数字图像处理纸牌识别课程设计.docx

数字图像处理纸牌识别课程设计课 程 设 计 课程名称_数字图像处理_ 题目名称_纸牌识别_ 学生学院_ _ 专业班级_ _ 学 号_ _ 学生姓名_ _ _ 指导教师_ _曹江中_ 一、设计题目 、在VC环境下实现打开、显示一幅纸牌图。 、将提供的几幅图片中的纸牌进行分类和识别，要求： a、判断出是那种类型； b、检测出点数； c：将上述检测的结果输出。 二、设计目的 通过设计，以C+为工具，实现数字图像处理。会用数字图像处理知识对图像进行增强，如全局阈值，对图像进行旋转，边缘检测，对图像进行平移，截取图像特征并会用简单的模板匹配方法匹配判断图片内容。 学会使用FMC。 三设计内容。 基本思想为： 对图片进行中值滤波去除噪声，对图像进行全局阈值处理，用锐化模板检测，纸牌边缘，左方开始测量每个点当碰到纸牌边缘时灰度为255，此时记下像素距离，从而对得到纸牌水平位置，同理得图片竖直距离，对图片进行平移，并截取左上角的特征，对特征进行基本处理，如二值化。逐一加载模板，进行匹配，匹配原理为特征于模板相同像素的个数，如个数很高则匹配成功，从而识别纸牌。 在下建立FMC平台。使用DIB类处理bmp格式文件。 工程名为pokeridentyfy。CPokeridentyfyview.中包的DIB类有 CDIB m_dib; CDIB mid_boader; CDIB boaer_crect CDIB cutmask; CDIB forcut; CDIB masknumber; CDIB masktype; 用于存放，处理和显示图片。 制作菜单每个对于图像处理功能，一个按键调用一个处理函数，也可一个按键调用多个处理函数。菜单及其功能如下图 打开图像的代码为功能为大开所处理图像： void CPokeridentifyView:OnOpenimage / TODO: Add your command handler code here static char szFilter="BMP文件(*.bmp)|*.bmp|" /定义过滤文件的类型 CFileDialog dlg(TRUE,"bmp",NULL, OFN_HIDEREADONLY|OFN_OVERWRITEPROMPT,szFilter);/定义文件对话框对象 CString filename; int ret=dlg.DoModal; /运行打开文件对方框 if(ret=IDOK) filename=dlg.GetFileName; /获取所选择图像的路径 m_dib.LoadFromFile(filename); /加载图像 if(!m_dib.m_bLoaded) /判断是否加载图像成功 mid_boader.LoadFromFile(filename); /加载图像 if(!mid_boader.m_bLoaded) /判断是否加载图像成功 AfxMessageBox("图像打不开"); return; AfxMessageBox("图像打不开"); return; boaer_crect.LoadFromFile(filename); /加载图像 if(!boaer_crect.m_bLoaded) /判断是否加载图像成功 cutmask.LoadFromFile("TTcut.bmp"); /加载图像 if(!cutmask.m_bLoaded) /判断是否加载图像成功 if(!forcut.m_bLoaded) /判断是否加载图像成功 masknumber.LoadFromFile("1.bmp"); /加载图像 if(!masknumber.m_bLoaded) /判断是否加载图像成功masktype if(!masktype.m_bLoaded) /判断是否加载图像成功 AfxMessageBox("图像打不开"); return; AfxMessageBox("图像打不开"); return; AfxMessageBox("图像打不开"); return; AfxMessageBox("图像打不开"); return; AfxMessageBox("图像打不开"); return; forcut.LoadFromFile(filename); /加载图像 masktype.LoadFromFile("111.bmp"); /加载图像 打开一图片后为: 中值滤波的代码为： void CPokeridentifyView:OnMidiamaskImage / TODO: Add your command handler code here int nw=m_dib.GetDIBWidth; int nh=m_dib.GetDIBHeight; int i,j; AfxMessageBox("图像还打开，请先打开图像！"); return; if(!m_dib.m_bLoaded) /获取图像宽和高 BYTE * ptemp=(BYTE *) new BYTEnw*nh; memset(ptemp,0,nw*nh); double mid9; for(j=3/2;j<nh-3/2;j+) for(i=3/2;i<nw-3/2;i+) memcpy(m_dib.m_pdata,ptemp,nw*nh); double result=0; for(k=0;k<3;k+)/k行h列 for(h=0;h<3;h+) result=mid4; sweep=midii; midii=midtempmid; midtempmid=sweep; if(midjj<midtempmid)tempmid=jj; tempmid=ii; for(jj=ii;jj<=8;jj+) midk*3+h=m_dib.m_pdata(j-k)*nw+i-h; int ii,jj,tempmid; double sweep; int k,h; for(ii=0;ii<8;ii+) if(result>255)result=255; if(result<0)result=0; ptempj*nw+i=result; m_dib.UpdateData; memcpy(mid_boader.m_pdata,ptemp,nw*nh); mid_boader.UpdateDatadup; /刷新屏幕 Invalidate; deleteptemp; 调用后结果为： 全局门限的代码中先计算图像的直方图，以一个点把直方图分成两份，分别计算两部分的灰度均值，m1与m2，由(m1+m2)/2得到新的阈值与灰度分割点，知道新阈值与旧的阈值相差不到。用新的阈值进行二值化。代码为： void CPokeridentifyView:OnAllthrImage / TODO: Add your command handler code here if(!m_dib.m_bLoaded) AfxMessageBox("图像还打开，请先打开图像！"); return; /获取图像宽和高 int nw=m_dib.GetDIBWidth; int nh=m_dib.GetDIBHeight; int i,j; double p256;/存放直方图 int throld=200,thrnew=210,m1=0,m2=0;/匹配时用180 for(i=0;i<256;i+) pi=0; for(i=0;i<nw;i+) pm_dib.m_pdataj*nw+i+; /统计各像素总数 for(j=0;j<nh;j+) for(i=0;i<256;i+) while( abs(thrnew=throld)<5 ); for(i=0;i<nw;i+) /对图像的第j行、第i列的象素的灰度信息进行判断，修改 if(m_dib.m_pdataj*nw+i>thrnew) else m_dib.m_pdataj*nw+i=0; m_dib.m_pdataj*nw+i=255; throld=thrnew; for(i=0;i<=throld;i+) for(i=throld+1;i<256;i+) thrnew=(m1+m2)/2; m2=m2+pi*i; m1=m1+pi*i; pi=pi*1.0/(nw*nh); /直方图归一化 do for(j=0;j<nh;j+) /将修改的m_pdata的数据赋值给m_pDIBData，以显示修改的结果 m_dib.UpdateData; mid_boader.UpdateData; /刷新屏幕 Invalidate; memcpy(mid_boader.m_pdata,m_dib.m_pdata,nw*nh); 结果为： 对图像进行边缘检测的代码为： void CPokeridentifyView:OnFindborderImage / TODO: Add your command handler code here int nw=m_dib.GetDIBWidth; int nh=m_dib.GetDIBHeight; int i,j; memset(ptemp,0,nw*nh); double mask33=-1,-1,-1,-1,8,-1,-1,-1,-1; for(j=3/2;j<nh-3/2;j+) memcpy(m_dib.m_pdata,ptemp,nw*nh); m_dib.UpdateData; memcpy(boaer_crect.m_pdata,ptemp,nw*nh); boaer_crect.UpdateData; deleteptemp; /刷新屏幕 Invalidate; for(i=3/2;i<nw-3/2;i+) double result=0; int k,h; for(k=0;k<3;k+) for(h=0;h<3;h+) result+=maskkh*m_dib.m_pdata(j-k)*nw+i-h; if(result>255)result=255; if(result<0)result=0; ptempj*nw+i=result; AfxMessageBox("图像还打开，请先打开图像！"); return; if(!m_dib.m_bLoaded) /获取图像宽和高 BYTE * ptemp=(BYTE *) new BYTEnw*nh; 结果为： 对图片进行测量并平移校正的代码为： void CPokeridentifyView:OnAutomoveImage / TODO: Add your command handler code here AfxMessageBox("图像还打开，请先打开图像！"); return; if(!m_dib.m_bLoaded) /获取图像宽和高 int nw=m_dib.GetDIBWidth; int nh=m_dib.GetDIBHeight; int i,j; BYTE * ptemp=(BYTE *) new BYTEnw*nh; memset(ptemp,0,nw*nh); int movedownj,moverighti;/移动像素距离 int h,k; int temp; int nwmove7,nhmove7; int nwmlength7=600,600,600,600,600,600,600,nhmlength7=600,600,600,600,600,600,600; int bnw,bnh; for(i=0;i<7;i+) for(k=0;k<7;k+)/寻找水平距离 for(i=0;i<6;i+)/水平测量量nhmlegnth的排列 k=i; for(j=i;j<7;j+) if(nhmlengthj<nhmlengthk)k=j; for(i=0;i<nw;i+) if(m_dib.m_pdatanhmovek*nw+i!=0) for(j=nh;j>0;j-) if(m_dib.m_pdataj*nw+nwmovek!=0) nwmlengthk=nh-j; break; nhmlengthk=i; break; nhmovei=nh*(i+1)/8; nwmovei=nw*(i+1)/8; for(k=0;k<7;k+)/寻找竖直距离 temp=nhmlengthk; nhmlengthk=nhmlengthi; nhmlengthi=temp; bnw=nhmlength0; for(i=0;i<6;i+)/竖直测量量nwmlength的排列 bnh=nwmlength0; movedownj=-bnh; moverighti=-bnw; for(j=0;j<nh;j+)/进行平移 memcpy(m_dib.m_pdata,ptemp,nw*nh); m_dib.UpdateData; memcpy(boaer_crect.m_pdata,ptemp,nw*nh); boaer_crect.UpdateDatadup;/刷新屏幕 Invalidate; for(i=0;i<nw;i+) h=j-movedownj; k=i+moverighti; if(h>0&&h<nh&&k>0&&k<nw) ptemph*nw+k=m_dib.m_pdataj*nw+i; k=i; for(j=i;j<7;j+) temp=nwmlengthk; nwmlengthk=nwmlengthi; nwmlengthi=temp; if(nwmlengthj<nwmlengthk)k=j; /*/ void CPokeridentifyView:OnRecreactImage for(j=0;j<nh;j+) for(i=0;i<nw;i+) h=j-movedownj; k=i+moverighti; if(h>0&&h<nh&&k>0&&k<nw) ptemph*nw+k=forcut.m_pdataj*nw+i; memcpy(forcut.m_pdata,ptemp,nw*nh); deleteptemp; forcut.UpdateData; / TODO: Add your command handler code here deleteptemp; 平移结果为： Invalidate; m_dib.UpdateData; /刷新屏幕 memcpy(m_dib.m_pdata,ptemp,nw*nh); if(!m_dib.m_bLoaded) AfxMessageBox("图像还打开，请先打开图像！"); return; /获取图像宽和高 int nw=m_dib.GetDIBWidth; int nh=m_dib.GetDIBHeight; int i,j; int h,k; BYTE * ptemp=(BYTE *) new BYTEnw*nh; memset(ptemp,0,nw*nh); int movedownj,moverighti;/移动像素距离 int bnh; int moveup=500; for(j=0;j<nh;j+) bnh=moveup; movedownj=bnh; moverighti=0; for(i=0;i<nw;i+) h=j+movedownj; k=i-moverighti; if(h>0&&h<nh&&k>0&&k<nw) ptemph*nw+k=m_dib.m_pdataj*nw+i; if(m_dib.m_pdataj*nw+50=255) moveup=j; break; for(j=0;j<nh;j+) 截取特权的代码为： void CPokeridentifyView:OnCrectGetfeature / TODO: Add your command handler code here if(!cutmask.m_bLoaded) AfxMessageBox("图像还打开，请先打开图像！"); return; /获取图像宽和高 int nw=m_dib.GetDIBWidth; int nh=m_dib.GetDIBHeight; int i,j; BYTE * ptemp=(BYTE *) new BYTEnw*nh; memset(ptemp,0,nw*nh); Invalidate; 结果为： int nw1=cutmask.GetDIBWidth; int nh1=cutmask.GetDIBHeight; for(j=nh-nh1;j<nh;j+) for(i=0;i<nw1;i+) cutmask.UpdateDatadup; cutmask.m_pdata(j-(nh-nh1)*nw1+i=forcut.m_pdataj*nw+i; 对特征进行处理并加载模板，进行匹配，并显示匹配结果的代码为： void CPokeridentifyView:OnFeatureRecognize / TODO: Add your command handler code here if(!cutmask.m_bLoaded) AfxMessageBox("图像还打开，请先打开图像！"); return; /获取图像宽和高 int nw=cutmask.GetDIBWidth; int nh=cutmask.GetDIBHeight; int i,j; int k,h,t; BYTE * ptemp=(BYTE *) new BYTEnw*nh; /*/ /特征增强 double p256; int throld=200,thrnew=180,m1=0,m2=0;/匹配时用180 for(i=0;i<256;i+) throld=thrnew; for(i=0;i<=throld;i+) for(i=throld+1;i<256;i+) thrnew=(m1+m2)/2; m2=m2+pi*i; m1=m1+pi*i; pi=0; for(i=0;i<nw;i+) pi=pi*1.0/(nw*nh); /直方图归一化 pcutmask.m_pdataj*nw+i+; /统计各像素总数 for(j=0;j<nh;j+) for(i=0;i<256;i+) do while( abs(thrnew=throld)<5 ); for(j=0;j<nh;j+) for(i=0;i<nw;i+) /对图像的第j行、第i列的象素的灰度信息进行判断，修改 if(cutmask.m_pdataj*nw+i>thrnew) else ptempj*nw+i=0; ptempj*nw+i=255; memcpy(cutmask.m_pdata,ptemp,nw*nh); cutmask.UpdateData; /识别 Invalidate; int cardnumber; float nuberthr=0.9; float typethr=0.92; CString filename; /数字识别 /*/ for(t=0;t<10;t+) switch(t) case 0:filename="1.bmp"break; case 1:filename="2.bmp"break; case 2:filename="3.bmp"break; case 3:filename="4.bmp"break; case 4:filename="5.bmp"break; case 5:filename="6.bmp"break; case 6:filename="7.bmp"break; case 7:filename="8.bmp"break; case 8:filename="9.bmp"break; case 9:filename="10.bmp"break; masknumber.LoadFromFile(filename); /加载图像 if(!masknumber.m_bLoaded) /判断是否加载图像成功 AfxMessageBox("匹配加载模板失败"); return; int nw2=masknumber.GetDIBWidth; int nh2=masknumber.GetDIBHeight; BYTE * maskptemp=(BYTE *) new BYTEnw2*nh2; /*/ double p256; int throld=200,thrnew=180,m1=0,m2=0;/匹配时用180 for(i=0;i<256;i+) throld=thrnew; pi=0; for(i=0;i<nw2;i+) pi=pi*1.0/(nw2*nh2); /直方图归一化 pmasknumber.m_pdataj*nw2+i+; /统计各像素总数 for(j=0;j<nh2;j+) for(i=0;i<256;i+) do for(i=0;i<=throld;i+) for(i=throld+1;i<256;i+) m2=m2+pi*i; thrnew=(m1+m2)/2; m1=m1+pi*i; while( abs(thrnew=throld)<5 ); for(j=0;j<nh2;j+) for(i=0;i<nw2;i+) else maskptempj*nw2+i=0; /对图像的第j行、第i列的象素的灰度信息进行判断，修改 maskptempj*nw2+i=255; if(masknumber.m_pdataj*nw2+i>thrnew) memcpy(masknumber.m_pdata,maskptemp,nw2*nh2); masknumber.UpdateData; Invalidate; delete maskptemp; /*/ int count; int flag=0; for(k=0;k<5;k+) /检测花型 int cardtype; /*/ double type4; for(t=0;t<4;t+) count=0; for(i=0;i<16;i+) if(count*1.0/(nw2*nh2)>nuberthr) cardnumber=t; flag=1; break; if(masknumber.m_pdataj*nw2+i=cutmask.m_pdata(j+h)*nw+i+k) count+; for(h=0;h<31;h+) for(j=0;j<20;j+) if(flag=1)break; switch(t) case 0:filename="111.bmp"break; masktype.LoadFromFile(filename); /加载图像 if(!masktype.m_bLoaded) /判断是否加载图像成功 int nw3=masktype.GetDIBWidth; int nh3=masktype.GetDIBHeight; BYTE * typeptemp=(BYTE *) new BYTEnw3*nh3; AfxMessageBox("匹配加载模板失败"); return; case 1:filename="222.bmp"break; case 2:filename="333.bmp"break; case 3:filename="444.bmp"break; /*/ double p256; int throld=200,thrnew=180,m1=0,m2=0;/匹配时用180 for(i=0;i<256;i+) throld=thrnew; for(i=0;i<=throld;i+) for(i=throld+1;i<256;i+) thrnew=(m1+m2)/2; m2=m2+pi*i; m1=m1+pi*i; pi=0; for(i=0;i<nw3;i+) pi=pi*1.0/(nw3*nh3); /直方图归一化 pmasktype.m_pdataj*nw3+i+; /统计各像素总数 for(j=0;j<nh3;j+) for(i=0;i<256;i+) do while( abs(thrnew=throld)<5 ); for(j=0;j<nh3;j+) for(i=0;i<nw3;i+) /对图像的第j行、第i列的象素的灰度信息进行判断，修改 if(masktype.m_pdataj*nw3+i>thrnew) else typeptempj*nw3+i=0; typeptempj*nw3+i=255; memcpy(masktype.m_pdata,typeptemp,nw3*nh3); masktype.UpdateData; Invalidate; delete typeptemp; int count; 结果为： double cmp535; for(h=0;h<35;h+) for(k=0;k<5;k+) count=0; for(i=0;i<16;i+) if(masktype.m_pdataj*nw3+i=cutmask.m_pdata(j+h)*nw+i+k) count+; for(j=0;j<16;j+) cmpkh=count; typet=cmp00; for(h=0;h<35;h+) for(k=0;k<5;k+) if(cmpkh>typet)typet=cmpkh; cardtype=0; double tmepp=type0; for(i=0;i<4;i+) if(typei>tmepp) tmepp=typei; cardtype=i; /检测结果显示 略 四、实验分析与总结 由于图片的位置可能是斜的，所以需要对图片进行旋转； 可以再以个函数内调用多个以上函数依次完成上面操作。 测量距离的方法为在水平与竖直均匀分布的7个位置上测量，由于噪声所以需要进行中值滤波。 五、心得体会 由于编程上的问题，编译连接时老实错误，有的图片由于运行是程序出现不明错误而为能读取。在测量上由于只用了7个点所以有时会有较大误差，此时可再图片预处理上多进行几步操作，而不能一键检测。 在匹配上由于用了图片相减的方法，误差较大，对于数只可以准确检测出来，但由于花型，过小导致误差较大，有时不能检测出来，需要改进。