滑濾波由上一節介紹了對于圖像進行灰度處理后，為了可以繼續提高圖像識別質量和準確度，依然需要其他的圖像增強方法。如下面介紹的平滑濾波。
平滑濾波即是對低頻增強的空間域濾波技術。它有兩個目的：一是模糊；另一是消除噪音。而空間域的平滑濾波算法，通常是應用平均法進行的，即是求出相近像素點的平均亮度值。
因此，外部環境等各種因素的影響，在圖像的采集過程會不可避免的產生各類噪聲點。但是由于噪聲的存在，會使得計算機在儀表讀數識別過程中出現誤差等問題，影響系統的正確率。故在灰度變換后，還需要對圖像進行平滑處理。
中值濾波是以排序統計理論為基礎的，一類可以較好抑制噪聲點的非線性信號的圖像處理技術，其原理是把圖像或序列者的一點的像素值用該點的一個鄰域中，所有點值排列的中值代替。從而讓相鄰的像素接近的真實值，以此清除孤立的噪聲點。具體的方法為利用某種結構的二維滑動模板，并將模板里像素按其像素值的大小進行排列，以此來產生單調的二維數據序列。所以利用中值濾波算法就可以較好的對圖像進行平滑處理。
對圖像的中值濾波算法公式定義為：
(3-1)
在公式（3-1）中，圖像平面的窗口定義為W;m為窗口的水平方向尺寸，n為窗口垂直方向尺寸；是圖像目標中心點的像素值，坐標為；同時以為中心，平面窗口W范圍內像素點灰度值的中間值，即的灰度值。中值濾波作為一類非線性的濾波器，并不依賴于鄰域內與典型值差別較大的數值，故能有效的去除噪聲，同時保持圖像的細節。因此在識別過程中，中值濾波可以克服線性濾波方法帶了的圖像細節模糊等缺點，濾掉噪聲點，有更好的應用效果。
具體的算法實現步驟如下：
（1）首先建立一個的濾波窗口，其中為奇數，然后利用該窗口按先行后列的方式對像素點進行逐個滑動。
（2）每一次移動一個點，然后對窗口內的數字信息按值進行排序。
（3）用排序后得到的中間值代替窗口中心位置的原始值。
（4）繼續滑動窗口，重復步驟（2）、（3）。
指針式圖像的噪聲源主要是由于圖像采集過程中，攝像頭采集到表盤反光產生的光點和硬件圖像采集中本身存在的不可避免的噪聲。
圖3.2為經過中值濾波后得到的指針表盤圖像。
圖3.2 中值濾波處理后的圖像
鄰域平均法與簡單的圖像平滑操作不同，在它對鄰域中不同像素點進行平滑處理的同時，將對不同位置的像素賦予不同的權值。
具體的操作過程如下：
（1）在一個的窗口范圍中，首先開始計算總共個像素灰度的加權均值。
（2）用該均值代替窗口中每一像素點的原灰度值。
（3）依次重復步驟（1）、（2）。
鄰域平均法的一般表達式為：
（3-2）
公式中， 是原像素值， 則是經過加權后的新的像素值， 為鄰域像素點的灰度值， 則表示加權值。同時為了確保圖像變換前后的一致性，需要保證所有加權值的總和為1，即是：
（3-3）
在圖像處理的過程中，加權值的合集一般以矩陣形式表示；而通常保存加權值序列的矩陣也稱之為模板。本文采用的是高斯模板，模板矩陣如下：
（3-4）
圖3.3為經過鄰域平均濾波后得到的指針表盤圖像。
圖3.3 鄰域濾波后的圖像
4 指針式儀表識別的具體算法理論4.1 邊緣檢測算法的比較在數字圖像處理的過程中，很多情況下都需要對圖像進行計算分析。利用計算機處理圖像的目的主要是為了更滿足人眼的觀察需求并且希望計算能夠更好地識別圖像。
圖像分割通常經過以下原理來實現：
（1）邊緣檢測法：首先對圖像中的邊緣像素點進行檢測，然后將邊緣點連接成輪廓。
（2）區域分割法：根據圖像的數字特征，把各個像素分類到不同區域中，例如灰度閾值法。
邊緣是采集的圖像上灰度變化最明顯的地方，所以傳統的邊緣檢測，就是利用了這個特點，因而對圖像的各個像素點進行一階微分或者求二階微分，以此確定邊緣的像素點。由基本的數學知識可知，一階微分的圖像的峰值正好處于自身圖像的邊緣點上；而二階微分圖像的過零點則處對應著圖像的邊緣點。又根據圖像處理的特點，在處理圖像的時候，經常采用差分的方法以替代導數的運算。因此對于圖像的一階導數運算，又同時具有固定的方向性，所以只能檢測出某一特定方向的邊緣，故不具有普適性。因而為了克服這一缺點，我們便定義圖像的梯度為梯度算子。梯度算子是圖像處理中最為普遍的一階微分算法。其最基本的性質是其梯度的方向正好是在圖像灰度最大變化率上，因此恰好能夠反映圖像邊緣上灰度的變化。
1.Sobel算子
該算子主要用于邊緣檢測方面，它是通過離散型的差分算子，從而計算出圖像亮度函數的梯度近似值。同時，該算子是典型的一階導數的邊緣檢測算子，因此該算子中便引入了于局部平均的運算類似的算法，故對噪聲點也具有平滑作的用，該算子能夠很好的消除噪聲的影響。另外Sobel算子對不同象素的位置的影響做了加權，所以與Prewitt算子、Roberts算子相比較效果更佳。
Sobel算子含有兩組3x3的矩陣，即為為橫向模板及縱向模板。將模板與圖像作平面卷積，便可得出橫向及縱向的亮度差分的近似值。在實際使用中，常用如下兩個模板來檢測圖像邊緣。? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
為了檢測水平邊沿，其橫向模板為：
? （4-1）
檢測垂直平邊沿，其縱向模板為：
（4-2）
圖像每個像素的橫向及縱向梯度近似值可用以下的公式結合，計算梯度的大小。
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（4-3）
然后可用以下公式計算梯度方向。
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （4-4）?
在以上公式中，如果角度等于零，則代表圖像在此處有縱向邊緣，即左邊比右邊更暗。所以Sobel算子的不足之處是沒有把圖像的主要部分和次要部分（背景）嚴格地分開來，因為Sobel算子并沒有嚴格地遵循人的視覺特征，所以某些情況下提取的圖像輪廓并不能令人滿意。下圖4.1為經過Sobel算子處理后的圖像。
圖4.1 Sobel算子處理后的圖像
2.Roberts算子
Roberts算子是一種最為簡單的算子。是一種運用局部差分算子來尋找圖像邊緣的算子，它運用的是通過對角線方向相鄰兩像素之差來近似梯度幅值以達到檢測邊緣的目的。同時其檢測垂直邊緣時候的效果要較檢測斜向邊緣更好，且定位精度更高一些，但對噪聲很敏感,無法消除噪聲帶來的影響。此算子是在1963年，由Roberts提出的尋找邊緣的算子。
Roberts邊緣算子是一個非常簡單的2x2的模板，運用的是在對角上挨著的兩個像素的差值。從圖像處理后的顯示效果看來，邊緣定位較為準確，但對噪聲很敏感。該算子適用于噪聲影響小且有明顯邊緣的圖像進行分割。Roberts邊緣檢測算子也是一種運用局部差分算子以搜尋邊緣的算子。但是Robert算子圖像處理后結果邊緣不是很平滑。慣例上來說，因為Robert算子經常會在圖像邊緣靠近的區域內產生較寬的影響，所以采用上述算子檢測圖像的時候，邊緣圖像常需做細化處理，因此其邊緣定位的精度不是很高。
3．Prewitt算子
Prewitt算子是一種簡單的一階微分算子的邊緣檢測，該算子利用的是像素點上下、左右相鄰點的灰度之差，從而檢測出達到極值的邊緣，同時可以去掉部分所謂的假邊緣，而且該算法對噪聲還有平滑的作用。原理則是在選中的圖像中運用兩個方向的模板并與圖像進行鄰域卷積來完成的，其中一個是檢測水平邊緣的方向模板，而另一個是檢測垂直邊緣的。
對數字圖像，Prewitt算子的定義如下：
（4-5）
（4-6）
則。
傳統的Prewitt算子認為：凡灰度值大于或是等于閾值的像素點即為邊緣點。那么閾值T就要選擇合適的值以達到更好的處理效果，若，則(i,j)為邊緣點，P(i,j)為邊緣的圖像。但是這種判定是不甚合理的，因此會對邊緣點產生錯誤的的誤判，因為很多噪聲點的灰度值也很大，同時也有灰度值較小的邊緣點，這種情況下圖像的邊緣反而會丟失。
Prewitt算子對噪聲有抑制作用，其原理是利用像素的平均，但是這種方法相當于對圖像的進行低通濾波，故Prewitt算子對邊緣的定位是不如Roberts算子的。
但是平均能抑制或者消除噪聲的影響，故Prewitt梯度算子法就是首先求出平均，接下來求差分以便于求出梯度。水平和垂直梯度模板分別為：
檢測水平邊沿?橫向模板： （4-7）
檢測垂直平邊沿 縱向模板： （4-8）
該算子與Sobel算子相類似，僅僅是權值發生了改變，但是二者實現起來其功能還是有所不同的，一般來說Sobel算子要比Prewitt算子更好的檢測圖像邊緣。
1986年，Jhon Canny提出了一個很好的邊緣檢測算法，即現在被稱為Canny算法的邊緣檢測算子。
Canny算子是一類比較新的邊緣檢測算法，邊緣檢測性能可以說是上述幾類算法中最優的。
Canny邊緣檢測是根據對信噪比與定位乘積進行測量，進而得到最優化的逼進算子，也就是Caany算子。這與LoG算法類似，也是屬于平滑在先，求導在后的方法。
使用Canny算法，必須滿足兩個條件：
（1）能夠有效地抑制噪聲點。
（2）能盡量精確定位邊緣的位置。
Canny邊緣檢測算法的步驟如下：
（1）求出高斯濾波器與圖像的卷積：
（2）使用一階有限差分來計算出兩個陣列P和Q的偏導數：
（4-9）
=word/media/image41_1.png
（3）
（3）幅值和方位角：
（4-10）
（4-11）
（4）取閾值：將低于閾值的所有值幅值為零后，將得到圖像的邊緣陣列。若是閾值取得過低，得到過多的假邊緣，肉眼即可發現本該非邊緣的區域，被邊緣檢測的邊界填滿，若是閾值太高，則會丟失部分輪廓，不能找全所有的邊緣，故選擇用兩個閾值，分別設為上下限，這樣可以更好地進行邊緣檢測。
圖4.2 canny算法處理后的圖像
4.2 指針式儀表識別算法在計算機視覺識別的過程中，若需要識別指針讀數時，則需要先識別出指針的位置以及刻度線。目前為止，國內外對于這一問題的解決算法主要有，最小二乘法、Hough變換法、中心投影法等，或是取其中兩個或多個綜合運用。本論文主要研究高效率、抗干擾力強的Hough變換。
霍夫變換(Hough Transform)是圖像處理中的一種特征提取技術，它通過一種投票算法檢測具有特定形狀的物體。該過程在一個參數空間中通過計算累計結果的局部最大值得到一個符合該特定形狀的集合作為霍夫變換結果?；舴蜃儞Q于1962年由Paul Hough 首次提出，后于1972年由Richard Duda和Peter Hart推廣使用，經典霍夫變換用來檢測圖像中的直線，后來霍夫變換擴展到任意形狀物體的識別，多為圓和橢圓。
霍夫變換運用兩個坐標空間之間的變換將在一個空間中具有相同形狀的曲線或直線映射到另一個坐標空間的一個點上形成峰值，從而把檢測任意形狀的問題轉化為統計峰值問題，本節中介紹hough變換檢測直線的原理和檢測結果。
顯然，一條直線在直角坐標系下滿足方程：
（4-12）
其中，k為斜率，b為截距。
所以Hough變換的核心理念是將該方程的參數和變量進行對換，利用x、y作為已知量，k、b作為變量坐標，故在直角坐標系下的直線方程在參數空間則表示為點(k,b)，即其中一個點在直角坐標系下可表示為一條直線，其中(k,b)則是該直線上的任意一點。
于是為了方便數據計算，我們便將參數空間的坐標表示為極坐標下的γ和θ。因為同一條直線上的點，對應的極坐標(γ,θ)是一致的，故我們可以首先對圖片進行邊緣檢測，然后對圖像上每一個非零像素點，可以在參數坐標下變換成為一條直線，所以在直角坐標下分布在同一條直線的點，就可在參數空間產生多條直線，并同時內交于一點。因此該原理可以用于圖像的直線檢測。
Hough變換的步驟如下：
（1）量化參數空間，在的極坐標中，定義域內分為m,n等份，同時的取值，并設定對應的而維族下標；
（2）運用Hough變換對圖像中全部像素進行數據計算，在經過Hough變換后，若與相對應，則對該像素值加1；
（3）在所有獲取的數組中，對其元素值大小進行比較，以便于尋找最大值，這個最大值則是直線上點對應的方程的參數。則直線方程表示為：
（4-13）
下圖4.3為參數空間的變換結果：
圖4.3 參數空間的變換結果
4.3 OpenCV中的霍夫變換在本文討論的Hough變換是基于視覺庫OpenCV的一類算法，OpenCV支持三種不同的霍夫線變換，它們分別是：標準霍夫變換(Standard Hough Transform，SHT)和多尺度霍夫變換（Multi-Scale Hough Transform，MSHT）累計概率霍夫變換(Progressive Probabilistic Hough Transform ，PPHT)。因此在OpenCV中可以使用同一個函數的兩類不同算法。而HoughLinesP函數用于調用累計概率霍夫變換PPHT。累計概率霍夫變換執行效率很高，所有相比于HoughLines函數，我們更傾向于使用HoughLinesP函數。
?下面將對標準霍夫變換和累積概率霍夫變換進行算法比較。
OpenCV中使用函數cvHonghLines2進行函數調用。
通過此函數即可找出經過標準霍夫變換的二值圖像的線條。其調用代碼如下。
CvSeq* cvHonghLines2(CvArr* image, void* line_storage, double rho, double theta, int threshold，double param1 =0, double param2 =0 );
Image：Input格式類型，輸入8-比特、單通道的(二值)圖像。
line_storage：Input類型的lines，存儲算法檢測到的線段，格式是序列或者單行/單列矩陣。
rho：double型，與像素相關單位的距離精度。
theta：double型，弧度測量的角度精度。
threshold：int類型，閾值參數。若相應的累計值大于 threshold，則函數便會返回的這個線段。
param1 和param2則為與變換方法有關的參數，在標準變換中均為0。
標準霍夫變換的優點是閾值可調以滿足不同圖像的直線檢測需求，但是是對圖像的全面檢測，非常耗時，耗費計算機CPU資源，需要進行大量計算以比較后得出最后的直線，這種情況下，雖然準確度可靠度高，但是時間上會有所消耗，故對于指針式儀表盤這類不斷變化的，需要快速檢測的儀器來說，實用性就較低了。
下圖為經過標準霍夫變換后的指針式表盤的圖像，圖中4.4的直線線條即為標準霍夫檢測出的直線線段。
圖4.4 標準霍夫變換檢測
OpenCV中使用函數cvHonghLinesP進行函數調用。
此函數在HoughLines的基礎上，在結尾處添加了一個代表Probabilistic（概率）的P，即表示它可以應用累計概率霍夫變換（PPHT）來畫出二值圖像中的直線。其調用代碼如下：
CvSeq* cvHoughLinesP(Input image, Output lines, double rho, double theta, int threshold, double minLineLength=0, double maxLineGap=0 )；
前五個參數的含義與標準霍夫變換均一致。
minLineLength：double類型，默認值為0，表示最短的線段長度，即這個設定參數短的線段就不會被顯示出來。
maxLineGap：double類型，默認值為0，可以將同一行點與點之間連接起來的最大的距離。
本論文直線識別算法采用的即是累積概率霍夫變換，該算法主要是通過快速的小段的直線檢測來達到直線是別的目的，并不是像標準霍夫變換那樣遍歷所有像素點進行比較找尋直線，而是以概率的方式尋找直線，這樣大大提高了計算機的運算效率，找出的直線一般多而短，這時候就需要調節閾值來達到效果最優了。
下圖4.5為經過累積概率霍夫變換后的指針式表盤的圖像，圖中的直線線條即為累計霍夫檢測出的直線線段。
圖4.5 概率霍夫變換檢測
4.4 表盤讀數識別算法的實現上一節已經介紹了兩種應用于OpenCV的基于霍夫變換的改良算法，即是標準霍夫變換和累積概率霍夫變換。這兩種變換方式各有優劣，在指針識別的過程中，本文采用的是能夠通過檢測出的直線來區分上下象限的累計概率霍夫變換。
讀數識別算法則是利用霍夫變換后得到的直線上的點集，每個點集的坐標為，這些坐標存儲在OpenCV函數的cvMemStorage中，在使用的時候，任意將兩個點的縱坐標和橫坐標之差的結果相除，即可得到被檢測出直線的斜率。
（4-14）
知道斜率后通過弧度角度公式換算可得出直線的偏向角，即指針的偏向角。
（4-15）
到這里基本原理以全部介紹完了，但是儀表是一個圓盤，有不同的象限，對于霍夫變換來說，即使是不同的指針位置，但是只要是在一條線上，例如9點鐘方向的指針和3點鐘方向上的指針斜率是一樣的，這種情況下就沒法正確的識別正確的指針讀數了。
故下面將引入一種區分表盤圖像上下限的方法。
我們都知道，一副圖像是由各個像素點構成的，比如說，本文采用的攝像頭采集的圖像分辨率是1280*720的，那么就是橫向1280個像素點，縱向720個像素點，采集圖像的時候，必定是縱向分辨率和表盤直徑(表盤是圓形)相當，那么我們為了識別準確便將圖像分成上下兩部分，即縱方向上半部分0~360像素，下半部分360~720像素。利用區分公式如下：
（4-16）
若小于360，則圖像為上半部分，反之則為下半部分。假設表盤為均勻的，可識別的示數為0~100，識別角度為。
1.上半部分識別算法
首先將上半部分分為左右兩個象限，若指針出現在左象限，則斜率k大于0，那么讀數c計算公式為：
（4-17）
若指針出現在右象限，則斜率k小于0，那么讀數c計算公式為：
（4-18）
注意這里的為負值。
2.下半部分識別算法
下半部分同樣先分為左右兩個象限，由于表盤是制的，故需要注意一下讀數算法。指針出現在左象限，則斜率k小于0，讀數c計算公式為:
（4-19）
注意這里的也為負值。
若指針出現在右象限，則斜率k大于0，那么表盤讀數為：
（4-20）
以上是讀數識別的具體實現算法。那么為了達到讀數識別的目的，兩類霍夫變換哪一種能夠實現設想的識別算法呢？
下面的對比圖4.6清晰的顯示出了對同一圖像，兩類不同變換得出的結果：
圖4.6 兩種霍夫變換的比較
可以從以上二圖看出，左圖的標準霍夫變換檢測的直線貫穿了整個圖像，劃過了表盤的中心點。而右邊的累積概率霍夫變換僅僅只檢測出指針所在的直線部位。
由于上面介紹的識別算法用來區分上下部分的方法：是通過判斷直線上縱像素點的均值是否大于圖像縱坐標中點（即360像素點）來判斷的。那么通過這個圖，我們可以很容易得出需要的變換方法，累計概率霍夫變換。標準霍夫變換直線貫穿了整個表盤，故不具有識別價值。
綜上所述，本文采用的是與累積概率霍夫變換相結合的示數識別算法。
5運行結果及分析5.1圖像運行結果5.2數據誤差及分析結 論本論文設計的基于OpenCV的模擬儀表的讀數識別系統，整個設計流程包括系統整體思路分析、任務書要求的最終確定以及系統實現的軟件平臺的確定，還有整個具體搭建、連接硬件后的調試和論文寫作六個主要階段。
本系統將數字圖像處理技術和硬件攝像頭以及軟件開發平臺VC+和視覺庫OpenCV結合起來的指針讀數識別系統。在系統構想的開始，從指針識別算法入手，尋找識別讀數的算法和前提條件。仔細分析了軟件平臺和OpenCV函數的使用方法，完成了讀數識別的最初功能。在通過整體的調試后，讀數識別的速度和誤差均滿足了最初任務書的設定。對不同表盤的識別類型甚至涵蓋更廣。對該系統的具體分析有如下。
優點：
1.程序精簡，運行速度快；
2.同時具有顯示和記錄功能；
3.能夠消除噪聲的影響；
缺點：
1.對環境的要求高以及抗干擾能力較弱；
2.定位不夠精確。
可進一步改進的方向：
1.改變交互界面，使操作人員可以調控更多參數以達到識別最優（如閾值等）；
2.采用更多算法消除干擾并得到更加精確地值，以減少外界干擾。
參考文獻[1]劉瑞禎，于仕琪.OpenCV教程[M].北京：北京航空航天大學出版社，2008
[2]Gary Bradski, Adrian Kaebler. Learning OpenCV[M]. 南京：東南大學出版，2009
[3]王占全，徐慧.Visual C++數字圖像處理技術與工程案例[M].北京：人民郵電出版社，2009
[4]陳勝勇，劉盛，等.基于OpenCV的計算機視覺技術實現[M].北京：科學出版社，2008
[5]雷勇.儀表圖像信息采集處理方法的研究[D]. 大連：大連海事大學，2004
[6] OpenCVNewsgroup[EB/OL].>附錄Ⅰ 程序清單
環境設計論文開題報告
環境設計又稱“環境藝術設計”,它是復雜的交叉學科，是指對于某一或一些主體的客觀環境，以設計的手法進行整合創造的實用藝術，下面為大家準備了環境設計論文開題報告，希望對大家有幫助！
環境設計論文開題報告1
一、本課題設計（研究）的目的：
現代簡約風格設計是大多數人們在室內裝修設計上追家居裝修，現代風格是以簡約、唯美的家居設計為目的，拋棄一些繁瑣沒必要的細節，保留下生活最純粹最本真的部分，本家居在設計上追求簡約明快，線條選擇簡單拋棄復雜，色彩簡單優雅，這類現代風格居室比較合適成熟的業主居住?，F代簡約風格在處理空間方面一般強調室內空間寬敞、內外通透，在空間平面設計中追求不受承重墻限制的自由。墻面、地面、頂棚以及家具陳設乃至燈具器皿等均以簡潔的造型、純潔的質地、精細的工藝為其特征。并且盡可能不用裝飾和取消多余的東西，認為任何復雜的設計，沒有實用價值的特殊部件及任何裝飾都會增加建筑造價，強調形式應更多地服務于功能。
本課題設計（研究）的目的：通過本設計課題的研究使我對現代簡約設計風格有更加詳細的了解，對設計元素與設計風格相匹配有更加深入的認識，是對設計手法的一種新的詮釋，也是對四年專業知識的考察檢驗，從而進一步提高自己的專業水平，為以后走向社會服務于社會做好準備。
二、設計（研究）現狀和發展趨勢（文獻綜述）：
簡約主義源于20世紀初期的西方現代主義。簡約風格的特色是將設計的元素、色彩、照明、原材料簡化到最少的程度，但對色彩、材料的質感要求很高。因此，簡約的空間設計通常非常含蓄，往往能達到以少勝多、以簡勝繁的效果。
密斯凡得羅提出“Lessismore”被認為是代表著簡約主義的核心思想。倡導“簡約而不簡單”的生活哲學。因此，簡約的空間設計通常非常含蓄，往往能達到以少勝多、以簡勝繁的效果.以簡潔的表現形式來滿足人們對空間環境那種感性的、本能的和理性的需求，這是當今國際社會流行的設計風格——簡潔明快的簡約主義。
裝修的簡約一定要從務實出發，切忌盲目跟風而不考慮其他的因素。簡約的背后也體現一種現代“消費觀”，即注重生活品位、注重健康時尚、注重合理節約科學消費。以簡潔的表現形式來滿足人們對空間環境那種感性的、本能的和理性的需求。
空間簡約，色彩就要跳躍出來。蘋果綠、深藍、大紅、純黃等高純度色彩大量運用，大膽而靈活，不單是對簡約風格的遵循，也是個性的展示。線條簡約流暢，色彩對比強烈，這是現代風格家具的特點。此外，軟裝到位是現代風格家具裝飾的關鍵。
現代家居裝修，要注意的是一個完整的家居計劃，設計、裝修、家居、飾品、環境營造，一個都不能少。居泰隆家居為您實現了從毛坯房到“家”，您只要準備好進“家”的鑰匙的家居夢想。
室內墻面、地面、頂棚以及家具陳設乃至燈具器皿等均以簡潔的造型、純潔的質地、精細的工藝為其特征。家具突出強調功能性設計，設計線條簡約流暢，家具色彩對比強烈，對材料的質感要求很高，這是現代風格家具的特點。一些線條簡單，設計獨特甚至是極富創意和個性的飾品都可以成為現代簡約風格家裝中的一員，軟裝到位是現代風格家具裝飾的關鍵。
當前社會是從工業社會逐漸向信息社會過渡的階段，人們對自身周圍環境的需求除了能滿足使用需求、物質功能外，更加注重環境氛圍、文化內涵、藝術質量等精神功能的需求。室內設計風格的產生和發展，既是歷史文脈的延續發展，具有深刻的社會發展歷史和文化的內涵，同時也必將極大的豐富人們的精神生活，空間設計要從滿足現代功能、符合時代精神的要求出發，以滿足人的需要為核心，還要科學性與藝術相相結合、尊重歷史文化與歷史文脈相結合。
三、設計（研究）的重點與難點，擬采用的途徑（研究手段）：
課題設計（研究）重點為新中式風格、元素在設計空間的應用與表現，沒有經過精心設計的中式元素的應用往往顯得會雜亂無章，粗糙而沒有生氣，需要把現傳統元素融入現代設計中，并且使設計散發出新時期的古風魅力。
課題設計（研究）難點：
(1)對中國傳統文化的了解，尤其是明清時代的傳統文化特征。
(2)現代元素與傳統元素的結合。
(3)設計風格的把握與區分。
(4)對空間的把握和認識。
擬采用的途徑(研究手段)：
(1)通過圖書館查資料、網上搜索，深入了解傳統文化的特征和表現。
(2)現代元素的收集與傳統元素的比較，選擇適合的元素。
(3)搜集多種設計風格通過對比研究來區分每種風格各自的特點。
(4)通過電腦軟件模擬以及手繪表現等方法研究空間的變化、形態組合。
四、參考文獻：
[1].王彥青.設計風格未來趨勢[J].建廠科技交流20XX.09第3期
[2].高金鎖.建筑室內空間藝術設計[M].遼寧：遼寧科學技術出版社，20XX.09
[3].曾堅、丁琦室內設計新趨勢[M].南京：東南大學出版社，2003.10
[4].高陽.中國傳統裝飾與現代設計[M].福州：福建美術出版社，20XX.11
[5].陳正云、周詩鴻.最佳店堂（01）——小餐館[M].海南：南海出版公司，20XX.06
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[7].劉蔓.餐飲文化空間設計[M].重慶：西南師范大學出版社，20XX.09
[8].熊建新、支林.現代室內環境設計[M].武漢：武漢理工大學出版社，20XX.01
[9].王捷二.飯店規劃與設計[M].長沙：湖南大學出版社，20XX.08
[10].新中式風格，20XX.12
環境設計論文開題報告2
一、課題名稱：
淺析綠化在室內設計中的重要性
二、研究目的和意義：
社會經濟迅猛發展的今天，伴隨著改革開放的腳步，城市不斷地向外擴張，人們日漸遠離了“東籬桃園”，不得不在鋼筋混凝土的縫隙中穿梭、忙碌。面對工業文明帶來的環境問題，人類在追求具有較高文化價值和審美意境的藝術設計時，漸漸產生了與自然融合、溝通的“天人合一”的審美理想追求。在這種形式下,室內綠化設計悄然興起，并日漸成為當今室內設計的重要課題?！坝镁G色感受生活”已成為現代都市人對室內環境的迫切要求。
三、論文提綱：
（一）室內綠化的功能和作用的主要表現
1.美化室內環境
2.改善環境質量
3.組織空間形式
（二）室內綠化的不同配置方式
1.依照植物數量的多少：
（1）.孤植——應用廣泛
（2）.對植——相對呼應
（3）.群植——組織搭配
2.依照植物是否可更換移動：
（1）.固定
（2）.不固定
（三）室內綠化常用植物的選擇
重點強調室內綠化與人，與空間的和諧。
（四）結論
室內綠化作為裝飾性的陳設，比其他任何陳設更具有生機和魅力。
四、論文摘要：
室內綠化是室內設計的一部分，與室內設計緊密相聯。它主要是利用植物材料并結合園林常見的手段和方法。組織、完善、美化它在室內所占有的空間，協調人與環境的關系。使人即不覺得被包圍在建筑空間所產生的厭倦，也不覺得像在室外那樣，因失去庇護而產生不安定感。室內綠化主要是解決人——建筑——環境之間的關系。本文介紹了綠化在室內環境中的功能和作用的表現形式，以及綠化作為室內環境陳設的配置和選擇方式。
五、參考書目：
1.張綺曼鄭曙旸《室內設計資料集》中國建筑工業出版社1991.6
2.來增祥陸震緯《室內設計原理》中國建筑工業出版社20XX.2
3.鄭曙旸《環境藝術設計及表現技法》湖北美術出版社20XX.7
結語：
隨著城市建筑的發展，大型公共建筑及高層住宅建筑的增多，綠地也隨之相應的減少，人們對失去綠地有著自然的念懷，特別是長期生活、工作在室內的人，更是渴望周圍有綠色植物的環境，因此，將綠色植物引進室內已不是單純的“裝飾”，同時隨著人民生活水平的逐步提高，生態環境意識的進一步覺醒，室內綠化將成為現代室內設計不可或缺的重要組成部分之一，將會受到更多使用者的關注。
在偉大祖國73華誕之際，我參加了單位組織的“光影鑄魂”主題黨日活動，集中觀看了抗美援朝題材影片《長津湖》，再一次重溫這段悲壯歷史，再一次深刻感悟偉大抗美援朝精神。1950年10月，新中國剛剛成立一年，
根據省局黨組《關于舉辦習近平談治國理政（第四卷）讀書班的通知》要求，我中心通過專題學習、專題研討以及交流分享等形式，系統的對《習近平談治國理政》（第四卷)進行了深入的學習與交流，下面我就來談一談我個人
《習近平談治國理政》（第四卷）是在百年變局和世紀疫情相互疊加的大背景下，對以習近平同志為核心的黨中央治國理政重大戰略部署、重大理論創造、重大思想引領的系統呈現。它生動記錄了新一代黨中央領導集體統籌兩個
《真抓實干做好新發展階段“三農工作”》是《習近平談治國理政》第四卷中的文章，這是習近平總書記在2020年12月28日中央農村工作會議上的集體學習時的講話。文章指出，我常講，領導干部要胸懷黨和國家工作大
在《習近平談治國理政》第四卷中，習近平總書記強調，江山就是人民，人民就是江山，打江山、守江山，守的是人民的心。從嘉興南湖中駛出的小小紅船，到世界上最大的執政黨，在中國共產黨的字典里，“人民”一詞從來都
黨的十八大以來，習近平總書記以馬克思主義戰略家的博大胸襟和深謀遠慮，在治國理政和推動全球治理中牢固樹立戰略意識，在不同場合多次圍繞戰略策略的重要性，戰略和策略的關系，提高戰略思維、堅定戰略自信、強化戰
《習近平談治國理政》第四卷集中展示了以習近平同志為核心的黨中央在百年變局和世紀疫情相互疊加背景下，如何更好地堅持和發展中國特色社會主義而進行的生動實踐與理論探索；對于新時代堅持和發展什么樣的中國特色社
在黨組織的關懷下，我有幸參加了區委組織部組織的入黨積極分子培訓班。為期一周的學習，學習形式多樣，課程內容豐富，各位專家的講解細致精彩，對于我加深對黨的創新理論的認識、對黨的歷史的深入了解、對中共黨員的
《習近平談治國理政》第四卷《共建網上美好精神家園》一文中指出：網絡玩命是新形勢下社會文明的重要內容，是建設網絡強國的重要領域。截至2021年12月，我國網民規模達10 32億，較2020年12月增長4
剛剛召開的中國共產黨第十九屆中央委員會第七次全體會議上討論并通過了黨的十九屆中央委員會向中國共產黨第二十次全國代表大會的報告、黨的十九屆中央紀律檢查委員會向中國共產黨第二十次全國代表大會的工作報告和《