摘 要

本文的目的是通过图像识别的方式，快速识别卷烟经营户的柜台里摆放的什么品牌的香烟，分别放置在柜台的什么位置，为烟草公司提供相关数据。根据市场规律可以针对全国各地的市场需求，生产对应销量高的香烟，提高生产效率和应用率。图像自动识别应用了众多领域的技术，包括图像处理、机器智能、识别模式、控制自动化等多方技术。而且应用领域广泛，比如自动驾驶、医学判断、目标控制、智能交通等方面。因此，烟盒的自动识别技术的研究具有重要的意义。本文的研究内容包括：

1.对图像识别和C 语言相关知识的准备，方便系统的构架。

2.设计整个识别系统，包括系统的功能实现设计，核心代码分析和系统流程分析。

3.系统性能的测试演示，对系统的性能进行多次样本演示反映系统整体完成情况

关键词:烟盒识别，C ，图像处理

Abstract

The purpose of this paper is to quickly identify what brand of cigarettes are placed in the counter of the cigarette business owner through image recognition, and place them at the counter to provide relevant data for the tobacco company. According to market rules, we can produce cigarettes with high sales volume for market demand across the country, and improve production efficiency and application rate. Image recognition is an important area of artificial intelligence. In order to compile a computer program that simulates human image recognition activities, different image recognition models have been proposed. For example, template matching model.

The research content of this paper includes:

1. Preparation of image recognition and C language related knowledge to facilitate the system architecture.

2. Design the entire identification system, including the system's functional implementation design, core code analysis and system flow analysis.

3. Test demonstration of system performance, multiple sample demonstrations of system performance to reflect the overall completion of the system

Keywords: Cigarette case recognition, C , image processing

目录

第1章 绪论 1

1.1 研究目的及意义 1

1.2 国内外发展现状 1

1.3 课题进行步骤 2

第2章 相关技术简介 3

2.1 C 简介 3

2.2 图像处理 4

2.3 图像识别 7

第3章 系统分析 8

3.1 系统功能需求 9

3.2 可行性分析 9

3.2.1 技术可行性 9

3.2.2操作可行性 10

3.2.3 经济可行性 10

3.2.4 法律可行性 10

第4章 系统设计与实现 10

4.1 设计目标及原则 10

4.2 整体框架设计 11

4.3 系统流程设计 11

4.4 系统实现 12

4.4.1代码设计原则 12

4.4.2核心代码分析 13

4.4.3系统运行界面 14

第5章 软件测试与分析 18

5.1测试环境与测试条件 18

5.2性能测试 18

5.4测试用例 21

5.5系统运行情况 25

第6章 总结 26

参考文献 27

附录 28

致谢 37

第1章 绪论

1.1 研究目的及意义

烟盒识别与分类在对于区分香烟的种类,探索香烟的发展,对于人类自身发展、科普具有 特别重要的意义。目前的烟盒识别与分类主要由人完成,但由于烟盒种类成千上百种,面对如此庞大的种类世界,任何一个收藏爱好者都不可能知道所有的香烟的种类,人工识别不仅工作量大，难度大，而且容易受人员主观因素的影响，容易造成出错，降低了识别的准确率，效率低下，而且随着强度的增大，会造成人员的视觉疲劳，这给进一步研究香烟发展带来了困难。 在现在世界范围内，计算机技术逐渐成熟，大大促进了人工智能的新兴科研项目的发展，这些前沿项目也推动的机算计视觉技术的智能化，这些新项目大大提高了工作效率，又节省了人力物力。排除了限于现场条件，个人主观因素等影响检测结果，能够高效精准的进行图像识别。^[1]

图像识别属于机器视觉技术的一个分支，他靠模拟人眼系统来自动化分析图像并且还能通过给出的实物样本范例来自动收集图像的信息，特征，通过计算来实际检测其他模本 ^[2]烟盒识别准确率达到92%。烟盒识别系统的应用大大节省了人力物力，让烟盒识别工作更科学化、规范化、高效化。

1.2 国内外发展现状

目前，随着计算机的迅速发展，停留在理论讨论阶段的样本识别技术发展具体的实际应用上，人们将主要的的关注开始指向那些用于语音、图像、机器人以及人工智能等的样本识别事实问题。改变这些题目的关键是需要实现而复杂的实时数据处理，而现在的计算机储存容量问题和计算速度不够，使得具体实时化的应用受限制。这种面向现实应用的样本识别技术督促人们开始将样本识别应用到并向处理的计算机学习，而神经网络模式识别技术又大大推动了模板的实时应用，对于这种应用，图像识别是一个重要的邻域

自当今社会，从研究的意义来讲的话，图像识别是一个很有意义的研究方向，而且在现在这样的机器学习与模糊逻辑技术高速前行的背景之下，众多科学家对图像识别的探索与发展有了更多的与以前不同的思路以及方法，在这样的环境之下，可以说对于这一个技术的研究，焕发了第二春。在现在这个阶段，全球各个国家都有不少的科学家正研究这一技术，这一技术不可谓不重要，它可以说是数据的收集、处理筛选、输入样本表达的选择、模式识别分类器的选择以及用样本集对识别器的有指引的锻炼等大部分的研究项目的核心。^[3]机器学习图像识别提供了新的手段。正是神经网络所拥有的这种自我学习能力、扩散能力、非线性和运算高度并行的能力使得样本识别成为目前机器学习大大领先的应用范围。

虽然国内关于图像识别技术的发展进程以及开始的时间远远落后于其他国家，但是随着越来越多的科学家投入这一领域，从前几年开始，我国的这一项目相较于其他国家而言已经初步具有了竞争力。值得一谈的是，这一技术在中国的一些高等学府也正在负重前行，观其成果，以清华和国防科大为最。

1.3 课题进行步骤

本文首先对改题目所涉及的图像识别相关的发展前景以及意义做出了相关阐述并简单的概述了国内外对这一行业的探索情况，然后对系统所使用的相关技术以及开发工具环境等进行阐述，紧接着对系统进行分析，包括系统的功能需求、可行性以及系统开发环境等进行分析，在分析的基础上对系统进行设计，包括架构设计、功能设计、流程设计等，通过设计对系统的各个功能进行编码实现，本系统通过C 语言开发，首先采集柜台香烟照片，转换为灰度图，接着调用二值化方法进行二值化，得到轮廓图，提取每个blob区域分割出单个香烟包装的照片，随后提取每个包装的纹理特征向量，和模板特征向量匹配进而得出当前香烟的品牌规格。最后对系统各功能进行整合与测试。

第2章 相关技术简介

2.1 C 简介

C 是近年来非常火热的一门开发语言，它在C语言的基础上进行了功能扩展，不仅能对代码进行程序化设计，还可以像java那样，面向对象编程，进行数据类型的抽象，还能对方法进行继承和多态。正式由于C 这种既能进行过程化设计又能面向对象编程的特点，使它的应用也特别广泛。