针对路亚运动中需要对捕获鱼的长度进行测量的问题,本文是基于i OS平台上对目标做出识别进而测量出物体的长度。主要是通过Open CV在i OS中对手机拍摄的鱼尺照片做出高精度的识别,保证能够快速、准确地对目标进行识别,同时既要保证高精度的测量尺寸的大小,还要保证同场竞技过程中的公平性。实验结果是测量误差降到最低。再通过对二阶导数求导，使模板卷积形成离散的像素点，这2种操作结合后只用一个模板代替就可以了。比如说，Y方向上的模版即如图1所示。图1展示了9×9方框滤波掩膜版，其中灰色部分掩膜版值为0，对应二阶高斯滤波系数σ=1．2，识别与长度测量研究-电动数控切管机张家港切管机全自动切管机数控切管机方框滤波模板和图像卷积运算后的值则分别标记为Lxx、Lxy、Lyy。(a)Y方向上的模版(a)X和Y方向上的二阶混合偏导模版(图19×9方框滤波掩膜版F了这个近似的模板后，计算高斯滤波和二阶导数两个步骤就可以合并为一个步骤完成。同时，又引入了积分图像，因此更提高了运算效率。1．2．2构造高斯金字塔研究可知，在SIFT算法的高斯金字塔构造过程中，SIFT算法的速度获得了进一步的提升。识别与长度测量研究-电动数控切管机张家港切管机全自动切管机数控切管机在SIFT算法中，每一组(octave)图像的大小是不同的，下一组是上一组图像的降采样(1/4大小);但在每一组内部，彼此的图像大小是一样的识别与长度测量研究-电动数控切管机张家港切管机全自动切管机数控切管机，本文有公司网站张家港全自动切管机 网站采集转载中国知网资源整理! http://www.qieguanjixie.com不同的只是其中采用的尺度σ的不同。而且在模糊过程中，与其关联的高斯模板大小总是不变的，就是尺度σ会发生改变。对于SUＲF而言，图像的大小保持固定不变，改变的只是高斯模糊模板的尺寸，然而尺度σ也是会存在一定改变的。图2(a)是高斯模板保持不变、图像大小改变的情况，因此对SIFT算法比较适用。图2(b)是高斯模板做出了改变、图像大小固定的情况，因此对SUＲF算法比较合适。究其原因在于SUＲF算法没有降采样的过程，就使得处理速度得到提高。(a)高斯模板不变，板大小总是不变的，就是尺度σ会发生改变。对于SUＲF而言，图像的大小保持固定不变，改变的只是高斯模糊模板的尺寸，然而尺度σ也是会存在一定改变的。图2(a)是高斯模板保持不变、图像大小改变的情况，因此对SIFT算法比较适用。图2(b)是高斯模板做出了改变、图像大小固定的情况，因此对SUＲF算法比较合适。究其原因在于SUＲF算法没有降采样的过程，就使得处理速度得到提高。(a)高斯模板不变，图像大小改变(a)高斯模板改变，图像大小图2高斯金字塔构造Fig．2GaussPyramidstructure1．2．3定位特征点首先，对特征点进行初步定维。如图3所示，将经过Hessian矩阵处理后的每个像素点与其三维领域的26个点大小进行比较。比较后发现，如果这是26个点中比较后得到的极值，便保留下来，并作为初步的特征点。图3维领域大小比较Fig识别与长度测量研究-电动数控切管机张家港切管机全自动切管机数控切管机本文有公司网站张家港全自动切管机 网站采集转载中国知网资源整理! http://www.qieguanjixie.com