基于双目立体视觉技术的棉株动态识别研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 棉花打顶机研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 棉株识别研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 双目立体视觉技术研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究的内容及技术路线 | 第15-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第16-17页 |
| 1.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 双目立体视觉系统构建 | 第18-23页 |
| 2.1 棉株识别立体视觉系统设计 | 第18-19页 |
| 2.1.1 计算机视觉系统原理 | 第18页 |
| 2.1.2 棉株识别立体视觉系统设计要求 | 第18-19页 |
| 2.2 总体设计 | 第19页 |
| 2.3 硬件系统组成 | 第19-22页 |
| 2.3.1 数码相机 | 第19-20页 |
| 2.3.2 台式液晶电脑 | 第20页 |
| 2.3.3 摄像头 | 第20-21页 |
| 2.3.4 执行机构选材 | 第21-22页 |
| 2.4 软件系统组成 | 第22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 相机标定及棉株图像采集 | 第23-35页 |
| 3.1 相机标定 | 第23-33页 |
| 3.1.1 相机成像模型 | 第23-24页 |
| 3.1.2 图像坐标系、相机坐标系、世界坐标系 | 第24-26页 |
| 3.1.3 相机标定公式 | 第26-28页 |
| 3.1.4 相机标定试验 | 第28-33页 |
| 3.2 棉株图像采集实验 | 第33-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于级联分类器的棉株顶尖检测识别 | 第35-49页 |
| 4.1 算法概述与原理 | 第35-37页 |
| 4.2 图像 Haar_Like 形状特征 | 第37-38页 |
| 4.3 积分图 | 第38-40页 |
| 4.4 分类器的设计和级联 | 第40-45页 |
| 4.4.1 Adaboost 算法描述 | 第40-41页 |
| 4.4.2 弱分类器生成算法 | 第41-42页 |
| 4.4.3 多层级联分类器的设计 | 第42-44页 |
| 4.4.4 应用多层级联分类器检测实验结果及分析 | 第44-45页 |
| 4.5 基于 OpenCV 库的棉株定位 | 第45-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 棉株动态识别系统集成 | 第49-52页 |
| 5.1 棉株动态识别系统总体结构 | 第49页 |
| 5.2 运行平台和开发环境选择 | 第49-51页 |
| 5.2.1 运行平台和开发环境选择 | 第49-50页 |
| 5.2.2 系统界面及系统实现流程 | 第50-51页 |
| 5.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 结论与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 结论 | 第52页 |
| 6.2 展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 作者简历及发表论文 | 第59-60页 |
| 导师评阅表 | 第60页 |
