图像处理在工程中的应用

传感器

图像处理在工程和科研中都具有广泛的应用，例如：图像处理是机器视觉的基础，能够提高人机交互的效率，扩宽机器人的使用范围；在科研方面，相关学者把图像处理与分子动力学相结合，实现了多晶材料、梯度结构等裂纹扩展路径的预测，具体见深度学习在断裂力学中的应用，以此为契机，偷偷学习一波图像处理相关的技术，近期终于完成了相关程序的调试，还是很不错的，😄~

程序主要的功能如下：1、通过程序控制摄像头进行手势图像的采集；2、对卷积网络进行训练，得到最优模型参数；3、对采集到的手势进行判断，具体如下图所示：

附：后续需要学习的内容主要包括：1、把无线数据传输集成到系统内部；2、提高程序在复杂背景下识别的准确率。

附录：补充材料

1、图像抓取：安装OpenCV、Python PIL等库函数，实现图片的显示、保存、裁剪、合成以及滤波等功能，实验中采集的训练样本主要包含五类，每类200张，共1000张，图像的像素为440*450；通过image.resize命令，把图片大小统一变为227*227，图像采集过程具体如下所示：

12年购买的笔记本，依然可以安装Pycharm，TensorFlow，OpenCV等，性能还是不错的，😅

#主要的程序代码
import cv2 as cv
capture=cv.VideoCapture(0)
ret,frame=capture.read()
img=frame[img_y:(img_y+height),img_x:(img_x+width)]
cv.imshow("frame",img)
cv.imwrite("E:/python/data"+'ges_1'+str(num)+".jpg",img)

其中，VideoCapture()中参数是0，表示打开笔记本的内置摄像头，参数是视频文件路径则打开视频，如cap = cv2.VideoCapture("../test.avi")；ret，frame是获cap.read()方法的两个返回值。其中，ret是布尔值，如果读取帧是正确的则返回True，如果文件读取到结尾，它的返回值就为False，frame就是每一帧的图像，是个三维矩阵，默认的像素值为640*480；img_x、img_y分别表示图像裁剪的起始位置。

2、图像识别：基于机器学习方法进行图像识别通常分为几个阶段：人工设计特征，提取特征和用分类器进行分类，人工设计特征和提取特征非常复杂和困难，而深度学习方法通过构建深层神经网络结构，将这繁琐的步骤全权交给神经网络，不需要过多的人工干预，极大提高了识别效率。其中，卷积神经网络主要由卷积层、激活函数、池化层、全连接层等几部分组成，具体如下所示：

卷积神经网络相对于传统的全连接网络，其网络参数变量大大减少，降低了由于参数过多引起的过拟合现象的发生，padding=”same”表示原图像经过卷积操作后得到的特征图与原图尺寸一致；padding=”valid”表示不适用全 0 填充，原图经过卷积操作后尺寸将发生变化。

池化层主要对特征数据进行降维，极大的提高了数据的抗干扰能力，常见的池化层有最大池化与均值池化。

随着训练次数的增加，手势识别的准确率不断提高，最终达到98%以上，具有较好的识别效果；第二张图可知，随着模型训练次数的不断增加，损失函数逐渐减小，其具体的迭代过程与有限元求取过程类似，本文中采用AdamOptimizer算法，具体参见https://blog.csdn.net/lomodays207/article/details/84027365

附1：数据手套（Data Glave）是一种常见的研究手势识别技术的硬件设备，其内置了大量的传感器，可以很容易获取到手掌和手套的位置，该方法具有精度高、反应速度快等优点，然而该方法具有较高的成本，例如：CyberGlove数据手套价格达到了30W，极大的限制了产品的推广。近些年来，随着计算机技术的发展，各类图像处理算法应运而生，使得准确识别人体手势成为了可能，大大缩减了人与机器的距离。

附2：对于我这个外行来说，感觉最麻烦的是整体框架的搭建，😅；

附3：感兴趣的可以提供程序源码，😄