1. 本选题研究的目的及意义
圆形物体在我们的日常生活中无处不在，从交通标志到工业零件，从医学影像到自然景观，圆形检测在众多领域中扮演着至关重要的角色。
近年来，随着移动设备计算能力的提升和计算机视觉技术的快速发展，基于android平台的圆形检测技术正逐渐成为研究热点，并在实际应用中展现出巨大的潜力。
本选题旨在研究基于androidopencv的圆形检测技术，探索将opencv这一强大的计算机视觉库应用于android平台，实现快速、准确、稳定的圆形物体检测。
2. 本选题国内外研究状况综述
圆形检测作为计算机视觉领域的基础问题，一直是研究的热点。
近年来，随着移动设备计算能力的提升和opencv等计算机视觉库的普及，基于android平台的圆形检测技术得到了迅速发展。
#国内研究现状国内学者在基于androidopencv的圆形检测方面取得了一定的研究成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容包括以下几个方面：
1.android平台与opencv简介:对android平台和opencv库进行概述，介绍android平台的架构、特性以及opencv库的功能、特点，阐述opencv在android开发中的应用价值和优势。
2.圆检测算法原理:阐述圆检测算法的基本原理，重点介绍霍夫变换的数学模型和实现步骤，分析霍夫变换在圆检测中的应用优势和局限性。
3.基于androidopencv的圆检测系统设计:设计一个基于androidopencv的圆形检测系统，包括图像采集模块、图像预处理模块、圆检测模块和结果显示模块。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究与工程实践相结合的方法，按照以下步骤逐步开展：
1.文献调研与技术学习:广泛查阅国内外相关文献资料，深入了解android平台开发技术、opencv库的使用方法、圆形检测算法的原理和实现技术，为研究工作的开展奠定理论基础。
2.需求分析与系统设计:明确研究目标和功能需求，设计基于androidopencv的圆形检测系统的架构，包括各个功能模块的设计方案和模块之间的交互流程。
3.算法实现与性能优化:选择合适的圆形检测算法，利用opencv库在android平台上实现算法，并针对移动设备的特性进行性能优化，提高算法的执行效率和检测精度。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.算法改进:针对传统霍夫变换算法在计算效率和抗噪性方面的不足，研究改进的霍夫变换算法，例如随机霍夫变换、梯度信息辅助霍夫变换等，以提高圆形检测的精度和速度。
2.性能优化:针对移动设备资源有限的特点，对圆形检测算法进行性能优化，例如采用代码优化、并行计算等技术，降低算法的资源消耗，提高算法的运行效率。
3.系统集成:将改进的圆形检测算法集成到android平台，构建一个完整的圆形检测系统，实现图像采集、预处理、圆形检测和结果显示等功能，为移动设备提供实用的圆形检测工具。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.张帆,刘畅,张立波.android平台opencv的人脸识别研究[j].计算机工程与应用,2023,59(14):214-220.
2.朱心语.基于opencv的图像圆形目标检测算法研究[j].电子技术与软件工程,2023(10):122-125.
3.刘宇航.基于opencv的圆形目标识别研究[j].自动化与仪器仪表,2023(04):138-142.
