数字图像处理大作业实践：从识别到拼接

"该资源是一份来自上海交通大学电子专业的图像处理大作业，旨在通过一系列实践项目帮助学生掌握图像处理的基本技能。作业涵盖多个方面，包括印刷体数字识别、物体计数（筷子和硬币）、图像拼接、液位与数字读数关系分析、条形码检测与读取、图像合成、车牌数字提取与识别、灰度图像的漫游以及人眼睡意疲劳检测。每个项目都有具体的操作要求和实验目标，旨在提升学生的实际操作能力和理论理解能力。" 1. **印刷体数字识别**：这个任务涉及到字符分割和识别技术，包括预处理、特征提取（如边缘检测、形状特征）和机器学习模型（如SVM或神经网络）的应用，用于识别不同大小和角度的数字。 2. **筷子和硬币检测**：这个项目要求物体检测和计数，可能需要应用图像分割、边缘检测、连通组件分析等技术，结合机器学习方法（如滑动窗口检测或YOLO等深度学习框架）来识别和计数筷子和硬币。 3. **图像拼接**：图像拼接涉及图像配准、特征匹配（如SIFT或SURF）和几何变换（如透视变换）。需要确保在相同条件下拍摄图像，以保证拼接的准确性。 4. **饮料液位与数字读数的关系**：这个实验要求测量和建模液位与重量之间的关系，可能需要用到图像分析和数学建模，通过图像处理获取液位信息，并与电子秤的读数对比。 5. **条形码检测与读取**：理解一维条形码的编码原理，运用图像处理技术检测条形码，再通过解码算法（如Zebra Crossing或UPC/EAN解码器）读取条形码数据，同时涉及二维条形码（如QR码）的处理。 6. **图像合成**：这个任务需要人像分割、关键点检测和图像融合技术，结合图像映射和变形来实现人像与其他图像的无缝融合。 7. **车牌数字提取与识别**：车牌识别系统通常包括预处理（如二值化）、车牌定位、字符切割和OCR（光学字符识别），可能需要训练特定的字符识别模型。 8. **灰度图像的漫游**：这个项目涉及图像显示和窗口操作，需要编程实现图像的缩放和灰度信息及直方图的实时显示。 9. **人眼睡意疲劳检测**：通过分析视频流中的眼部特征，如眼睛开合程度，可能结合Haar级联分类器或基于深度学习的面部关键点检测，判断疲劳状态。 这些作业涵盖了图像处理的主要领域，为学生提供了全面的实践经验，有助于他们理解和掌握图像处理的核心概念和技术。