图像分类的慧眼识物拍照系统设计与开发(源码)
随着科技的进步，计算机的视觉技术不断创新。这一领域的主要方面之一是图像处理，这已引起研发工作的技术人才的高度重视和关注。在当今社会，由于价格低廉，通讯设备操作简单，人们越来越喜爱使用手机数码相机来进行摄影录像。而不是摄影爱好者或者专业人士的普通人却无法拍出自己想要的好照片，因此研究智能拍照系统有巨大的发展前景。本文研究设计针对想要摄影的普通人的基于图像分类的AI拍照系统。AI拍照系统就是根据用户能够简单快速地拍出好照片的大量的需求建立的系统，通过本系统可以智能地识别出拍摄物，并对其进行相应的图像优化，一键拍摄出好的照片。本系统运用深度学习Caffe框架，以VS2013为开发环境，用QT做界面，采用C++语言和OpenCV技术进行开发编写。关键词 摄影，图像分类，智能，图像优化，Caffe框架，Opencv技术
目 录
1 引言 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究必要性及意义 1
1.3 研究现状 1
1.4 研究课题应达到的要求 3
1.5 本章小结 4
2 系统分析 4
2.1 功能需求分析 4
2.2 性能需求分析 5
2.3 可行性分析 5
2.4 本章小结 5
3 相关技术概述 6
3.1 OpenCV图形库介绍 6
3.1.1 OpenCV图形库介绍 6
3.1.2 OpenCV功能模块 7
3.1.3 OpenCV图形库应用 7
3.2 Caffe框架介绍 8
3.3 卷积神经网络介绍 10
3.4 本章小结 13
4 图像分类模块的设计与实现 13
4.1 基于VS2013的Caffe框架搭建 13
4.2 在CaffeWindows下跑数据集 19
4.2.1 图片数据库准备 19
4.2.2 转换成leveldb或lmdb格式 20
4.2.3 计算图像均值文件 21
4.2.4 训练网络 22
4.2.5 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072#
分类测试 29
4.3 Windows下VS中调用caffe库 29
4.4 人像分类 35
4.5 绿色植物分类 36
4.6 本章小结 38
5 图像获取模块的设计与实现 38
5.1 VS上的OpenCV摄像头获取 38
5.2 VS+QT上的OpenCV的摄像头获取 39
5.3 本章小结 42
6 图像优化模块的设计与实现 42
6.1 分类结果的显示 42
6.2 人脸磨皮 42
6.3 绿色植物色彩增强 44
6.4 鱼的线条显示 45
6.5 猫的羽化模式 46
6.6 狗的怀旧风格 47
6.7 车的对比度亮度增强 49
6.8 照片的显示和保存 50
6.9 本章小结 51
7 相片管理模块的设计与实现 51
7.1 相片浏览 51
7.2 相片删除 53
7.3 本章小结 54
8 系统测试 54
8.1 概述 54
8.2 系统环境及软件环境 55
8.2.1 系统硬件运行环境 55
8.2.2 软件系统运行环境 55
8.3 测试内容 55
8.3.1 安装测试 55
8.3.2 功能测试 55
8.3.3 综合测试 62
8.4 本章小结 62
结 论 63
致 谢 64
参考文献 65
1 引言
1.1 研究背景
随着移动互联网的传播，移动终端设备迎来了快速发展的形势，其中，手机等硬件设备以井喷的方式向全球展示。今天，手机和其他移动设备似乎是我们每个人不可分割的一部分，伴随着我们从早到晚。虽然人们对其的需求日益增加，但人们对其的需求点一直在发生改变。智能手机短短十多年的发展史，如果按照流行趋势定性的话，似乎可以分为三个时代，即性能优先的时代，设计优先的时代和当下拍照优先的时代[3]。其中不难理解，性能是刚需，也制约着手机所能适用的场景，在性能走向过剩的同时，出于审美的需求，工业设计的权重逐渐增加。不同之处在于，摄影在各种不同的尝试中脱颖而出，这是手机制造商和用户都选择的答案。而手机拍照众多的技术发展方向中，又以AI拍照作为热点中的热点。
1.2 研究必要性及意义
在互联网普及之前，摄影似乎是一种非常专业的传播手段[4]，需要掌握摄影的人员也有专门的操作，例如，新闻摄影用于新闻报道、用于科学研究的深空摄影、用于商业推广的广告摄影等。即使是民间生活摄影，也只有在重要的场合和时间才会去拍照留念，如毕业照，旅行照片和家庭肖像等，仪式感很强。然而，随着移动互联网的普及，摄影技术变得非常简单，照片拍摄可以随时随地完成。 技术不再神秘，使人们迅速从文字和语言的扩散到图片的传播。 改变了以往单一枯燥的表达方式。 这种变化使人们对这种直观的表达越来越满意，因此它已成为另一种语言。
因此，研究手机智能拍照，对于那些没有足够的时间和精力研究摄影技术的普通人来说，手机摄影技术的壁垒非常低。摄影过程基本上是自动完成的，以便普通人可以轻松完成拍摄。手机成立现代人的日常必需品。与此同时，移动互联网的发展也改变了用户的行为。微博，微信[5]和大量垂直社交平台的出现极大地刺激了用户对于拍摄的需求。然后衍生出更清晰的图片，美颜自拍，趣味拍照等等。同时对于商家来说，手机拍照技术发发展，吸引更多的用户，为厂商带来更大的市场。最终，对于本人而言，做好系统把网络书籍中产生的知识应用到实际生产生活中去，同时也改善了我对问题的分析和独立思考的能力。
目 录
1 引言 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究必要性及意义 1
1.3 研究现状 1
1.4 研究课题应达到的要求 3
1.5 本章小结 4
2 系统分析 4
2.1 功能需求分析 4
2.2 性能需求分析 5
2.3 可行性分析 5
2.4 本章小结 5
3 相关技术概述 6
3.1 OpenCV图形库介绍 6
3.1.1 OpenCV图形库介绍 6
3.1.2 OpenCV功能模块 7
3.1.3 OpenCV图形库应用 7
3.2 Caffe框架介绍 8
3.3 卷积神经网络介绍 10
3.4 本章小结 13
4 图像分类模块的设计与实现 13
4.1 基于VS2013的Caffe框架搭建 13
4.2 在CaffeWindows下跑数据集 19
4.2.1 图片数据库准备 19
4.2.2 转换成leveldb或lmdb格式 20
4.2.3 计算图像均值文件 21
4.2.4 训练网络 22
4.2.5 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072#
分类测试 29
4.3 Windows下VS中调用caffe库 29
4.4 人像分类 35
4.5 绿色植物分类 36
4.6 本章小结 38
5 图像获取模块的设计与实现 38
5.1 VS上的OpenCV摄像头获取 38
5.2 VS+QT上的OpenCV的摄像头获取 39
5.3 本章小结 42
6 图像优化模块的设计与实现 42
6.1 分类结果的显示 42
6.2 人脸磨皮 42
6.3 绿色植物色彩增强 44
6.4 鱼的线条显示 45
6.5 猫的羽化模式 46
6.6 狗的怀旧风格 47
6.7 车的对比度亮度增强 49
6.8 照片的显示和保存 50
6.9 本章小结 51
7 相片管理模块的设计与实现 51
7.1 相片浏览 51
7.2 相片删除 53
7.3 本章小结 54
8 系统测试 54
8.1 概述 54
8.2 系统环境及软件环境 55
8.2.1 系统硬件运行环境 55
8.2.2 软件系统运行环境 55
8.3 测试内容 55
8.3.1 安装测试 55
8.3.2 功能测试 55
8.3.3 综合测试 62
8.4 本章小结 62
结 论 63
致 谢 64
参考文献 65
1 引言
1.1 研究背景
随着移动互联网的传播，移动终端设备迎来了快速发展的形势，其中，手机等硬件设备以井喷的方式向全球展示。今天，手机和其他移动设备似乎是我们每个人不可分割的一部分，伴随着我们从早到晚。虽然人们对其的需求日益增加，但人们对其的需求点一直在发生改变。智能手机短短十多年的发展史，如果按照流行趋势定性的话，似乎可以分为三个时代，即性能优先的时代，设计优先的时代和当下拍照优先的时代[3]。其中不难理解，性能是刚需，也制约着手机所能适用的场景，在性能走向过剩的同时，出于审美的需求，工业设计的权重逐渐增加。不同之处在于，摄影在各种不同的尝试中脱颖而出，这是手机制造商和用户都选择的答案。而手机拍照众多的技术发展方向中，又以AI拍照作为热点中的热点。
1.2 研究必要性及意义
在互联网普及之前，摄影似乎是一种非常专业的传播手段[4]，需要掌握摄影的人员也有专门的操作，例如，新闻摄影用于新闻报道、用于科学研究的深空摄影、用于商业推广的广告摄影等。即使是民间生活摄影，也只有在重要的场合和时间才会去拍照留念，如毕业照，旅行照片和家庭肖像等，仪式感很强。然而，随着移动互联网的普及，摄影技术变得非常简单，照片拍摄可以随时随地完成。 技术不再神秘，使人们迅速从文字和语言的扩散到图片的传播。 改变了以往单一枯燥的表达方式。 这种变化使人们对这种直观的表达越来越满意，因此它已成为另一种语言。
因此，研究手机智能拍照，对于那些没有足够的时间和精力研究摄影技术的普通人来说，手机摄影技术的壁垒非常低。摄影过程基本上是自动完成的，以便普通人可以轻松完成拍摄。手机成立现代人的日常必需品。与此同时，移动互联网的发展也改变了用户的行为。微博，微信[5]和大量垂直社交平台的出现极大地刺激了用户对于拍摄的需求。然后衍生出更清晰的图片，美颜自拍，趣味拍照等等。同时对于商家来说，手机拍照技术发发展，吸引更多的用户，为厂商带来更大的市场。最终，对于本人而言，做好系统把网络书籍中产生的知识应用到实际生产生活中去，同时也改善了我对问题的分析和独立思考的能力。
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