C++基于Qt和OpenCV的米粒计数与缺陷检测系统

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0 下载量 88 浏览量 更新于2024-10-13 1 收藏 2.14MB ZIP 举报
资源摘要信息:"本资源是一个基于Qt和OpenCV的米粒计数及缺陷检测系统C++源码,该项目是一个个人毕设项目,经过严格的调试测试,确保可以运行。该资源主要面向计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者,也可以作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。 项目开发编译工具主要选用C++语言,程序编写选用QT Creator,界面开发工具选用QT Designer,构建程序选用qmake,图像处理库选用开源的Opencv3.4.14。软件功能主要包括实现米粒目标计数,编写目标分析函数实现目标的缺陷分类,利用C++结合OpenCV编写程序实现点击按钮后读取图像、调用计数函数、调用目标分析函数实现计数及分类输出、将结果显示在用户界面上。 该项目的开发涉及到多个知识点,包括但不限于Qt编程、C++编程、OpenCV图像处理、机器学习等。其中,Qt是一个跨平台的C++图形用户界面应用程序框架,广泛用于开发具有图形用户界面的应用程序。C++是一种静态数据类型、编译式、通用的编程语言,是Qt的编程语言。OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,提供很多常用的功能,如图像处理、图像分割、特征提取、机器学习等。 在本项目中,使用Qt和OpenCV可以实现一个简单的米粒计数及缺陷检测系统。首先,使用Qt的界面设计工具设计出一个简洁直观的用户界面,用户可以通过这个界面上传需要处理的米粒图片,然后点击按钮开始计数和分类。接下来,使用OpenCV对上传的图片进行处理,提取米粒的目标区域,并对其进行计数和分类。最后,将处理结果显示在用户界面上,供用户查看和分析。 该项目的学习和使用,可以帮助学习者更好地理解和掌握Qt编程、C++编程、OpenCV图像处理等知识,提高学习者的编程能力和实际应用能力。同时,该项目也可以作为一个学习项目的参考,帮助学习者理解如何将理论知识应用到实际问题的解决中。"
2023-07-04 上传
1.版本:matlab2014/2019a/2021a,内含运行结果,不会运行可私信 2.领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,更多内容可点击博主头像 3.内容:标题所示,对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群:本科,硕士等教研学习使用 5.博客介绍:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可si信 %% 开发者:Matlab科研助手 %% 更多咨询关注天天Matlab微信公众号 ### 团队长期从事下列领域算法的研究和改进: ### 1 智能优化算法及应用 **1.1 改进智能优化算法方面(单目标和多目标)** **1.2 生产调度方面** 1.2.1 装配线调度研究 1.2.2 车间调度研究 1.2.3 生产线平衡研究 1.2.4 水库梯度调度研究 **1.3 路径规划方面** 1.3.1 旅行商问题研究(TSP、TSPTW) 1.3.2 各类车辆路径规划问题研究(vrp、VRPTW、CVRP) 1.3.3 机器人路径规划问题研究 1.3.4 无人机三维路径规划问题研究 1.3.5 多式联运问题研究 1.3.6 无人机结合车辆路径配送 **1.4 三维装箱求解** **1.5 物流选址研究** 1.5.1 背包问题 1.5.2 物流选址 1.5.4 货位优化 ##### 1.6 电力系统优化研究 1.6.1 微电网优化 1.6.2 配电网系统优化 1.6.3 配电网重构 1.6.4 有序充电 1.6.5 储能双层优化调度 1.6.6 储能优化配置 ### 2 神经网络回归预测、时序预测、分类清单 **2.1 bp预测和分类** **2.2 lssvm预测和分类** **2.3 svm预测和分类** **2.4 cnn预测和分类** ##### 2.5 ELM预测和分类 ##### 2.6 KELM预测和分类 **2.7 ELMAN预测和分类** ##### 2.8 LSTM预测和分类 **2.9 RBF预测和分类** ##### 2.10 DBN预测和分类 ##### 2.11 FNN预测 ##### 2.12 DELM预测和分类 ##### 2.13 BIlstm预测和分类 ##### 2.14 宽度学习预测和分类 ##### 2.15 模糊小波神经网络预测和分类 ##### 2.16 GRU预测和分类 ### 3 图像处理算法 **3.1 图像识别** 3.1.1 车牌、交通标志识别(新能源、国内外、复杂环境下车牌) 3.1.2 发票、身份证、银行卡识别 3.1.3 人脸类别和表情识别 3.1.4 打靶识别 3.1.5 字符识别(字母、数字、手写体、汉字、验证码) 3.1.6 病灶识别 3.1.7 花朵、药材、水果蔬菜识别 3.1.8 指纹、手势、虹膜识别 3.1.9 路面状态和裂缝识别 3.1.10 行为识别 3.1.11 万用表和表盘识别 3.1.12 人民币识别 3.1.13 答题卡识别 **3.2 图像分割** **3.3 图像检测** 3.3.1 显著性检测 3.3.2 缺陷检测 3.3.3 疲劳检测 3.3.4 病害检测 3.3.5 火灾检测 3.3.6 行人检测 3.3.7 水果分级 **3.4 图像隐藏** **3.5 图像去噪** **3.6 图像融合** **3.7 图像配准** **3.8 图像增强** **3.9 图像压缩** ##### 3.10 图像重建 ### 4 信号处理算法 **4.1 信号识别** **4.2 信号检测** **4.3 信号嵌入和提取** **4.4 信号去噪** ##### 4.5 故障诊断 ##### 4.6 脑电信号 ##### 4.7 心电信号 ##### 4.8 肌电信号 ### 5 元胞自动机仿真 **5.1 模拟交通流** **5.2 模拟人群疏散** **5.3 模拟病毒扩散** **5.4 模拟晶体生长** ### 6 无线传感器网络 ##### 6.1 无线传感器定位 ##### 6.2 无线传感器覆盖优化 ##### 6.3 室内定位 ##### 6.4 无线传感器通信及优化 ##### 6.5 无人机通信中继优化 #####