Luận văn tốt nghiệp XÂY DỰNG HỆ THỐNG BÃI GIỮ XE THÔNG MINH

Luận văn tốt nghiệp XÂY DỰNG HỆ THỐNG BÃI GIỮ XE THÔNG MINH Ở Việt Nam hiện nay, bãi giữ xe thông minh đang được triển khai rộng rãi trong các cơ quan, tổ chức với lưu lượng gửi xe lớn như bệnh viện, văn phòng cao ốc, chung cư cao cấp, các trung tâm mua sắm thương mại, sân bay, bến cảng…Với hệ thống quản lý, xử lý nhanh, bãi giữ xe thông minh đã đem lại sự tiện lợi, tiết kiệm, đặc biệt là tính an toàn cao cho người gửi xe.

KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ

BỘ MÔN VIỄN THÔNG

-o0o -

LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC

XÂY DỰNG HỆ THỐNG BÃI GIỮ XE THÔNG MINH

Huỳnh Hiếu Danh - 40700318 GVHD: TS Nguyễn Minh Hoàng

TP HỒ CHÍ MINH, THÁNG 01 NĂM 2012

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HỒ CHÍ MINH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

-✩ - -✩ -

Số: /BKĐT Khoa: Điện – Điện tử Bộ Môn: Viễn Thông NHIỆM VỤ LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP

1 HỌ VÀ TÊN: TRẦN THÁI BẢO MSSV: 40700139 HỌ VÀ TÊN: HUỲNH HIẾU DANH MSSV: 40700318 2 NGÀNH: ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG LỚP : DD07DV1 3 Đề tài: XÂY DỰNG HỆ THỐNG BÃI GIỮ XE THÔNG MINH 4 Nhiệm vụ (Yêu cầu về nội dung và số liệu ban đầu):

5 Ngày giao nhiệm vụ luận văn:

6 Ngày hoàn thành nhiệm vụ:

7 Họ và tên người hướng dẫn: Phần hướng dẫn

Nội dung và yêu cầu LVTN đã được thông qua Bộ Môn Tp.HCM, ngày… tháng… năm 2012 CHỦ NHIỆM BỘ MÔN NGƯỜI HƯỚNG DẪN CHÍNH PHẦN DÀNH CHO KHOA, BỘ MÔN: Người duyệt (chấm sơ bộ):

Đơn vị:

Ngày bảo vệ :

Điểm tổng kết:

Nơi lưu trữ luận văn:

o0o

Ngày tháng năm 2012 PHIẾU CHẤM BẢO VỆ LVTN (Dành cho người hướng dẫn) Họ và tên : TRẦN THÁI BẢO MSSV : 40700139 Họ và tên : HUỲNH HIẾU DANH MSSV : 40700318 Ngành : ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG LỚP : DD07DV1 1 Đề tài: XÂY DỰNG HỆ THỐNG BÃI GIỮ XE THÔNG MINH 2 Họ tên người hướng dẫn: TS NGUYỄN MINH HOÀNG 3 Tổng quát về bản thuyết minh: Số trang Số chương

Số bảng số liệu Số hình vẽ

Số tài liệu tham khảo Phần mềm tính toán

4 Tổng quát về các bản vẽ: - Số bản vẽ Bản A1 Bản A2 Khổ khác

- Số bản vẽ tay Số bản vẽ trên máy tính

5 Những ưu điểm chính của LVTN

6 Những thiếu sót chính của LVTN

7 Đề nghị: Được bảo vệ  Bổ sung thêm để bảo vệ  Không được bảo vệ  8 3 câu hỏi sinh viên trả lời trước Hội Đồng a)

b)

c)

9 Đánh giá chung (bằng chữ: Giỏi, Khá, TB): Điểm ………

Ký tên (ghi rõ họ tên)

TRƯỜNG ĐH BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

o0o

Ngày tháng năm 2012 PHIẾU CHẤM BẢO VỆ LVTN (Dành cho người phản biện) Họ và tên : TRẦN THÁI BẢO MSSV : 40700139 Họ và tên : HUỲNH HIẾU DANH MSSV : 40700318 Ngành : ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG LỚP : DD07DV1 1 Đề tài: XÂY DỰNG HỆ THỐNG BÃI GIỮ XE THÔNG MINH 2 Họ tên người hướng dẫn: TS NGUYỄN MINH HOÀNG 3 Tổng quát về bản thuyết minh: Số trang Số chương

Số bảng số liệu Số hình vẽ

Số tài liệu tham khảo Phần mềm tính toán

4 Tổng quát về các bản vẽ: - Số bản vẽ Bản A1 Bản A2 Khổ khác

- Số bản vẽ tay Số bản vẽ trên máy tính

5 Những ưu điểm chính của LVTN

6 Những thiếu sót chính của LVTN

7 Đề nghị: Được bảo vệ  Bổ sung thêm để bảo vệ  Không được bảo vệ  8 3 câu hỏi sinh viên trả lời trước Hội Đồng a)

b)

c)

9 Đánh giá chung (bằng chữ: Giỏi, Khá, TB): Điểm ………

Ký tên (ghi rõ họ tên)

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên, chúng em xin gửi đến Thầy, TS NGUYỄN MINH HOÀNG lời cảm ơn chân thành và sâu sắc nhất Nhờ có sự hướng dẫn và giúp đỡ của Thầy trong suốt thời gian qua, chúng em đã có thể thực hiện và hoàn thành Đồ Án Môn Học 2, Thực Tập Tốt Nghiệp và Luận Văn Tốt Nghiệp Những lời nhận xét và góp ý của Thầy giúp chúng em có một định hướng đúng đắn trong suốt quá trình thực hiện Đề tài, nhìn ra được những ưu khuyết điểm của đề tài và từng bước hoàn thiện hơn

Đồng thời, chúng em xin trân trọng cảm ơn các Thầy Cô của Trường Đại học Bách Khoa nói chung và khoa Điện - Điện Tử nói riêng đã dạy dỗ chúng em suốt quãng thời gian ngồi trên ghế giảng đường Những lời giảng của Thầy Cô đã trang bị cho chúng em những kiến thức quý báu giúp ích cho công việc sau này

Chúng em xin chân thành cảm ơn anh Nguyễn Trung Tín – Công ty Lotus Asia

đã giúp đỡ và đưa ra những lời nhận xét thiết thực để nhóm có thể hoàn thành tốt đề tài này

Bên cạnh đó, chúng con cũng xin gửi lời cảm ơn trân trọng nhất đến cha mẹ, người đã sinh thành và nuôi dưỡng chúng con nên người Sự quan tâm, lo lắng và hy sinh lớn lao của cha mẹ luôn là động lực cho chúng con cố gắng phấn đấu trên con đường học tập của mình

Cuối cùng, chúng tôi xin cảm ơn sự hỗ trợ và giúp đỡ của bạn bè trong thời gian học tập tại Trường Đại học Bách Khoa và trong quá trình hoàn trình hoàn thành Luận Văn Tốt Nghiệp này

Tp Hồ Chí Minh, ngày 24 tháng 12 năm 2011

TRẦN THÁI BẢO HUỲNH HIẾU DANH

Tóm tắt luận văn

TÓM TẮT LUẬN VĂN

Ở Việt Nam hiện nay, bãi giữ xe thông minh đang được triển khai rộng rãi trong các cơ quan, tổ chức với lưu lượng gửi xe lớn như bệnh viện, văn phòng cao ốc, chung cư cao cấp, các trung tâm mua sắm thương mại, sân bay, bến cảng…Với hệ thống quản lý, xử lý nhanh, bãi giữ

xe thông minh đã đem lại sự tiện lợi, tiết kiệm, đặc biệt là tính an toàn cao cho người gửi xe Tuy nhiên, giá thành của cách giải pháp cho hệ thống hiện nay còn cao do đa phần sử dụng lõi công nghệ thương mại của nước ngoài để đáp ứng yêu cầu thực tế, nên chưa thể dễ dàng triển khai khắp nơi

Vì vậy, trong khuôn khổ của luận văn, một chương trình cơ bản được xây dựng để có thể ứng dụng vào thực tế cho các bãi giữ xe thông minh hiện nay với mức chi phí thấp Chương trình được chạy trên hệ điều hành phổ biến nhất hiện nay, Windows và được nhóm lập trình bằng ngôn

ngữ C# và thư viện mã nguồn mở EmguCV Chương trình được xây dựng dựa trên cơ sở công

nghệ nhận dạng biển số xe kết hợp với công nghệ quản lý dữ liệu trên hệ thống SQL Server Mỗi xe khi vào bãi gửi sẽ được sở hữu một thẻ gửi xe tương ứng với một bản ghi cơ sở dữ liệu với đầy đủ các thông tin: Mã số thẻ, hình ảnh chứa biển số xe, dữ liệu biển số xe dạng text (do phần mềm nhận dạng từ hình ảnh chụp biển số xe), thời gian… Khi xe ra khỏi bãi gửi, hệ thống làm công việc tương tự như lúc xe vào (nhận về mã số thẻ, nhận dạng biển số xe đang ra…), đồng thời thông qua mã số thẻ gửi xe, thông tin về xe gửi sẽ được tham chiếu và hiển thị, phần mềm hệ thống sẽ tự động so sánh biển số xe vào và ra để kết luận tính hợp lệ của lượt xe ra Với hệ thống quản trị cơ sở dữ liệu xe gửi thông minh, hệ thống có thể giải quyết các yêu cầu đặt

ra đối với việc quản lý bãi giữ xe

Nhóm sinh viên thực hiện

TRẦN THÁI BẢO HUỲNH HIẾU DANH

MỤC LỤC

TRANG BÌA i

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN ii

PHIẾU CHẤM ĐIỂM iii

LỜI CẢM ƠN v

TÓM TẮT LUẬN VĂN vi

MỤC LỤC vii

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT x

DANH MỤC HÌNH xiii

DANH MỤC BẢNG xvi

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1

CHƯƠNG I : GIỚI THIỆU VỀ THỊ GIÁC MÁY TÍNH COMPUTER VISION (CV) 4

1.1 Sơ lược về CV 4

1.2 Ứng dụng của CV 5

CHƯƠNG II : CƠ SỞ LÝ THUYẾT HỆ THỐNG 6

2.1 Microsoft Visual Studio 6

2.1.1 Giới thiệu Microsoft Visual Studio 6

2.1.2 Chức năng của Microsoft Visual Studio 7

2.1.3 Microsoft Visual Studio 2010 Professional 8

2.2 Ngôn ngữ lập trình C# 11

2.2.1 Tông quan về ngôn ngữ lập trình C# 11

Mục lục

2.2.2 Đặc điểm ngôn ngữ lập trình C# 11

2.3 Các khái niệm và nền tảng xử lý ảnh 14

2.3.1 Không gian màu 14

2.3.2 Ngưỡng ảnh 17

2.4 Thư viện xử lý ảnh OpenCV – EmguCV 19

2.4.1 Tổng quan về OpenCV – EmguCV 19

2.4.2 Những khả năng của OpenCV 21

2.4.3 Cấu tạo OpenCV 22

2.5 Nhận dạng ký tự quang học OCR 23

2.5.1 Khái niệm nhân dạng ký tự quang học OCR 23

2.5.2 Các phần mềm mã nguồn mở OCR hiện nay 24

2.6 Cơ sở dữ liệu SQL Server 27

2.6.1 Giới thiệu SQL Server 27

2.6.2 Các thành phần quan trọng trong SQL Server 28

2.6.3 Cấu trúc của SQL Server 31

2.6.4 Tính bảo mật trên SQL Server 32

2.6.5 Microsoft SQL Server 2008 34

CHƯƠNG III : THIẾT KẾ VÀ THỰC HIỆN PHẦN CỨNG 37

3.1 Mô hình tổng quát 37

3.1.1 Camera 37

3.1.2 Personal Computer 38

3.1.3 Cơ sơ dữ liệu SQL Server 38

3.2 Mô hình bãi giữ xe thông minh 38

3.3 Mô hình demo 39

CHƯƠNG IV : THIẾT KẾ VÀ THỰC HIỆN PHẦN MỀM 42

4.1 Chương trình nhận dạng biển số 42

4.1.1 Yêu cầu thiết kế và phân tích 42

4.1.2 Lưu đồ giải thuật tổng quát 45

4.1.3 Sơ đồ giải thuật các chương trình con 48

4.1.4 Kết quả demo 53

4.2 Hệ thống CSDL 55

4.2.1 Tạo CSDL 55

4.2.2 Sơ đồ tổng quát hệ thống 57

4.2.3 Lập trình CSDL với C# 58

4.3 Giao diện người dùng 61

CHƯƠNG V : KẾT QUẢ CHẠY HỆ THỐNG 62

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 68

TÀI LIỆU THAM KHẢO 71

Danh mục từ viết tắt

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

A

API Application Programming Interface

ASCII American Standard Code for Information Interchange

C

CIE The Commission Internationale d‟Eclairage

HSV Hue - Saturation – Value

HTML HyperText Markup Language

OCR Optical Character Recognition

ODBC Open Database Connectivity

OLE Object Linking and Embedding

P

R

RCS Revision Control System

RDBMS Relational Database Managemnt System

XHTML Extensible HyperText Markup Language

XML eXtensible Markup Language

XSLT eXtensible Stylesheet Language Transformation

DANH MỤC HÌNH

CHƯƠNG I

Hình 1.1: Mối quan hệ giữa thị giác máy tính và các ngành liên quan 5

CHƯƠNG II Hình 2.1: Giao diện Microsoft Visual Studio 2010 Professional 8

Hình 2.2: Giao diện những nền tảng Visual Studio 2010 Professional hỗ trợ 9

Hình 2.3: Công cụ kiểm tra trong Visual Studio 2010 Professional 10

Hình 2.4: Không gian màu HSV 16

Hình 2.5: Ảnh gốc và ngưỡng thích nghi nó với một cửa sổ 7x7, C=4 19

Hình 2.6: Tổng quan về kiến trúc của EmguCV 20

Hình 2.7: Giao diện TOCR 24

Hình 2.8: Giao diện VietOCR 25

Hình 2.9: Giao diện Teseract-OCR 26

Hình 2.10: Ứng dụng kiểu Client – Server 27

Hình 2.11: Tổng quan Microsoft SQL Server 29

Hình 2.12: Cấu trúc vật lý SQL Server 32

Hình 2.13: Mức đăng nhập vào SQL Server 33

Hình 2.14: Tổng quan cấu trúc SQL Server 2008 34

Chương V: Kết quả chạy hệ thống

CHƯƠNG III

Hình 3.1: Mô hình tổng quát hệ thống 37

Hình 3.2: Mô hình bãi giữ xe tại luồng vào và ra 39

Hình 3.3: Mô hình demo nhìn nghiêng góc 15 0 theo hướng ngang 40

Hình 3.4: Kích thước mô hình demo nhìn theo hướng ngang 40

Hình 3.5: Mô hình demo nhìn từ trên xuống góc 45 0 41

CHƯƠNG IV Hình 4.1: Biển số xe rõ nét đầy đủ thông tin 42

Hình 4.2: Biển số xe bị mất thông tin do ánh sáng và vật cản 43

Hình 4.3: Góc nghiêng cho phép của biển số 43

Hình 4.4: Các vị trí đặt camera 43

Hình 4.5: Cấu trúc biển số xe máy 44

Hình 4.6: Lưu đồ giải thuật tổng quát 46

Hình 4.7: Ảnh gốc ban đầu 46

Hình 4.8: Ảnh gốc được đóng khung phần biển số và ảnh chỉ chứa biển số được cắt ra 47

Hình 4.9 : Tập hợp các ảnh ký tự được đánh dấu đúng thứ tự đọc 47

Hình 4.10: Ký tự đã được đọc và xuất ra chương trình 47

Hình 4.11: Lưu đồ giải thuật nhận dạng biển số xe 49

Hình 4.12: Kết quả cuối cùng của quá trình nhận diện biển số xe 51

Hình 4.13: Lưu đồ giải thuật tách ký tự 52

Hình 4.14: Kết quả demo1 53

Hình 4.15: Kết quả demo 2 54

Hình 4.16: Kết quả demo 3 54

Hình 4.17: Kết quả demo 4 55

Hình 4.18: Bảng dữ liệu trong SQL Server 56

Hình 4.19: Sơ đồ tổng quát hệ thống khi xe vào 57

Hình 4.20: Sơ đồ tổng quát hệ thống khi xe ra 57

Hình 4.21: Sơ đồ tổng quát hệ thống khi tìm kiếm thông tin xe 58

Hinh 4.22: Lưu đồ giải thuật tình tiền gửi xe theo ngày 60

Hình 4.23: Giao diện chính chương trình 61

CHƯƠNG V Hình 5.1: Giao diện chương trình khi xe vào 64

Hình 5.2: Giao diện nhập biển số bằng tay khi xe vào 65

Hình 5.3: Giao diện chương trình khi xe ra 65

Hình 5.4: Giao diện nhập biển số bằng tay khi xe ra 66

Hình 5.5: Giao diện tìm kiếm thông tin xe 66

Hình 5.6: Giao diện tìm thông tin xe theo mã phiếu 67

Hình 5.7: Giao diện tìm thông tin xe theo biển số 67

Hình 5.8: Giao diện báo cáo – thống kê 68

Hình 5.9: Giao diện nhập khoảng thời gian cần xem thống kê 68

Chương V: Kết quả chạy hệ thống

Hình 5.10: Giao diện xem báo cáo dữ liệu thông tin xe cụ thể 69 Hình 5.11: Dữ liệu trong database “ThongTinXe” 69 Hình 5.12: Giao diện xuất báo cáo ra file PDF 70

DANH MỤC BẢNG

CHƯƠNG II

Bảng 2.1: Các kiểu của C# 12 Bảng 2.2: Từ khóa của ngôn ngữ C# 14 Bảng 2.3: Tổng hợp các phần mềm mã nguồn mở OCR 27

CHƯƠNG V

Bảng 5.1: Tổng kết kết quả chương trình nhận diện 63

Giới thiệu đề tài

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

Cách đây vài năm, việc quản lý các bãi trông giữ xe (tòa nhà, chung cư, bệnh viện, siêu thị, trường học, ký túc xá, cơ quan công sở, sân bay, bến cảng, khách sạn, các khu vui chơi giải trí, trung tâm hội nghị, hội chợ triển lãm…) phần lớn còn mang tính thủ công Các phương pháp thường dùng là: ghi vé giấy, dùng thẻ giấy, vé mã vạch, ghi số bằng tay đòi hỏi nhiều nhân công, tốn thời gian, thường xuyên xảy ra ùn tắc, dễ mất an toàn và rất thiếu đi nét văn minh hiện đại Rõ ràng những phương pháp quản lý bãi gửi xe như vậy trở nên không ngang tầm với một xã hội Việt Nam đang chuyển mình đi lên công nghiệp hóa, hiện đại hóa

Với sự phát triển cộng nghệ khoa học máy tính mạnh mẽ, đặc biệt là công nghệ xử lý ảnh,

những khái niệm về bãi giữ xe thông minh đã ra đời cùng với công nghệ nhận dạng biển số xe.Trước những năm 2005-2006, thế giới đã làm chủ được công nghệ nhận dạng biển số xe với nhiều ứng dụng rộng rãi với độ chính xác cao nhưng Việt Nam vẫn gần như không có ứng dụng thực tế nào Thấy được sự cấp thiết đó, Việt Nam bắt đầu đã có nhiều các nhóm kỹ sư, các công

ty nghiên cứu và phát triển một cách nghiêm túc công nghệ này Nhờ đó, chúng ta đã liên tục gặt hái được nhiều thành công trong việc làm chủ công nghệ đầy tính ứng dụng này, đưa được những sản phẩm đến được với người sử dụng góp phần nâng cao chất lượng cuộc sống

Công nghệ nhận diện bảng số xe, Number Plate Recognition (NPR), là công nghệ xử lý

hình ảnh nhận được từ camera để thực hiện việc kiểm tra, xác định biển số của phương tiện một cách tự động, từ đó có khả năng hỗ trợ truy vấn các thông tin chi tiết cấp cao hơn như tên chủ phương tiện, thông tin đăng kí, Hệ thống này được ứng dụng nhằm giải quyết các vấn đề liên quan tới an ninh, thống kê khảo sát, giám sát và theo vết Có rất nhiều giải pháp, thiết kế hệ thống, thiết bị khác nhau để giải quyết các yêu cầu liên quan tới lĩnh vực này tùy theo từng điều kiện áp dụng: ban đêm hay ban ngày, không gian mở hay đóng, ứng dụng chuyên trách (bãi giữ

xe, ) hay ứng dụng kết hợp (giám sát giao thông, hệ thống theo dõi an ninh, ), ứng dụng cục

bộ hay diện rộng trên phạm vị công cộng, tính địa phương

Ở Việt Nam hiện nay, bãi giữ xe thông minh sử dụng công nghệ nhận dạng biển số xe đang rất được phát triển trong các cơ quan, tổ chức có lưu lượng gửi xe lớn như bệnh viện, văn phòng cao ốc, chung cư cao cấp, các trung tâm mua sắm thương mại, trường đại học, sân bay, bến cảng…Với hệ thống quản lý thông minh ,bãi giữ xe thông minh đã đem lại sự tiện lợi, tiết kiệm,

đặc biệt là tốc độ xử lý nhanh tránh tình trạng tắc nghẽn khách ra vào và tính an toàn tuyệt đối cho người gửi xe Rất nhiều các giải pháp thương mại chất lượng cao do các công ty nghiên cứu

và phát triển có thể kể đến như :

- Giải pháp Mắt Thần 2.0, 3.0 của Công ty Mắt Thần, gồm nhóm các kỹ sư Học Viện Kỹ Thuật Quân Sự đã từng đoạt giải thưởng Nhân Tài Đất Việt năm 2006 và 2009 Với tính năng nhiều tính năng ưu việt, sản phẩm hiện đang được sử dụng tại nhiều công trình cao cấp như Vincom Center , Vincom Tower, HaNoi Tower , khu du lịch Vinpearl Land, siêu thị BigC, Tòa nhà The Manor II (Bitexco)…

- Giải pháp VietParking của Công ty TNHH CHH, được thành lập từ nhóm kỹ sư của Đại học Bách Khoa Hà Nội Không phải là giải pháp phần mềm, VietParking là giải pháp tổng thể bao gồm phần cứng, phần mềm điều khiển tự động, các thiết bị an ninh, biển cảnh báo, các thiết bị phụ trợ vào - ra, camera theo dõi, trạm giám sát nhằm trang bị cho một bãi đỗ

xe cỡ vừa và lớn Chỉ với máy chủ giá thành $1000, VietParking có thể phục vụ bãi đỗ 30 nghìn

xe với khoảng 100 nghìn lượt vào ra mỗi ngày…

Tuy nhiên, yêu cầu về tính chính xác cao mà không tùy thuộc vào các điều kiện ngoại cảnh trong thực tế như ánh sáng, biển số xe không nguyên vẹn, dơ bẩn, mất chữ…còn là một vấn đề nan giải cho các giải pháp Để đáp ứng được yêu cầu này, các chương trình ở Việt Nam thường phải mua lại lõi hệ thống của các chương trình đạt tiêu chuẩn của thế giới để phát triển tại Việt Nam

Vì vậy, việc nghiên cứu và xây dựng giải pháp bãi giữ xe thông minh trong đề tài tốt nghiệp này cũng xuất phát từ nhu cầu thực tế trên Trong khuôn khổ của luận văn, một chương trình cơ bản được xây dựng để có thể ứng dụng thực tế ở các bãi giữ thông minh với mức chi phí thấp Chương trình được chạy trên hệ điều hành phổ biến nhất hiện nay là Windows Với việc lập trình

bằng ngôn ngữ C# và thư viện xử lý ảnh mã nguồn mở EmguCV phiên bản 2.3, chương trình

được xây dựng dựa trên cơ sở công nghệ nhận dạng biển số xe kết hợp với công nghệ quản lý dữ

liệu trên hệ thống Microsoft SQL Server 2008 Hoạt động cơ bản của chương trình như sau:

- Mỗi xe khi vào bãi gửi sẽ được sở hữu một thẻ gửi xe tương ứng với một bản ghi cơ sở dữ liệu với đầy đủ các thông tin: Mã số thẻ, hình ảnh chứa biển số xe, dữ liệu biển số xe dạng text (do phần mềm nhận dạng từ hình ảnh chụp biển số xe), thời gian…

Giới thiệu đề tài

- Nếu có sai sót khi nhận dạng biển số xe, ta có thể nhập tay để điều chỉnh lại

- Khi xe ra khỏi bãi gửi, hệ thống làm công việc tương tự như lúc xe vào (nhận về mã số thẻ, nhận dạng biển số xe đang ra…), đồng thời thông qua mã số thẻ gửi xe, thông tin về xe gửi

sẽ được tham chiếu và hiển thị, phần mềm hệ thống sẽ tự động so sánh biển số xe vào và ra để kết luận tính hợp lệ của lượt xe ra

- Nếu hợp lệ chương trình xe phát tiếng hiệu cho phép xe ra, nếu không thì sẽ báo hiệu cho bảo vệ kiểm tra lại thông tin của người lấy xe

- Tất cả các thông tin xe vào/ra (đặc biệt là hình ảnh biển số xe lúc vào/ra) đều được hiển thị tức thời lên màn hình, cho phép bảo vệ dễ dàng đối chiếu khi cần thiết

- Hệ thống quản trị cơ sở dữ liệu có thể giải quyết các yêu cầu đặt ra đối với bãi giữ xe như tra cứu thông tin ra vào (theo mã số thẻ, theo biển số xe) , tính tiền gửi xe theo ngày, giải quyết tình trạng mất thẻ, mất xe, thống kê và báo cáo doanh thu theo từng khoảng thời gian được chọn dưới dạng PDF file…

Đề tài được chia làm 5 chương:

Chương I : GIỚI THIỆU VỀ THỊ GIÁC MÁY TÍNH COMPUTER VISION (CV) Chương II : CƠ SỞ LÝ THUYẾT HỆ THỐNG

Chương III : THIẾT KẾ VÀ THỰC HIỆN PHẦN CỨNG

Chương IV : THIẾT KẾ VÀ THỰC HIỆN PHẦN MỀM

Chương V : KẾT QUẢ CHẠY HỆ THỐNG

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI

Trong quá trình thực hiện, chắc chắn sẽ còn những thiếu sót trong đề tài Chúng em rất mong nhận được sự góp ý của Thầy Cô và các bạn để đề tài ngày càng hoàn thiện hơn

Nhóm sinh viên thực hiện

TRẦN THÁI BẢO HUỲNH HIẾU DANH

CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU VỀ THỊ GIÁC MÁY TÍNH

COMPUTER VISION (CV)

1.1 Sơ lược về CV

Thị giác máy là một lĩnh vực đã và đang phát triển mạnh mẽ trên thế giới hiện nay Khái niệm về thị giác máy tính – Computer Vision có liên quan tới nhiều ngành học và có nhiều hướng nghiên cứu khác nhau Kể từ những năm 70 của thế kỷ 20 khi mà khả năng tính toán của các máy tính trở nên mạnh mẽ, nó có thể giải quyết được những công việc cần tới tốc độ cao như

xử lý các tập ảnh hay các đoạn video thì thị giác máy được nhắc đến, nghiên cứu và phát triển cho đến ngày nay

Thị giác máy là một lĩnh vực rất mới mẻ đối với các nhà nghiên cứu ở Việt nam, nó chỉ mới xuất hiện gần đây ở trong các tổ chức quân đội và một số viện nghiên cứu khác Việc áp dụng thị giác máy vào các ứng dụng nghiên cứu khoa học được coi là một khởi đầu cho chặng đường phát triển của thị giác máy ở các trường đại học hiện nay

Thị giác máy bao gồm lý thuyết và các kỹ thuật liên quan nhằm mục đích tạo ra một hệ thống nhân tạo có thể nhận thông tin từ các hình ảnh thu được hoặc các tập dữ liệu đa chiều Máy móc càng ngày càng thông minh, nó không chỉ thay con người làm những công việc nặng nhọc và nhàm chán mà nó còn có một số khả năng bắt chước động vật và con người Một trong số những khả năng đó là nhận biết được thế giới qua “mắt” của nó Bằng việc kết hợp với các mô hình khác nữa như máy học, mạng nơron … giúp cho chúng dần tiến tới một hệ thống nhân tạo có những quyết định linh hoạt và chính xác hơn

Lĩnh vực nghiên cứu của thị giác máy rất rộng, và đặc điểm chung là các bài toán về thị giác máy đều không có một đề bài chung và cách giải quyết duy nhất Mỗi giải pháp giải quyết vấn đề được một kết quả nhất định cho những trường hợp cụ thể Ta có thể thấy sự tương quan giữa thị giác máy với các lĩnh vực khác như sau:

Chương I: Giới thiệu về thị giác máy tính Computer Vision (CV)

Hình 1.1: Mối quan hệ giữa thị giác máy tính và các ngành liên quan

1.2 Các ứng dụng của CV

Một số ứng dụng của thị giác máy vào các lĩnh vực được kể đến ở đây là:

- Điều khiển tiến trình (ví dụ: trong các robot công nghiệp, hay các thiết bị, xe tự hành…)

- Phát hiện sự thay đổi (ví dụ: các thiết bị giám sát…)

- Tổ chức thông tin (ví dụ: chỉ số kho dữ liệu các ảnh hoặc chuỗi ảnh liên tục…)

- Mô hình hoá đối tượng (ví dụ: quá trình kiểm tra trong môi trường công nghiệp, xử lý ảnh trong y học)

- Tương tác (đóng vai trò làm đầu vào cho thiết bị trong quá trình tương tác giữa người và máy)

Các thƣ viện thị giác máy tính mã nguồn mở

Chúng ta có thể tận dụng những thành quả của cộng đồng mã nguồn mở để áp dụng cho ứng dụng thị giác máy của mình Hiện nay trên thế giới có rất nhiều thư viện mã nguồn mở cho chúng ta sử dụng, cụ thể là:

CHƯƠNG II: CƠ SỞ LÝ THUYẾT HỆ THỐNG

2.1 Microsoft Visual Studio

2.1.1 Giới thiệu Microsoft Visual Studio

Là môi trường phát triển tích hợp chính (Integrated Development Environment (IDE)) được phát triển từ Microsoft Đây là một loại phần mềm máy tính có công dụng giúp đỡ các lập trình viên trong việc phát triển phần mềm Các môi trường phát triển hợp nhất thường bao gồm:

- Trình soạn thảo mã (Source Code Editor): dùng để viết mã

- Trình biên dịch (Compiler) và/hoặc trình thông dịch (Interpreter)

- Công cụ xây dựng tự động: khi sử dụng sẽ biên dịch (hoặc thông dịch) mã nguồn, thực hiện liên kết (Linking), và có thể chạy chương trình một cách tự động

- Trình gỡ lỗi (Debugger): hỗ trợ dò tìm lỗi

- Ngoài ra, còn có thể bao gồm hệ thống quản lí phiên bản và các công cụ nhằm đơn giản hóa công việc xây dựng giao diện người dùng đồ họa (GUI)

- Nhiều môi trường phát triển hợp nhất hiện đại còn tích hợp trình duyệt lớp (Class browser), trình quản lí đối tượng (Object inspector), lược đồ phân cấp lớp (Class hierarchy diagram),… để

sử dụng trong việc phát triển phần mềm theo hướng đối tượng

Như vậy, Microsoft Visual Studio được dùng để phát triển console (thiết bị đầu cuối – bàn giao tiếp người máy) và GUI (giao diện người dùng đồ họa) cùng với các trình ứng dụng như Windows Forms, các web sites, cũng như ứng dụng, dịch vụ wed (web applications, and web services) Chúng được phát triển dựa trên một mã ngôn ngữ gốc (native code) cũng như mã được quản lý (managed code) cho các nền tảng được được hỗ trợ Microsoft Windows, Windows Mobile, NET Framework, NET Compact Framework và Microsoft Silverlight

Visual Studio hỗ trợ rất nhiều ngôn ngữ lập trình, có thể kể tên như sau: C/C++ (Visual C++), VB.NET (Visual Basic NET), va C# (Visual C#)… cũng như hỗ trợ các ngôn ngữ khác

Chương II: Cơ sở lý thuyết hệ thống

như F#, Python, và Ruby; ngoài ra còn hỗ trợ cả XML/XSLT, HTML/XHTML, JavaScript và CSS…

2.1.2 Chức năng của Microsoft Visual Studio

Microsoft Visual Studio có những chức năng cơ bản sau: Soạn thảo mã (Code editor), Trình

gỡ lỗi (Debugger) và Thiết kế (Designer) Một số công cụ quan trọng của chức năng Designer là một trong những điểm nhấn của Microsft Visual Studio được trình bày dưới đây:

- WinForms Designer: Tạo giao diện đồ họa dùng WinForms, giao diện với người dùng sinh

động, dễ nắm bắt bao gồm các phím bấm, thanh tác vụ, hay các box đa dạng (textbox, list box, grid view…) có thể di chuyển, kéo ra, nhúng thả chúng một cách dễ dàng

- WPF Designer: Tạo các mã XAML cho giao diện người sử dụng (UI), mã này tích hợp với

trình ứng dụng Microsoft Expression Design

- Web designer: Phát triển trình ứng dụng ASP.NET và hỗ trợ HTML, CSS and JavaScript

- Class designer: Thực thi và chỉnh sửa lớp Nó có thể dùng mã C# và VB.NET …

- Data designer: Chỉnh sửa một cách sinh động, linh hoạt các lược đồ dữ liệu, bao gồm

nhiều loại lược đồ, liên kết trong và ngoài

- Mapping designer: Tạo các mối liên hệ giữa sơ đồ dữ liệu và các lớp để quản lý dữ liệu

một cách hiệu quả hơn

Ngoài ra có một số công cụ khác như:

- Open Tabs Browser: Liệt kê các tab đã mở và chuyển đổi giữa chúng

- Properties Editor: Chỉnh sửa chức năng của các cửa sổ giao diện đồ họa người dùng

(GUI)

- Object Browser: Đây là một thư viện tên miền và lớp trình duyệt cho Microsoft.NET

- Solution Explorer: Solution là một bộ phận của mã file và mã nguồn khác được dùng để

xây dựng các trình ứng dụng Công cụ này dùng để để quản lý và trình duyệt các file trong solution

- Team Explorer: Hợp nhất các máy tính trong Team Foundation Server, và RCS (Revision

Control System - hệ thống điều khiển xét duyệt) vào trong IDE

- Data Explorer: Quản lý các dữ liệu trên các phiên bản của Microsoft SQL Server Nó cho

phép tạo lập và chỉnh sửa các bảng dữ liệu được tạo T-SQL commands hay dùng Data designer

- Server Explorer: Quản lý dữ liệu trên máy tính được kết nối.[1]

2.1.3 Microsoft Visual Studio 2010 Professional

a Tổng quan

Microsoft Visual Studio 2010 Professional là công cụ cần thiết cho việc nghiên cứu phát triển cơ bản bằng cách đơn giản hóa việc tạo ra, sửa lỗi và triển khai các ứng dụng trên nhiều nền tảng bao gồm SharePoint và Cloud Ngoài ra, Visual Studio 2010 Profressional còn hỗ trợ cho việc phát triển thử nghiệm-điều khiển cũng như các công cụ gỡ lỗi nhằm đưa ra những giải pháp chất lượng

Hình 2.1: Giao diện Microsoft Visual Studio 2010 Professional

Chương II: Cơ sở lý thuyết hệ thống

b Đặc điểm

Microsoft Visual Studio 2010 Professional đi kèm với một loạt các tính năng cho phép tạo chương trình, gỡ lỗi, kiểm tra đơn vị và triển khai các ứng dụng chất lượng cao trên một phạm vi đa dạng của các nền tảng bao gồm cả Window, Web, Cloud, Office và SharePoint…

-Team Work: Đây là tính năng cực lỳ nổi bật và rất mới của Visul Studio 2010 Giúp

một đội ngũ lớn có thể cùng nhau làm việc và test mà không có bất cứ xung đột nào vì project trên nền 2010 được phân chia chức năng rõ rang với quy trình tự động

- Tích hợp môi trường phát triển: Hỗ trợ đa màn hình giúp việc tổ chức và quản lý

công việc dễ dàng hơn Với thiết kế trực quan để tận dụng sự hỗ trợ của các phiên bản nền tảng mới nhất giúp phát huy sự sáng tạo

- Hỗ trợ nhiều nền tảng gồm: Windows, Windows Server, Web, Cloud, Office và

SharePoint…

Hình 2.2: Giao diện những nền tảng Visual Studio 2010 Professional hỗ trợ

- Công cụ kiểm tra : Là tính năng cực kỳ nổi bật ngoài chức năng debug từng dòng lệnh,

Microsoft còn gắn thêm chức năng phân tích và kiếm thử mẫu cực kỳ nổi bật và rất cần thiết cho các môn học về kiếm thử Có khả năng kiểm tra đơn vị trong miền IDE để tạo ra tất cả các phương pháp cần thiết cho việc biên dịch các kiểm nghiệm đơn vị, giúp chắc chắn rằng mỗi đơn

vị mã được thực hiện một cách chính xác

Hình 2.3: Công cụ kiểm tra trong Visual Studio 2010 Professional

- MSDN : Visual Studio 2010 Professional với MSDN là thuê bao cung cấp đường vào

cho các phiên bản trước và hiện tại của những nền tảng cốt lõi của Microsoft

c Yêu cầu hệ thống

Yêu cầu phần mềm

Visual Studio 2010 có thể cài đặt trên những hệ thống dưới đây :

- Windows XP (x86) phiên bản Service Pack 3 – tất cả ấn bản trừ ấn bản đầu tiên

- Windows Vista (x86 & x64) phiên bản Service Pack 2 - tất cả ấn bản trừ ấn bản đầu tiên

- Windows & (x86 & x64)

- Windows Server 2003 (x86 & x64) phiên bản Service Pack 2

Chương II: Cơ sở lý thuyết hệ thống

- Windows Server 2003 R2 (x86 & x64)

- Windows Server 2008 (x86 & x64) phiên bản Service Pack 2

- Windows Server 2008 (x64)

Yêu cầu phần cứng

- Tốc độ xử lý của máy tính 1.6GHz hoặc nhanh hơn

- Ram 1G (đối với 32 bit) và 2G (đối với 64 bit) (thêm 512MB nếu chạy trên máy ảo)

2.2.2 Đặc điểm ngôn ngữ lập trình C#

a C# là ngôn ngữ khá đơn giản

Chỉ khoảng 80 từ khóa và hơn mười mấy kiểu dữ liệu được xây dựng sẵn Tuy nhiên, ngôn ngữ C# có ý nghĩa cao khi nó thực thi những khái niệm lập trình hiện đại C# bao gồm tất

cả những hỗ trợ cho cấu trúc, thành phần, lập trình hướng đối tượng và hơn nữa nó được sáng tạo

ra dựa trên những ưu điểm của C++, Java, Smalltalk và bổ sung thêm những phần mới Những tính chất đó hiện diện trong một ngôn ngữ lập trình hiện đại

Trong C#, kiểu giá trị được cấp phát trên stack (ngăn xếp) và thời gian sống của chúng bị giới hạn trong phạm vi mà chúng khai báo

Kiểu Mô tả

Object Lớp cơ sở của tất cả các đối tượng trong C#

String Dãy các ký tự ở dạng Unicode Sbyte Số nguyên có dấu 8 bits Short Số nguyên có dấu 16 bits Int Số nguyên có dấu 32 bits Long Số nguyên có dấu 64 bits Byte Số nguyên không dấu 8 bits Ushort Số nguyên không dấu 16 bits Uint Số nguyên không dấu 32 bits Ulong Số nguyên không dấu 64 bits Float Số chấm động có độ chính xác hơn Double Số chấm động có độ chính xác đôi Bool Kiểu logic – True hoặc False

Chương II: Cơ sở lý thuyết hệ thống

phương thức khai báo trên dữ liệu cần phải được đóng gói như một đơn vị chức năng Các đơn vị chức năng này là những đối tượng có thể sử dụng lại, chúng độc lập và có thể tự hoạt động

c Khai báo lớp trong C#

Ngôn ngữ C# chứa những từ khóa cho việc khai báo những kiểu lớp đối tượng mới và những phương thức hay thuộc tính của lớp và cho việc thực thi đóng gói, kế thừa, và đa hình - ba thuộc tính cơ bản của bất cứ ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng Trong ngôn ngữ C# mọi thứ liên quan đến khai báo lớp điều được tìm thấy trong phần khai báo của nó Định nghĩa một lớp trong ngôn ngữ C# không đòi hỏi phải chia ra tập tin header và tập tin nguồn giống như trong ngôn ngữ C++ Hơn thế nữa, ngôn ngữ C# hỗ trợ kiểu XML, cho phép chèn các tag XML để phát sinh tự động các document cho lớp C# cũng hỗ trợ giao diện interface, nó được xem như một cam kết với một lớp cho những dịch vụ mà giao diện quy định Trong ngôn ngữ C#, một lớp chỉ có thể kế thừa từ duy nhất một lớp cha, tức là không cho đa kế thừa như trong ngôn ngữ C++, tuy nhiên một lớp có thể thực thi nhiều giao diện Khi một lớp thực thi một giao diện thì nó sẽ hứa là nó sẽ cung cấp chức năng thực thi giao diện

const fixed namespace sbyte uint

Bảng2.2: Từ khóa của ngôn ngữ C#

d Hỗ trợ cấu trúc trong C#

Trong ngôn ngữ C#, những cấu trúc cũng được hỗ trợ, nhưng khái niệm về ngữ nghĩa của

nó thay đổi khác với C++ Trong C#, một cấu trúc được giới hạn, là kiểu dữ liệu nhỏ gọn, và khi tạo thể hiện thì nó yêu cầu ít hơn về hệ điều hành và bộ nhớ so với một lớp Một cấu trúc thì không thể kế thừa từ một lớp hay được kế thừa nhưng một cấu trúc có thể thực thi một giao diện

e Cung cấp những đặc tính hướng thành phần (component-oriented)

Thành phần ở đây như là những thuộc tính, những sự kiện Lập trình hướng thành phần được hỗ trợ bởi CLR (Common Language Runtime) cho phép lưu trữ metadata với mã nguồn cho một lớp Metadata mô tả cho một lớp, bao gồm những phương thức và những thuộc tính của

nó, cũng như những sự bảo mật cần thiết và những thuộc tính khác Mã nguồn chứa đựng những logic cần thiết để thực hiện những chức năng của nó Do vậy, một lớp được biên dịch như là một khối self-contained, nên môi trường hosting biết được cách đọc metadata của một lớp và mã nguồn cần thiết mà không cần những thông tin khác để sử dụng nó

f Hỗ trợ việc truy cập bộ nhớ trực tiếp

Việc hỗ trợ bằng cách sử dụng kiểu con trỏ của C++ và từ khóa cho dấu ngoặc […] trong toán tử Các mã nguồn này là không an toàn Và bộ giải phóng bộ nhớ tự động của CLR sẽ không thực hiện việc giải phóng những đối tượng được tham chiếu bằng sử dụng con trỏ cho đến khi chúng được giải phóng.[4]

2.3 Các khái niệm và nền tảng xử lý ảnh

2.3.1 Không gian màu

Màu được hình thành từ 2 nhân tố: thành phần màu sắc và độ sáng Giá trị thành phần màu của một đối tượng xác định thuộc tính màu của đối tượng, độ sáng là thuộc tính của môi trường

Chương II: Cơ sở lý thuyết hệ thống

chứa đối tượng Đối với một tấm ảnh màu chúng ta có thể nói về giá trị của cả thành phần màu sắc và độ sáng

Không gian màu là một mô hình toán học mô tả cách mà màu sắc có thể được biểu diễn như những con số, thông thường là 3 hay 4 nhân tố Phát hiện một đối tượng bằng cách sử dụng thuộc tính màu sắc của nó có thể không chính xác với sự thay đổi độ sáng xung quanh, khi sự thay đổi này cũng ảnh hưởng màu sắc biểu kiến của đối tượng Màu của hình thường được biểu diễn trong không gian màu RGB, thành phần màu đỏ, xanh lá cây và xanh dương được lưu trong 3 ma trận độ sáng phân biệt Mỗi ma trận có kích thước như hình RGB gốc và mật độ của điểm ảnh tương ứng từ mỗi ma trận để tạo màu sắc điểm ảnh thực tế tại một tọa độ được cho Những biến thiên độ sáng môi trường cũng làm thay đổi nhiều giá trị RGB của điểm ảnh Vì thế các không gian màu khác phù hợp hơn với thay đổi độ sáng môi trường nên được dùng

a Không gian màu GRAY

Một ảnh mức xám chỉ đơn giản là các màu sắc chỉ là màu xám Lý do chuyển đổi màu sắc ảnh sang mức xám là lượng thông tin được cung cấp ít nhất cho mỗi điểm ảnh Thực tế một màu xám là do các thành phần đỏ, xanh lá cây và xanh dương có mật độ bằng nhau trong không gian RGB, và vì nó cần để định rõ giá trị mật độ đơn cho mỗi điểm ảnh trong khi ba mật độ cần

để xác định cho mỗi điểm ảnh trong một hình màu Một chuyển đổi thông thường từ RGB sang Gray là:

Thông thường, độ xám được lưu trữ dưới dạng số nguyên 8 bit với 256 màu xám khác nhau từ đen sang trắng Nếu các mức được phân phối như nhau thì sự khác biệt giữa mức xám liên tiếp là tốt hơn đáng kể so với sự nhận thức về mức xám của mắt người

Ảnh xám vẫn còn rất phổ biến trong kỹ thuật ngày nay và thuật toán xử lý ảnh, chúng hoàn toàn đủ đáp ứng cho các vấn đề vì thế không cần sử dụng xử lý ảnh màu khó khăn và phức tạp hơn Ví dụ, cho phát hiện/nhận dạng đối tượng, như là khuôn mặt, sử dụng khai triển trị riêng của ảnh phải được biểu diễn như ma trân đơn 2D vì thế ảnh mức xám thường được dùng

b Không gian màu HSV

Hệ thống điều phối màu HSV có mô hình là một hình nón Vị trí dọc xác định độ sáng, vị trí góc – màu sắc, và góc (radian) – độ bão hòa Màu sắc có tầm từ 0 tới 360 nhưng trong một vài ứng dụng nó có tầm từ 0 – 100%, độ bão hòa tầm từ 0 – 100%, và xác định vị trí tương đối từ các trục dọc đến biên của hình nón Giá trị độ sáng của màu sắc và phạm vi của nó có tầm từ 0 – 100%

Hình 2.4: Không gian màu HSV

Các họa sĩ thông thường thích sử dụng mô hình màu HSV thay thế không gian màu cổ điển như RGB bởi vì nó tương tự như cách mà con người nhận dạng màu sắc Ví dụ, chúng ta muốn thay đổi màu vàng chói sang màu xanh của một xe đang đi xuống một con đường, nhưng chúng ta muốn ảnh hưởng phần còn lại của khung cảnh, bao gồm nhưng điểm sáng và bóng của

xe Việc này là một nhiệm vụ khó trong RGB, nhưng nó đơn giản trong HSV Bởi vì điểm ảnh vàng của xe có tầm đặc trưng của sắc, bất kể cường độ hoặc độ bão hòa, các điểm ảnh đó có thể

bị cô lập dễ dàng và sắc của chúng bị thay đổi, do đó cung cấp một màu khác cho xe Hầu hết các hệ thống xử lý hình ảnh kỹ thuật số hoạt động trên ảnh RGB, hoạt động đã mô tả phía trên sẽ được trình bày trong 3 bước:

- Chuyển đổi ảnh gốc RGB sang HSV

- Điều chỉnh giá trị sắc

- Cuối cùng, chuyển đổi ảnh được sửa đổi sang RGB

Nhiều giải thuật phát hiện khuôn mặt thực hiện dựa trên phát hiện màu da trước Một quan niêm sai lầm phổ biến là các mô hình khác nhau được yêu cầu cho những chủng người khác nhau Thực tế điều này ko đúng vì hầu như tất cả mọi người gần như cùng màu sắc Những

Chương II: Cơ sở lý thuyết hệ thống

người da màu hầu như bao gồm tất cả các giá trị S cho một tầm giới hạn của giá trị màu sắc Như

là một kết quả, giá trị màu sắc của hình có thể dùng trong giải thuật phát hiện khuôn mặt

c Không gian màu XYZ

Không gian màu XYZ cho phép màu sắc được biểu diễn dưới dạng hỗn hợp của 3 giá trị nhân tố kích X, Y và Z Các nhân tố kích thích xuất phát từ thực tế là kết quả nhận thức màu sắc

từ võng mạc của mắt đáp ứng với 3 loại kích thích Sau khi thử nghiệm, các CIE thiết lập một bộ giả sơ bộ XYZ mà tương ứng với cách hoạt động của võng mạc mắt

Các CIE xác định sơ bộ để tất cả ánh sáng nhìn thấy ánh xạ vào hỗn hợp X, Y, Z và do đó

Y xấp xỉ tương quan với độ sáng biểu kiến của một màu sắc Nói chung, các hỗn hợp của các thành phần X, Y và Z được dùng để mô tả một màu sắc như là tỉ lệ phần trăm lớn hơn 0, trong một số trường hợp lớn hơn 100%

Việc sử dụng thành phần Z của không gian màu XYZ cho hình ảnh khuôn mặt, tính toán trị riêng cho việc phát hiện mắt cho kết quả tốt hơn thay vì dùng thang đo GRAY của nó

2.3.2 Ngƣỡng ảnh

Trong nhiều ứng dụng thị giác, nó rất hữu ích để có thể tách riêng các phần của hình ảnh tương ứng với đối tượng mà ta quan tâm, từ các vùng hình ảnh tương ứng với nền Ngưỡng thường cung cấp một cách dễ dàng và thuận tiện để thực hiện phân đoạn này dựa trên cường độ khác nhau trong phần nổi và phần nền của một tấm hình Thông thường ngưỡng có thể chia làm

2 loại: ngưỡng toàn cục (Global Thresholding) và ngưỡng thích nghi (Adaptive Thresholding)

a Ngƣỡng toàn cục

Ngưỡng toàn cục là một phương thức chuyển đổi một ảnh gam màu xám sang ảnh nhị phân, là một loại đặc biệt gam màu xám chỉ có duy nhất 2 giá trị điểm ảnh đen và trắng, dùng giá trị ngưỡng cho toàn bộ ảnh Một hay nhiều ngưỡng có thể xác định cho hình ảnh để có thể phân

cắt Đối với giá trị ngưỡng đơn mỗi điểm ảnh được so sánh với ngưỡng này và nếu cường độ của điểm ảnh cao hơn ngưỡng, điểm ảnh được thiết lập màu trắng (hay đen), đầu ra cũng tương tự nếu nó thấp hơn ngưỡng, nó được thiết lập màu đen (hay trắng) Đối với nhiều giá trị ngưỡng thì

có một dải cường độ sáng được thiết lập màu trắng trong khi vùng hình ảnh ngoài dải được thiết lập màu đen Thông thường ngưỡng toàn cục với nhiều mức có thể được biểu điễn như sau:

Z là giá trị cường độ sáng

b Ngƣỡng thích nghi

Ngưỡng toàn cục dùng như là một ngưỡng cố định cho tất cả các điểm ảnh trong hình và

do đó chỉ hoạt động nếu biểu đồ cường độ sáng của các hình ảnh đầu vào bao gồm những đỉnh được chia tương ứng để thiết kế đối tượng và nền Do đó, nó không thể giải quyết với những thứ chứa trong hình, ví dụ, một độ chênh lệch ánh sáng lớn Mặt khác, vùng ngưỡng thích nghi chọn ngưỡng khác nhau cho mỗi điểm ảnh dựa trên tầm của giá trị cường độ sáng trong vùng lân cận

nó Điều này cho phép ngưỡng của một tấm hình mà biểu đồ cường độ toàn cục không bao gồm đỉnh phân biệt và là một kết quả để giải quyết vấn đề của sự thay đổi điều kiện ánh sáng trong hình

Có một vài cách cho việc tính toán vùng giá trị ngưỡng:

Điểm quan trọng trong ngưỡng thích ứng là chọn đúng kích cỡ khu vực cho mỗi điểm ảnh Kích thước của khu vực này phải đủ lớn để bao đủ điểm ảnh nổi và nền, do đó một ngưỡng thấp sẽ được chọn Mặt khác, chọn những vùng quá lớn có thể vi phạm các giả định về khoảng chiếu sáng đồng đều Trong một số trường hợp, giá trị ngưỡng thích nghi có thể được cải thiện bằng cách trừ đi một giá trị không đổi từ giá trị trung bình mean – C Xem xét biểu đồ giá trị cường độ sáng ngưỡng thích nghi là ngoài phạm vi luận văn này

Chương II: Cơ sở lý thuyết hệ thống

Hình 2.5: Ảnh gốc và ngưỡng thích nghi nó với một cửa sổ 7x7, C=4

2.4 Thƣ viện OpenCV – EmguCV

2.4.1 Tổng quan về OpenCV và EmguCV

a OpenCV

OpenCV là một thư viện thị giác máy tính mã nguồn mở của Intel nó có thể làm đơn giản hóa công việc lập trình thị giác máy tính của bạn OpenCV bao gồm nhiều khả năng tiên tiến – tìm, theo dõi, nhận dạng các bề mặt, lọc Kalman, là sự đa dạng của một hệ thống trí tuệ nhân tạo Ngoài ra nó còn cung cấp các cơ sở thuật toán thị giác máy tính thông qua các giao diện lập trình ứng dụng ở mức thấp Nó được đóng gói và hoàn toàn miễn phí, người dùng có thể sẵn sàng sử dụng cho những mục đích khác nhau của họ

Intel đưa ra phiên bản OpenCV đầu tiên vào năm 1999 Ban đầu, nó chỉ là thư viện xử lý ảnh của Intel Về sau, tính lệ thuộc đó đã được loại bỏ và bây giờ bạn có thể sử dụng OpenCV như một thư viện độc lập OpenCV là một thư viện đa nền tảng, nó chấp nhận cả Window và Linux, hơn thế nữa gần đây là Mac OSX.[6]

b EmguCV

EmguCV cũng là thư viện xử lý ảnh dành riêng cho C#, được xây dựng từ OpenCV và có phát triển thêm Thực ra EmguCV là một phương thức đóng gói của OpenCV do đó EmgCV chỉ khác cách sử dụng, cấu trúc hàm…Trong EmguCV vẫn có thể sử dụng lại các hàm của OpenCV bằng câu lệnh Cvlnvoke

Hình 2.6: Tổng quan về kiến trúc của EmguCV

EmguCV bao gồm 2 lớp được biểu diễn như hình trên

- Lớp 1 (Lớp cơ bản): bao gồm hàm chức năng, cấu trúc và ánh xạ được phản ánh trực tiếp trong OpenCV

- Lớp 2: bao gồm những lớp classes được hòa trộn trong môi trường NET.[5]

Chương II: Cơ sở lý thuyết hệ thống

2.4.2 Những khả năng của OpenCV

OpenCV có nhiều chức năng, sau đây là tóm tắt các chức năng của nó:

- Ảnh và vào ra video

Các giao diện này cho phép bạn đọc dữ liệu ảnh từ các tập ảnh hoặc từ các video Bạn cũng

có thể tạo file ảnh và video

- Thị giác máy tính nói chung và các giải thuật xử lý ảnh (APIs mức thấp và trung bình)

Sử dụng các giao diện này, bạn có thể thí nghiệm với nhiều thuật toán thị giác nhân tạo chuẩn mà bạn không cần viết code về chúng Chúng bao gồm sự dò tìm viền, đường thẳng và góc, điều chỉnh elip, lấy mẫu và những biến đổi khác nhau (Fourier rời rạc, cosin rời rạc và các biến đổi khoảng cách), v.v…

- Những module thị giác máy ở mức cao

OpenCV bao gồm vài khả năng ở mức cao Ngoài việc dò tìm, nhận dạng và theo dõi khuôn mặt nó còn bao gồm cả luồng quang hoc (sử dụng sự di chuyển động của camera để xác định cấu trúc 3D), định cỡ camera và hình khối

- Các giải thuật trí tuệ nhân tạo và dạy học máy

Các ứng dụng thị giác máy tính thường đòi hỏi các phương pháp dạy học máy hoặc trí tuệ nhân tạo (AI) khác Một vài trong số chúng sẵn có trong gói dạy học máy của OpenCV

- Lấy mẫu ảnh và các biến đổi khung nhìn

Nó thường có ích để xử lý một tập điểm như một khối OpenCV bao gồm giao diện cho những sự phân miền sao chép ảnh, xử lý ngẫu nhiên, hồi phục kích thước yêu cầu, làm vênh, quay và sử dụng những hiệu ứng phối cảnh

- Các phương pháp tạo và phân tích ảnh nhị phân

Ảnh nhị phân thường xuyên được sử dụng trong các hệ thống quét để kiểm tra khuyết điểm hình dạng hay đểm các bộ phận của vật

- Thao tác với ảnh 3D

Các chức năng này có ích cho phép ánh xạ và sự xác định vị trí – hay với thiết bị vật thể hoặc với nhiều dạng phép chiếu từ một camera đơn

- Các thuật toán xử lý ảnh, thị giác máy và hiển thị ảnh

OpenCV bao gồm cả toán học cũ, các thuật toán đại số tuyến tính, khoa học thống kê và hình học tính toán

- Đồ họa

Các giao diện này cho phép bạn viết chữ và vẽ trên ảnh Thêm vào các hàm khác nhau và khả năng sáng tạo, các hàm này có ích cho sự ghi nhãn và đánh dấu Ví dụ, nếu bạn viết một chương trình dò tìm đối tượng, nó giúp ích cho các ảnh nhãn về kích thước và vị trí của chúng

- Các phương pháp GUI

OpenCV bao gồm các giao diện cửa sổ của chính nó Trong khi đây là hạn chế so sánh tới cái

gì có thể được làm trên mỗi nền tảng, họ cung cấp API đơn, nhiều nền tảng để hiển thị ảnh, chấp nhận người sử dụng nhập vào qua chuột hay bàn phím và thực hiện điều khiển bằng thanh trượt

- Cấu trúc dữ liệu và thuật toán

Với những giao diện này bạn có thể lưu trữ, tìm kiểm , bảo lưu và thao tác một cách hiệu nghiệm các danh sách lớn, đống ,đồ thị và cây

- Ổn định dữ liệu

Các phương pháp này cung cấp các giao diện tiện lợi cho các kiểu lưu trữ khác nhau của dữ liệu trên đĩa và khôi phục chúng sau

2.4.3 Cấu tạo OpenCV

Chức năng của OpenCV được chứa trong các module khác nhau:

- CXCORE: chứa các định nghĩa kiểu dữ liệu cơ sở Ví dụ, các cấu trúc dữ liệu cho ảnh,

điểm và hình chữ nhật được định nghĩa trong cxtypes.h CXCORE cũng chứa đại số tuyến tính

và phương pháp thống kê, chức năng duy trì và điều khiển chuỗi Một số ít, các chức năng đồ họa để vẽ trên ảnh cũng được đặt ở đây

Chương II: Cơ sở lý thuyết hệ thống

- CV: chứa các thuật toán về xử lý ảnh và định kích cỡ camera Các chức năng hình họa máy

tính cũng được đặt ở đây

- CVAUX: được mô tả trong tài liệu của OpenCV như chứa các mã cũ và thứ nghiệm Tuy

nhiên, các giao diện đơn cho sự nhận diện ảnh ở trong module này Code sau này chúng được chuyên dụng cho nhận diện mặt và chúng được ứng dụng rộng rãi cho mục đích đó

- HIGHGUI: chứa các giao diện vào ra cơ bản, nó cũng chứa các khả năng cửa sổ mở rộng

và vào ra video

- CVCAM: chứa các giao diện cho video truy cập qua DirectX trên nền Windows 32 bits.[5][6]

2.5 Nhận dạng ký tự quang học OCR

2.5.1 Khái niệm nhân dạng ký tự quang học OCR

Nhận dạng ký tự quang học (Optical Character Recognition viết tắt là OCR) là kỹ thuật được

sử dụng để chuyển các hình ảnh của chữ viết tay hay chữ đánh máy thành các văn bản tài liệu OCR được hình thành từ một lĩnh vực nghiên cứu về nhận dạng mẫu, trí tuệ nhân tạo và machine vision Mặc dù công việc nghiên cứu học thuật vẫn tiếp tục nhưng OCR đã được ứng dụng thực

tế với các kỹ thuật đã được chứng minh Nó được ứng dụng trong công tác quét và lưu trữ các tài liệu cũ, đẩy nhanh việc nhập dữ liệu vào máy với ít lỗi hơn

Nhận dạng ký tự quang học (dùng các kỹ thuật quang học như gương và ống kính) và nhận dạng ký tự số (sử dụng máy quét và các thuật toán máy tính) lúc đầu được xem xét như hai lĩnh vực khác nhau bởi vì chỉ có rất ít các ứng dụng tồn tại với các kỹ thuật quang học thực sự Do

đó, thuật ngữ “ Nhận dạng ký tự quang học” được mở rộng và bao gồm luôn ý nghĩa nhận dạng

ký tự số

Trước hết, hệ thống nhận dạng yêu cầu phải được huấn luyện với các mẫu của các ký tự cụ thể Các hệ thống “thông minh” với độ chính xác nhận dạng cao đối với hầu hết các phông chữ hiện nay đã trở nên phổ biến Một số hệ thống còn có khả năng tái tạo lại các định dạng của tài liệu gần giống với bản gốc bao gồm: hình ảnh, các cột, bảng biểu, các thành phần không phải là văn bản.[7]

2.5.2 Các phần mềm mã nguồn mở OCR hiện nay