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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:韓濟光
研究生(外文):Chi-Kuang Hon
論文名稱:物體追蹤
論文名稱(外文):Object tracking
指導教授:卓聖芬
學位類別:碩士
校院名稱:健行科技大學
系所名稱:電子工程系碩士班
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2018
畢業學年度:106
語文別:中文
論文頁數:33
中文關鍵詞:openCV物體追蹤Visual Studio2013
外文關鍵詞:Visual Studio2013openCVObject tracking
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未來的電腦增加運算速度,為了給使用者更大的安全性與可靠性,所以現在漸漸開始用於人臉辨識、語音辨識、指紋辨識、色彩辨識等相關的辨識系統。影像辨識也是一個很有趣的一個議題,因為它可以運用在許多的相關設備,本論文之主要研究目標是利用OpenCV 函式庫中所提供之影像辨識和Visual Studio2013尋找出一色藍色的球體,之後將藍色球體放置平台上,控制移動後平台每一次橫向移動一厘米,經由opencv運算得到偏移之像素,由實驗結果顯示,移動平臺每移動一厘米可得到四個偏移像素,第二個實驗就是介由控制平台縱向移動一厘米,opencv運算出來的結果,就會得知每個素值會相差三到四個偏移像素,最後把上面所述的縱向位移和橫向位移兩個鏡頭同時偵測就會知道球體移動的方位及像素,最後再利用移動鏡頭來找尋藍色球體的X座標、Y 座標及像素值。
The computer in the future will increase the speed of operation. In order to give the user greater security and reliability, it is now gradually used in face recognition, voice recognition, fingerprint identification, color identification and other related identification systems. Image recognition is also an interesting topic because it can be applied to many related devices. The main research objective of this paper is to use the image recognition provided by the OpenCV library and Visual Studio 2013 to find the blue sphere. Place the blue spheres on the platform, control the movement of the platform after each horizontal movement of one centimeter, through the opencv operation to get the offset pixels, the experimental results show that the mobile platform can get four offset pixels for each centimeter of movement, the second one The experiment is based on the longitudinal movement of the control platform by one centimeter, and the result of the opencv operation. It will be known that each prime value will differ by three to four offset pixels. Finally, both the longitudinal displacement and the lateral displacement as described above are simultaneous. the direction of the sphere''s movement will be detected.
摘  要.........II
Abstract........III
誌  謝 ........IV
目  錄 ........V
圖目錄..........VII
第一章 緒論....1
1.1 前言........1
1.2 研究動機.....1
1.3 論文架構.... 2
第二章 立體幾何學基本理論 ...3
2.1 前言....................3
2.2 OPENCV程式集............3
2.3 深度知覺的方法...........4
2.4 最小二乘法...............4
第三章 實驗架構..............6
第四章 實驗結果..............10
4.1 橫向位移的實驗數據.......10
4.2 縱向位移的實驗數據............12
4.3 縱向橫向同時的實驗數據........14
4.4鏡頭橫向位移的實驗數據 ........20
第五章 結論與探討................23
附錄............................24
第六章 參考文獻..................32
簡 歷........................33
[1]高靜瑤,「智慧型物體追蹤監控系統之開發」,國立中興大學電機工程學系,碩士論文,2007。
[2]張哲誠,「臉部控制文件/圖片瀏覽系統」,國立中興大學電機工程學系,碩士論文,2008。
[3]戴上明,「具自動物體追蹤功能之遠端監控系統」,國立中興大學電機工程學系,碩士論文,2008。
[4]陳勝勇、劉盛等,「基於OpenCV 的計算機視覺技術實現」,科學出版社,2008。
[5]劉瑞禎、于仕琪,「OpenCV 教程-基礎篇」,北京航空航天大學出版社,2007。
[6]莊臺寶,「立體攝影辨識物體景深的技術應用於外場景」,國立臺灣師範大學,資訊教育系,碩士論文,2005。
[7]OpenCV C interface: http://docs.opencv.org
[8]Ch OpenCV: http://www.softintegration.com/products/thirdparty/opencv/
[9]Cuda GPU port: http://opencv.org/platforms/cuda.html
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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