基于图像的WEB页面布局分析方法研究与实现开题报告

 2022-11-26 13:02:04

1. 研究目的与意义

随着社会科学的发展,web界面应用广泛,发展越发成熟了,在生活中已经随处可见,如校园的网站页面,购物的app界面,游戏界面等,就连人们平时上网的聊天界面,也是web网页中最简便的应用,这些都是Web页面发展的证明。

Web界面窗口主要由标题栏、文本框、图像框、系统下拉菜单栏等部件来组成完成,实现精美实用的浏览界面。

简单的web界面设计能够使人们更直观的去区分它们每一个区域组成模块的,但对于复杂的web界面,如淘宝、京东这样的主界面、要如何一眼去识别Web界面的所有组成部分呢?对于此问题,本课题主要是需要利用OpenCV图像技术来处理,通过对界面截图,来获取Web界面某一模块的部件组成和它的功能,采集分析部件的类型,使人们能更快速直观的看到整个web界面的布局,这样即使不是本界面的设计师,也能够对这一界面快速了解,此研究给后来管理者对界面以后的管理提供了方便。

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2. 课题关键问题和重难点

1.关键问题关键性内容1:系统能够正常实现上传web页面图像。

关键性内容2:系统能完成对web页面图像做出准确的识别,即能够识别出web页面的布局,对应框所写的内容,以及部件的大小。

关键性内容3:系统在对web页面图像完成识别分析后,能够与原数据进行对比,看是否达成识别目的。

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3. 国内外研究现状(文献综述)

随着社会的发展,互联网也逐渐壮大,生活中随处可见,人们已经离不开这网络便利的时代。

互联网应用达到顶峰,足不出户就能得到自己想得到的东西,互联网购物、查阅资料、出行等,都为人们的生活带来了便利。

而识别技术是互联网关键技术之一,识别技术应用广泛,本课题主要研究和探讨图像的识别技术,传统的图像识别方法是靠人工来识别,依靠人工来对图像进行识别,不仅耗时费力,而且还不精确。

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4. 研究方案

随着科学技术的发展,识别技术已被人们广泛应用,如生活中,各种考试认证、出行认证人脸识别等,是识别技术最普遍的应用之一。

不止人脸识别应用,图像识别技术也应用广泛,如品牌logo识别、植物识别、地标识别、门脸识别等。

本课题主要是围绕图像识别展开研究,课题主要是利用OpenCV技术完成Web页面识别的研究与分析,采集页面图像和对应元素的类型、内容及坐标大小等参数,与实际数据进行比较,给出分析结果,得出图像处理的结论。

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5. 工作计划

第1周:选题,确定课题;第2周:查阅资料,熟悉任务书要求,完成任务书编写;第3周:查阅资料,准备撰写开题报告;第4周:搜集、查阅相关文献资料,确定总体研究计划;第5周:搭建研发环境,准备实验数据;第6周:建立实验方案;第7周:论证设计方案;完成开题报告初稿;第8周:完善开题报告;完成开题;第9周:系统开发:完成系统识别图像功能;第10周:系统开发:完成系统实现数据采集功能;第11周:系统开发:完成系统与原数据进行对比功能;第12周:系统开发:完成项目,做出结论;第13周:结合导师意见,完善系统,测试系统成果;第14周:参考研究过程资料,撰写论文,完成论文初稿;完成软硬件验收;第15周:对论文进行修饰和完善,完成论文二稿;完成论文查重;第16周:完成论文定稿,制作PPT,完成答辩

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