基于Android的单图像距离测量方法研究与软件设计文献综述
2020-05-01 08:48:10
1．目的及意义
随着移动电话技术的飞速发展，手机成了现代人生活中必不可缺的电子用品之一。与最早于1990年出现的大哥大相比，现代移动电话外观变得更加时尚，功能更加丰富。现代手机一般包括至少一个显示器和一套按键，除典型的电话功能外，还包含了个人数码助手、游戏机、照相机、GPS和连接互联网等更多功能，可以概括性地统称为智能手机。智能手机发展至今有iOS和Android两种主流系统。Android是一个基于Linux内核的开放源代码移动操作系统，主要设计用于触屏移动设备和智能手机与其他便携式设备。 Android操作系统支持识别且使用视频照片摄像头，并进一步处理图像，因此满足了人机交互技术中计算机视觉的要求，可以基于Android系统开发图像相关的应用。
而计算机视觉是用摄像机对目标进行测量等机器视觉并处理图像的科学技术，通俗地说就是研究如何使机器“看”，让电脑代替肉眼观察事物并分析图像，尝试从图像或多维数据中获取信息的人工智能系统。机器视觉需要的条件比较多，有图像信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模，把这些处理紧密集成起来才能称得上是有能力的视觉系统，视觉系统常常能发挥对目标进行识别、跟踪和检测等功能，应用前景十分宽广。在计算机视觉系统的开发过程中，OpenCV是常用到的跨平台计算机视觉库。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个由英特尔公司开发以BSD许可证授权发行的免费计算机视觉库，可以运行在Android、Windows、Maemo、FreeBSD、OpenBSD、iOS、Linux和Mac OS平台，用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，具有轻量级和高效的特性，满足需要图像处理和计算机视觉方面的许多通用算法。
基于图像的测量技术是计算机视觉领域中重要的一部分，把图像当作检测和传递信息的手段或载体并加以利用的测量途径。在1980年代，美国国家标准局已经判断到未来九成的检测任务由视觉系统完成，并且美国有100多家公司跻身于视觉检测技术的研发行业。我国大学和科研单位在计算机视觉研究中也投入巨大，产生了颇丰的成果，在计算机视觉相关国际学术会议和权威期刊中，包括IEEET-PAMI等顶级期刊会议，国内学者发表的工作越来越多。
而基于图像测量技术的距离测量在生产中分为接触式和非接触式。基于图像的非接触式测距方法自动化程度高，测量速度快，信息量丰富，动态范围大，受到人们高度重视，在工业生产中应用越来越遍及，可以逐渐取代传统的人工测距，发现新的优良测距方法具有十分重要的实际意义。
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[1] Baggio, Daniel Lélis. OpenCV 3.0 Computer Vision with Java [M]. Packt Publishing Ltd, 2015.
[2] W.-Y. Wang, M.-C. Lu, C.-T. Chuang, and J.-C. Cheng. Image-based height measuring system[C]. in Proc. 7th WSEAS Int. Conf. Signal Process. Comput. Geometry Artifical Vis. (ISCGAV), 2007, pp. 147–152.
[3] Shangwen Chen, Xianyong Fang, Jianbing Shen. Single-Image Distance Measurement by a Smart Mobile Device[J]. IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS,2016.
[4] 韩延祥,张志胜, 戴敏. 用于目标测距的单目视觉测量方法[J].光学精密工程.2011,(05).
[5] 郭霖.第一行代码Android[M]. 第二版. 北京: 人民邮电出版社, 2016.
[6]曹森鹏，曹益平.基于单帧图像的物体面内位移和速度测量.2016（11）
[7] 何立新，孔斌，杨静.单目图像内静态物体深度的自动测量方法2016
[8] 陈至坤，徐傲，王福斌，王一.基于单目视觉和圆结构光的目标姿态测量方法.应用光学.2016
[9] 赖志伟.基于安卓的光学字符识别应用研究与实现.暨南大学.2016
[10]张学工. 模式识别[M]. 第三版. 北京: 清华大学出版社, 2010
[11]Di Wu, Lionel Pigou.Deep Dynamic Neural Networks for Multimodal
Gesture Segmentation and Recognition [J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 2016，38（8）
[12] 曽敏，王泽勇，罗林，高晓蓉.基于OpenCV的安卓Camera应用设计和实现.信息技术。2016
[13] 徐慧，邵浩然，王俭，周文瑄，史梦飞.基于安卓平台的手机智能测距方法.2016
[14]钱春妍. 基于OpenCV的实时手势识别与应用研究[D].重庆大学，2015.
[15] 龚爱平，吴武豪，裘正军，何勇.基于Android系统手机的叶面积测量方法.农业机械学报.2013
随着移动电话技术的飞速发展，手机成了现代人生活中必不可缺的电子用品之一。与最早于1990年出现的大哥大相比，现代移动电话外观变得更加时尚，功能更加丰富。现代手机一般包括至少一个显示器和一套按键，除典型的电话功能外，还包含了个人数码助手、游戏机、照相机、GPS和连接互联网等更多功能，可以概括性地统称为智能手机。智能手机发展至今有iOS和Android两种主流系统。Android是一个基于Linux内核的开放源代码移动操作系统，主要设计用于触屏移动设备和智能手机与其他便携式设备。 Android操作系统支持识别且使用视频照片摄像头，并进一步处理图像，因此满足了人机交互技术中计算机视觉的要求，可以基于Android系统开发图像相关的应用。
而计算机视觉是用摄像机对目标进行测量等机器视觉并处理图像的科学技术，通俗地说就是研究如何使机器“看”，让电脑代替肉眼观察事物并分析图像，尝试从图像或多维数据中获取信息的人工智能系统。机器视觉需要的条件比较多，有图像信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模，把这些处理紧密集成起来才能称得上是有能力的视觉系统，视觉系统常常能发挥对目标进行识别、跟踪和检测等功能，应用前景十分宽广。在计算机视觉系统的开发过程中，OpenCV是常用到的跨平台计算机视觉库。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个由英特尔公司开发以BSD许可证授权发行的免费计算机视觉库，可以运行在Android、Windows、Maemo、FreeBSD、OpenBSD、iOS、Linux和Mac OS平台，用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，具有轻量级和高效的特性，满足需要图像处理和计算机视觉方面的许多通用算法。
基于图像的测量技术是计算机视觉领域中重要的一部分，把图像当作检测和传递信息的手段或载体并加以利用的测量途径。在1980年代，美国国家标准局已经判断到未来九成的检测任务由视觉系统完成，并且美国有100多家公司跻身于视觉检测技术的研发行业。我国大学和科研单位在计算机视觉研究中也投入巨大，产生了颇丰的成果，在计算机视觉相关国际学术会议和权威期刊中，包括IEEET-PAMI等顶级期刊会议，国内学者发表的工作越来越多。
而基于图像测量技术的距离测量在生产中分为接触式和非接触式。基于图像的非接触式测距方法自动化程度高，测量速度快，信息量丰富，动态范围大，受到人们高度重视，在工业生产中应用越来越遍及，可以逐渐取代传统的人工测距，发现新的优良测距方法具有十分重要的实际意义。
2. 研究的基本内容与方案
{title}本课题主要研究在Android系统上实现基于单图像距离测量，如何对OpenCV进行基于Android的配置，运用图像处理及计算机视觉等相关知识，寻找单图像像素距离与实际距离的关系，并以厘米为单位显示结果，完整开发一款可实现目标功能的软件APP，并具有良好的用户操作界面，完成相机-目标物体之间距离的测量功能以及用户设定的两目标点之间的距离。
课题目标是制作完成一个基于Android系统的手机应用，用户能通过应用的交互界面，得知手机摄像头到目标物体的实际距离，或者测量出用户在图像中设置的两个像素点的实际距离，以厘米为单位显示在应用中。
在捕获的图像过程中，我们通过嵌入式的加速度计获得的加速度数据来确定视图方向，并就此建立图像平面中的像素和地面上对应目标点之间的几何关系，像素中对应两点的距离通过放大比率的线性模型转换成目标物体的实际距离。需要先对取得的加速度数据进行去噪，降低因噪声带来的误差，并且确定图像中标准参考物的实际距离和像素距离，以此为参考。本应用开发在Windows10下谷歌推出的开发平台Android Studio，并为Android studio配置了OpenCV，是其能实现设计中用到的计算机视觉操作。首先建立图像坐标OXZY，焦距f则是摄像机光学中心与O点的距离，借助经过去噪处理的加速度数据将像素投影到实际地面，然后校准摄像机求得焦距f，计算像素距离和实际距离的放大比例和图像中两个像素之间的距离，最后通过相关算法计算得到相对应的距离。
3. 参考文献[1] Baggio, Daniel Lélis. OpenCV 3.0 Computer Vision with Java [M]. Packt Publishing Ltd, 2015.
[2] W.-Y. Wang, M.-C. Lu, C.-T. Chuang, and J.-C. Cheng. Image-based height measuring system[C]. in Proc. 7th WSEAS Int. Conf. Signal Process. Comput. Geometry Artifical Vis. (ISCGAV), 2007, pp. 147–152.
[3] Shangwen Chen, Xianyong Fang, Jianbing Shen. Single-Image Distance Measurement by a Smart Mobile Device[J]. IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS,2016.
[4] 韩延祥,张志胜, 戴敏. 用于目标测距的单目视觉测量方法[J].光学精密工程.2011,(05).
[5] 郭霖.第一行代码Android[M]. 第二版. 北京: 人民邮电出版社, 2016.
[6]曹森鹏，曹益平.基于单帧图像的物体面内位移和速度测量.2016（11）
[7] 何立新，孔斌，杨静.单目图像内静态物体深度的自动测量方法2016
[8] 陈至坤，徐傲，王福斌，王一.基于单目视觉和圆结构光的目标姿态测量方法.应用光学.2016
[9] 赖志伟.基于安卓的光学字符识别应用研究与实现.暨南大学.2016
[10]张学工. 模式识别[M]. 第三版. 北京: 清华大学出版社, 2010
[11]Di Wu, Lionel Pigou.Deep Dynamic Neural Networks for Multimodal
Gesture Segmentation and Recognition [J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 2016，38（8）
[12] 曽敏，王泽勇，罗林，高晓蓉.基于OpenCV的安卓Camera应用设计和实现.信息技术。2016
[13] 徐慧，邵浩然，王俭，周文瑄，史梦飞.基于安卓平台的手机智能测距方法.2016
[14]钱春妍. 基于OpenCV的实时手势识别与应用研究[D].重庆大学，2015.
[15] 龚爱平，吴武豪，裘正军，何勇.基于Android系统手机的叶面积测量方法.农业机械学报.2013
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