基于OpenCV的机器视觉应用实验：麻将识别
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此压缩文件包含了一项基于OpenCV的机器视觉应用实验项目，具体为“麻将识别”。以下是对该资源内容的详细介绍：
实验简介
本实验项目旨在通过图像处理技术，实现对一整副麻将图像中所有单个麻将的分割与内容识别。实验中，我们采用了以下技术路线：
- 图像分割：利用投影法对整副麻将图像进行分割，将图像中的每个麻将独立出来，并进行归一化处理。
- 特征识别：通过像素级的绝对差值运算，将分割后的单个麻将图像与标号模板进行比对，以此识别出每个麻将的具体含义。
实验内容
实验包含了以下几个核心步骤：
- 图像预处理：对输入的麻将图像进行必要的预处理，如灰度化、二值化、滤波等，以减少噪声的影响。
- 图像分割：采用投影变换方法，对预处理后的图像进行分割，获取独立的麻将图像。
- 特征比对：对分割得到的麻将图像进行特征提取，并使用绝对差值方法与模板库中的图像进行比对。
- 结果输出：识别出每个麻将的标号，并输出最终的识别结果。
注意事项
- 在实验过程中，建议保存各个阶段的处理结果，以便于调试和分析。
- 实验结果将为进一步的机器视觉检测工作打下基础。
通过该实验，您可以深入了解OpenCV在图像处理和模式识别方面的应用，并掌握麻将识别的基本流程和技巧。希望本资源能够对您的学习和研究有所帮助。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
