摘要：水面垃圾监测是通过水面图像的拍摄，对其中的图像进行数据处理，传达给计算机，通过机器识别水面垃圾的占比，从而从简单的图像层面来实现垃圾的监测报告。传统的水面垃圾监测主要有一下几种办法:人工釆样监测法、水质监测站监测法、水生物监测法以及无线遥感监测法。树莓派便携性给予了它方便携带的特点，在上述方法中，树莓派可以跟pc一般使用，连接摄像头后可以很方便的实现图像采集处理，减少了人力物力，在配置方面也并不复杂，操作起来更为方便通用，有着很好的通用性。

本文对于树莓派的特点以及它适用的应用领域进行了仔细的分析，结合当前的机器视觉和图像识别技术设计了基于树莓派的水面垃圾监测系统。这个系统分为以下几个部分：图像采集，图像二值化，图像分析垃圾占比确定垃圾是否超标。此系统适用于小型水域垃圾的监测，可以从视觉感官上分别水面垃圾的占比。通过对于这种分析，可以观测提醒是否需要对垃圾进行打捞处理，代替人力观测的麻烦。

论文分别以硬件和软件的角度为出发点，对水面垃圾监测系统做一下的阐述。其中硬件部分主要由树莓派开发板，树莓派摄像头为硬件设施基础。在树莓派中安装Python语言实现软件的开发，使用SimpleCV作为技术支持。文中采取对图像进行二值化处理，然后对图像进行分割处理，对不同占比进行计算从而判断垃圾占比。通过是否超过设定的占比值来做出响应，超出占比就要作出警告提示。

关键词:水面垃圾监测；树莓派；图像识别；图像分割

目录

摘要

Abstact

1 引言-1

1.1 概述-1

1.2 国内外研究现状-1

1.3 本课题研究的主要内容-1

2 系统分析-3

2.1可行性分析-3

2.1.1 技术可行性分析-3

2.1.2 操作可行性分析-3

2.1.3 经济可行性分析-3

2.1.4 社会可行性分析-3

2.2系统需求分析-4

2.2.1 系统功能分析-4

3 系统安装准备-5

3.1树莓派简介-5

3.2树莓派安装-5

3.2.1硬件安装-5

3.2.2 系统安装-7

3.2 树莓派使用-8

3.3树莓派软件安装-12

3.3.1 python环境安装-12

3.3.2 OpenCV安装-12

4 图像识别简介-14

4.1 粗糙集的基本概念-14

4.2 基于粗糙集的图像分类方法-14

4.2.1 数据预处理-14

4.2.2图像识别-15

4.2.3 后处理阶段-17

4.3 OpenCV图像处理-17

4.3.1 加载图像-18

4.3.2 显示图像-18

4.3.3 处理图像-18

5 图像识别处理实现-19

5.1 图像获取-19

5.1.1图像采集-19

5.1.2 图像处理-19

5.1.3图像分割-21

6 总结与展望-22

6.1 本文总结-22

6.2 下一步研究方向-22

参 考 文 献-23

致 谢-25