python基于opencv课程设计

### Python OpenCV课程设计教程与示例项目

#### 使用Python和OpenCV进行图像处理的课程设计方案

为了帮助学生更好地理解和应用Python OpenCV的知识，在课程设计中可以采用一系列实践性强的小型项目作为教学载体。这些项目不仅能够巩固理论知识，还能提高学生的动手能力和解决问题的能力。

#### 基础入门级项目：简单的图像编辑器

创建一个简易版的照片编辑应用程序，允许用户加载图片文件并执行基本操作，如调整亮度对比度、裁剪、旋转等。此过程涉及到了解如何读取/保存图像数据[^1]：

import cv2

def adjust_brightness_contrast(image, alpha=1.0, beta=0):
    adjusted_image = cv2.convertScaleAbs(image, alpha=alpha, beta=beta)
    return adjusted_image

#### 中级进阶项目：物体检测与跟踪系统

构建一套基于颜色特征的目标追踪程序，该程序可以在实时视频流中定位特定颜色的对象，并跟随其移动路径。这一步骤会涉及到更复杂的概念和技术，比如色彩空间转换、轮廓发现等功能[^2]:

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    
    hsv_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    lower_blue = np.array([94, 80, 2])
    upper_blue = np.array([126, 255, 255])
    mask = cv2.inRange(hsv_frame, lower_blue, upper_blue)
    
    contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    for cnt in contours:
        area = cv2.contourArea(cnt)
        if area > 500:
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 3)
            
    cv2.imshow('Frame', frame)
    
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if key == ord('q'):
        break
        
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()

#### 高级综合项目：面部表情识别工具

开发一款利用深度学习模型分析人类脸部情绪的应用软件。这个阶段的学生应当熟悉卷积神经网络(CNNs)，并且知道怎样训练预定义好的分类器来进行预测工作。此外，还需要掌握有关于人脸检测的相关API调用方式[^3].

from keras.models import load_model
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
emotion_dict = {0: "Angry", 1: "Disgusted", 2: "Fearful", 3: "Happy", 4: "Neutral", 5: "Sad", 6: "Surprised"}

model = load_model('path_to_your_trained_emotion_recognition_model')

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)

    for (x, y, w, h) in faces:
        roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w]
        cropped_img = np.expand_dims(np.expand_dims(cv2.resize(roi_gray, (48, 48)), -1), 0)
        
        prediction = model.predict(cropped_img)
        maxindex = int(np.argmax(prediction))
        emotion_text = emotion_dict[maxindex]

        cv2.putText(frame, emotion_text, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 0, 0), 2, cv2.LINE_AA)
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)

    cv2.imshow('Video', cv2.resize(frame,(720,480)))

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
    
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()