TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ KHOA CÔNG NGHỆ TT VÀ TT BỘ MÔN TIN HỌC ỨNG DỤNG LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGHIÊN CỨU THƯ VIỆN OPENCV ỨNG DỤNG TRONG VIỆC NHẬN DẠNG BIỂN BÁO GIAO THÔNG Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thái Hưng MSSV: 1111525 Cán hướng dẫn: Ths Nguyễn Đức Khoa Cần Thơ, 06/2015 TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ KHOA CÔNG NGHỆ TT VÀ TT BỘ MÔN TIN HỌC ỨNG DỤNG LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGHIÊN CỨU THƯ VIỆN OPENCV ỨNG DỤNG TRONG VIỆC NHẬN DẠNG BIỂN BÁO GIAO THÔNG Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thái Hưng MSSV: 1111525 Cán hướng dẫn: Ths Nguyễn Đức Khoa Cán phản biện: Ths Nguyễn Thị Thuỳ Linh Ks Hoàng Minh Trí Luận văn bảo vệ tại: Hội đồng chấm luận văn tốt nghiệp Bộ môn Tin học Ứng dụng, Khoa Công nghệ TT TT vào ngày 26 tháng 06 năm 2015 Mã số đề tài: Có thể tìm hiểu luận văn tài: - Trung tâm học liệu, trường Đại học Cần Thơ - Website: http://lrc.ctu.edu.vn Cần Thơ, 06/2015 THƯ CÁM ƠN Đầu tiên, em xin chân thành cám ơn toàn thể quý thầy cô thuộc môn Tin học Ứng dụng, khoa Công nghệ thông tin truyền thông giảng dạy cung cấp kiến thức tảng cho em suốt năm học qua Tuy kiến thức chưa đủ để làm việc môi trường thực tế, lượng kiến thức vô quý báo, tảng để tìm hiểu nghiên cứu sâu hơn, chi tiết vào lĩnh vực Công nghệ thông tin; nhờ kiến thức quý báo giúp em xin công việc ổn định Công ty Xuất phần mềm hàng đầu Việt Nam, TMA Solutions Tiếp theo, em xin chân thành cám ơn thầy Nguyễn Đức Khoa, thuộc môn Tin học Ứng dụng, trường Đại học Cần Thơ cung cấp cho em đề tài Luận văn: “Nghiên cứu thư viện OpenCV – Ứng dụng việc nhận dạng biển báo giao thông” tận tình hướng dẫn đề tài cho em, việc giúp em tìm đưa hướng giải vấn đề Tuy nhiều thời gian làm dự án xuyên suốt với thầy, nhờ gợi ý thầy mà em thuận lợi giải vấn đề dự án hoàn thành tốt đề tài Luận văn tốt nghiệp Và, em chân thành cám ơn trường Đại học Cần Thơ cung cấp cho em môi trường học tập với đầy đủ trang thiết bị tài liệu học tập nghiên cứu năm học vừa qua Cuối em xin chúc trường Đại học Cần Thơ ngày phát triển mở rộng quy mô, đạt chuẩn chất lượng khu vực giới, cung cấp đầu nguồn nhân lực chất lượng cao Và em xin chúc quý thầy cô thuộc Bộ môn Tin học ứng dụng dồi sức khoẻ thành công sống Cần Thơ, ngày 20 tháng 06 năm 2015 Sinh viên Nguyễn Thái Hưng i MỤC LỤC THƯ CÁM ƠN i MỤC LỤC iii DANH MỤC HÌNH .v DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT vi TÓM TẮT vii ABSTRACT viii CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Một số nghiên cứu .1 1.3 Phạm vi đề tài .2 1.4 Phương pháp tiếp cận CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT .3 2.1 Thị giác máy tính (Computer vision) 2.1.1 Ứng dụng 2.1.2 Các nhiệm vụ điển hình 2.1.3 Các phương pháp .4 2.2 Các khái niệm 2.3 Thư viện OpenCV .7 2.3.1 Sử dụng thư viện 2.3.2 Các kiểu liệu 2.3.3 Các hàm thao tác với giao diện 12 2.3.4 Các hàm vẽ hình 19 2.3.5 Các hàm xử lý ảnh 20 2.3.6 Các hàm khác 23 2.4 Lý thuyết xử lý ảnh hàm hỗ trợ OpenCV .26 2.4.1 Smoothing image (Làm trơn hình ảnh) 26 2.4.2 Edges (cạnh) Edges detection (phát edges) 27 2.4.3 Contours (đường viền) Find contours (tìm contours) 31 2.4.4 Các giải thuật tìm Keypoints Keypoint descriptors .34 2.4.5 Các giải thuật Feature matching (so khớp đặc trưng) .38 2.5 Các loại Biển báo giao thông đường Việt Nam 41 CHƯƠNG 3: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 43 3.1 Phân tích thiết kế 43 3.1.1 Đặc trưng biển báo 43 3.1.2 Quy trình phát nhận dạng biển báo 43 iii 3.1.3 Yếu tố ảnh hưởng đến màu sắc 44 3.1.4 Phát biển báo 45 3.1.5 Nhận dạng biển báo 45 3.2 Cài đặt 46 3.2.1 Đọc tập biển báo mẫu .46 3.2.2 Áp dụng ngưỡng để phát biên biển báo 46 3.2.3 Loại bỏ biển báo giả 47 3.2.4 Loại bỏ kết so khớp không xác 47 3.3 Kết 48 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 51 TÀI LIỆU THAM KHẢO 53 iv DANH MỤC HÌNH Hình 2.1: Độ phân giải ảnh Hình 2.2: Binary image Hình 2.3: Grayscale image Hình 2.4: Color image Hình 2.5: Dãy màu thể ảnh 8-bit = 256 sắc thái (shades) Hình 2.6: Kết hàm vẽ 20 Hình 2.7: Kernel cho giải thuật mean filter (bên trái) structure element với origin nằm trung tâm (bên phải) 26 Hình 2.8: Edges detect object .30 Hình 2.9: Hình ảnh dùng để tìm contours, có vùng A, B, C, màu trắng đen .31 Hình 2.10: Kết của việc tìm contours, thể dạng: exterior (đường đứt nét) hole (đường chấm) 31 Hình 2.11: Minh hoạ cách lưu trữ / thể hệ thống contours tree .33 Hình 2.12: Walk sign dectection 34 Hình 2.13: Một số biển báo cấm 42 Hình 2.14: Một số biển báo nguy hiểm .42 Hình 2.15: Một số biển báo hiệu lệnh 42 Hình 2.16: Một số biển báo dẩn 42 Hình 3.1: Một số biển báo có hình thù cá biệt 43 Hình 3.2: Quy trình phát nhận dạng biển báo 44 Hình 3.3: Không gian màu HSV 44 Hình 3.4: Giá trị Hue OpenCV .45 Hình 3.5: Quy trình phát biển báo .45 Hình 3.6: Quy trình nhận dạng biển báo .46 Hình 3.7: Kết nhận dạng biển báo nguy hiểm có xe đạp chạy ngang 48 Hình 3.8: Kết nhận dạng biển báo nguy hiểm đá núi hay lỡ 48 Hình 3.9: Kết nhận dạng biển báo phía trước có vạch qua đường 49 Hình 3.10: Kết nhận dạng biển báo cấm chạy 60km/h 49 v DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT Chữ viết tắt Nguyên nghĩa OpenCV Open Source Computer Vision Library BGR Blue Green Red color space HSV Hue Saturation Value color space 2D, 3D 2-, 3-Dimensional SURF Speeded Up Robust Features SIFT Scale Invariant Feature Transform ORB Oriented FAST and Rotated BRIEF vi struct DMatch { // query descriptor index int queryIdx; // train descriptor index int trainIdx; // train image index int imgIdx; // distance between descriptors float distance; }; DescriptorMatcher Các giải thuật so khớp keypoints descriptors bao bọc (wrapper) nhiều interface nhằm giúp dễ dàng cho việc chuyển đổi giải thuật khác để giải vấn đề Tất class cài đặt giải thuật descriptor matcher thừa kế interface DescriptorMatcher class DescriptorMatcher : public Algorithm Abstract class (lớp trừa tượng) cài đặt giải thuật matching keypoint descriptors, bao gồm nhóm: • So khớp descriptors hình ảnh với descriptors hình ảnh khác • So khớp descriptors hình ảnh với descriptors tập hình ảnh Phạm vi toán thuộc trường hợp giới thiệu chi tiết hàm hàm sử dụng trường hợp DescriptorMatcher::match So khớp query descriptors với train descriptors, tìm kết so khớp tốt void DescriptorMatcher::match(const Mat& queryDescriptors, const Mat& trainDescriptors, CV_OUT vector& matches, const Mat& mask = Mat()) const Trong đó, • queryDescriptors – Descriptors hình ảnh query • trainDescriptors – Descriptor hình ảnh train • matches – Kết so khớp DescriptorMatcher::knnMatch So khớp query descriptors với train descriptors, tìm k kết so khớp thay kết DescriptorMatcher::match void DescriptorMatcher::knnMatch(const Mat& queryDescriptors, const Mat& trainDescriptors, vector& matches, int k, const Mat& mask = Mat(), bool compactResult = false) const 39 Trong đó, • matches • k – Kết của so khớp, matches[i] chứa k k kết – Số lượng matches cần tìm query descriptor Các đối số lại giống DescriptorMatcher::match BFMatcher Class cài đặt giải thuật Brute-Force matcher Cách thức hoạt động đơn giản, lấy descriptor keypoint query descriptor so với descriptor tất keypoints train descriptor cách tính toán khoảng cách trả DMatch có distance nhỏ Đây phương pháp vét cạn nên tốn nhiều thời gian hiệu cao class BFMatcher : public DescriptorMatcher Phương thức khởi tạo: BFMatcher(int normType = NORM_L2, bool crossCheck = false) Trong đó, • • normType – Các giá trị sử dụng ◦ NORM_L1 , NORM_L2: ◦ NORM_HAMMING: ◦ NORM_HAMMING2: crossCheck thường sử dụng với SIFT SURF descriptors thường sử dụng với ORB, BRISK, BRIEF thường sử dụng với ORB mà giá trị WTA_K = – Chỉ thay đổi giá trị thành true sử dụng giải thuật so khớp DescriptorMatcher::knnMatch FlannBasedMatcher Class cài đặt giải thuật Flann-based matcher FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbors) chứa sưu tập giải thuật tối ưu cho việc tìm kiếm nhanh tập liệu lớn, có số chiều (dimensional) cao Đối với tập liệu lớn, giải thuật hiệu giải thuật BFMatcher nhiều class FlannBasedMatcher: public DescriptorMatcher Ví dụ 2.14: Tìm keypoints tính descriptors query image train image sau kiểm tra xem query image có phải train image hay không? #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; Mat colorQueryImage, grayQueryImage, queryDescriptors; vector queryKeyPoints; Mat colorTrainImage, grayTrainImage, trainDescriptors; vector trainKeyPoints; 40 int main(int argc, char const* argv[]) { colorQueryImage = imread(argv[1], IMREAD_COLOR); colorTrainImage = imread(argv[2], IMREAD_COLOR); cvtColor(colorQueryImage, grayQueryImage, COLOR_BGR2GRAY); cvtColor(colorTrainImage, grayTrainImage, COLOR_BGR2GRAY); int nfeatures = 500; float scaleFactor = 1.2f; int nlevels = 8; int edgeThreshold = 5; int firstLevel = 0; int WTA_K = 2; int scoreType = ORB::FAST_SCORE; int patchSize = 31; ORB orb(nfeatures, scaleFactor, nlevels, edgeThreshold, firstLevel, WTA_K, scoreType, patchSize); orb(grayQueryImage, noArray(), queryKeyPoints, queryDescriptors, false); orb(grayTrainImage, noArray(), trainKeyPoints, trainDescriptors, false); BFMatcher matcher(NORM_HAMMING); vector matches; matcher.match(queryDescriptors, trainDescriptors, matches); // Only filter actual matches (or best matches) Point queryPoint, trainPoint; for (size_t i = 0; i < matches.size(); i++) { // Extract coordinates points from a keypoints set queryPoint = queryKeyPoints[matches[i].queryIdx].pt; trainPoint = trainKeyPoints[matches[i].trainIdx].pt; // Two points have actual match together if and // only if coordinates absolute between them is less than 10 if (abs(queryPoint.x - trainPoint.x) > 10 || abs(queryPoint.y trainPoint.y) > 10) { matches.erase(matches.begin() + i); i ; } } - // Draw keypoints have best matches Mat imageMatches; drawMatches(colorQueryImage, queryKeyPoints, colorTrainImage, trainKeyPoints, matches, imageMatches); imshow("Draw matches", imageMatches); waitKey(0); return 0; } 2.5 Các loại Biển báo giao thông đường Việt Nam Biển báo cấm Ý nghĩa: để biểu thị điều cấm hạn chế lại phương tiện giới, thô sơ người Người sử dụng đường phải chấp hành điều cấm mà biển báo 41 Nhận dạng: có dạng hình tròn (ngoại trừ biển có STOP – có hình đa giác cạnh), viền đỏ xanh dương (đối với biển hết hiệu lực cấm), trắng xanh dương đậm, có vẽ hình màu đen đặc trưng cho điều cấm hạn chế 40 Hình 2.13: Một số biển báo cấm Biển báo nguy hiểm Ý nghĩa: cung cấp thông tin cảnh báo tình nguy hiểm xảy dùng để báo cho người lái xe, chủ yếu người lái xe giới biết trước tính chất nguy hiểm tuyến đường để phòng tránh Nhận dạng: có dạng tam giác đều, viền đỏ, vàng, biển có vẽ hình màu đen Hình 2.14: Một số biển báo nguy hiểm Biển báo hiệu lệnh Ý nghĩa: cảnh báo cho người tham gia giao thông mệnh lệnh phải thi hành Nhận dạng: có dạng hình tròn, viền, xanh lam, biển có vẽ hình màu trắng Hình 2.15: Một số biển báo hiệu lệnh Biển báo dẩn Ý nghĩa: cung cấp thông tin dẫn cho người sử dụng đường biết định hướng cần thiết điều có ích khác hành trình Nhận dạng: có dạng hình chữ nhật hình vuông mầu xanh lam Hình 2.16: Một số biển báo dẩn Biển báo phụ Ý nghĩa: thường đặt kết hợp với biển báo nguy hiểm, biển báo cấm, biển hiệu lệnh biển dẫn nhằm thuyết minh bổ sung để hiểu rõ biển Nhận dạng: Không có hình thù đặc trưng cố định 42 CHƯƠNG 3: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 3.1 Phân tích thiết kế 3.1.1 Đặc trưng biển báo Vì tính phức tạm biển báo, phạm vi toán nhận dạng biển báo cấm biển báo nguy hiểm biển báo hiệu lệnh Dựa vào đặc điểm nhận dạng biển báo, nhận thấy điểm chung biển báo có viền đỏ xanh lam Đây đặc trưng quan trọng dùng để phát biển báo định vị vị trí hình ảnh Một số biển báo không thuộc đặc điểm chung bỏ qua Hình 3.1: Một số biển báo có hình thù cá biệt 3.1.2 Quy trình phát nhận dạng biển báo Việc phát nhận dạng biển báo video đơn giản hoá việc phát nhận dạng biển báo hình ảnh, chất video kết hợp nhiều hình ảnh lại với Để phát nhận dạng biển báo cần phải phân tích, xử lý trích xuất thông tin cần thiết hình ảnh để phát có “sự xuất hiện” biển báo, sau tiến hành nhận dạng biển báo từ tập liệu chứa thông tin biển báo Do biển báo giao thông đối tượng biết trước, không đổi – tập tất biển báo có vẽ phần mềm Do đó, đề xuất sử dụng phương pháp: • Phát vùng biển báo dựa viền biển báo cáo màu đỏ xanh dương • Nhận dạng biển báo dựa giải thuật so khớp cách: ◦ Tìm keypoints trích xuất keypoint descriptors vùng biển báo phát bước (query) tập liệu biển báo mẫu (train) ◦ Lần lượt so khớp query với train chọn kết có số lượng keypoints khớp nhiều 43 Vùng biển báo Hình ảnh Video/ Camera Phát biển báo Nhận dạng biển báo Biển báo nhận dạng So khớp Biển báo mẫu Hình 3.2: Quy trình phát nhận dạng biển báo 3.1.3 Yếu tố ảnh hưởng đến màu sắc Ở bước phát biển báo dựa màu sắc, dùng phương pháp threshold áp dụng ngưỡng cho dãy màu gồm màu đỏ xanh dương Không gian màu BGR (Blue Green Red) Mặc định hình ảnh màu đọc OpenCV thể không gian màu BGR Các hình ảnh chụp, video quay điều kiện ánh sáng khác khác yếu tố khó khăn cho việc trích xuất đặc trưng, điều kiện ánh sáng (luminance) khác nhau, màu biến đổi thành màu khác chế độ màu này, ánh sáng ảnh hưởng cường độ (intensity) điểm ảnh, chia với kênh màu: Intensiy=11%B +59%G +30 %R Do khó để trích xuất biển báo chế độ màu Không gian màu HSV (Hue – Saturation – Value) Với không gian màu Hue giữ giá trị màu sắc (giá trị từ đến 360); Saturation giữ giá trị độ kinh khiết hay bảo hoà Hue (giá trị từ đến 100), giá trị lớn Hue đậm Value giữ giá trị độ sáng hình ảnh (giá trị từ đến 100), giá trị lớn Hue sáng Value Saturation Hue Hình 3.3: Không gian màu HSV 44 3.1.4 Phát biển báo Từ lý sau đọc xong hình ảnh, chuyển ảnh từ không gian màu BRG sang không gian màu HSV để không bị ảnh hưởng anh sáng, với chế độ màu HSV toàn cường độ sáng (intensity/luminance) chuyển kênh V, từ cần xử lý kênh màu lại H S mà không cần quan tâm đến V HSV OpenCV cài đặt khác so với phần mềm sửa ảnh: Hue có giá trị từ hoá 7-bit), Saturation có giá trị từ – 255 (mã hoá 8-bit) Value có giá trị từ hoá 8-bit) 30 60 90 120 150 (mã 255 (mã – 179 – 180 Hình 3.4: Giá trị Hue OpenCV Dựa vào hình trên, giá trị màu: • Màu đỏ thuộc khoảng: • Màu xanh dương thuộc khoảng: 100 [...]... Nhưng các nghiên cứu thư ng được áp dụng trong phạm vi biển báo của một số quốc gia, vì đặt trưng biển báo của các quốc gia là khác nhau 1.3 Phạm vi của đề tài Xây dựng một hệ thống thông tin nhận dạng biển báo giao thông từ một đoạn video thực tế được quay trên các đoạn đường có đặt các biển báo giao thông Khi gặp được một biển báo, nhận dạng biển báo trong video là biển báo gì và thông báo ra màn... biển báo Hoặc có thể là do thị lực của người lái xe không được tốt nên không thể quan sát, nhận biết được biển báo ở khoảng cách xa, Nhận thấy việc quan sát và nhận dạng biển báo để tuân thủ theo các quy định lái xe cần được thực hiện tự động hoá và thông báo cho người lái xe khi cần thiết Từ đó, đề tài Nghiên cứu thư viện OpenCV – Ứng dụng trong việc nhận dạng biển báo giao thông được đề xuất nghiên. .. trên giấy mô phỏng các biển báo trên đường với độ chiếu sáng trong phòng Tập biển báo mẫu tôi đã chọn 32 biển báo thư ng gặp nhất bao gồm biển báo cấm, biển báo nguy hiểm và biển báo hướng dẫn và với hơn 10 biển báo thử nghiệm Kết quả xử lý và nhận dạng khá nhanh đáp ứng được yêu cầu của một hệ thống thời gian thực Từ khoá: Nhận dạng biển báo giao thông; Phát hiện biển báo giao thông; Hệ thống hỗ trợ... màn hình hiển thị (hoặc thông báo bằng hệ thống âm thanh hoặc cả hai) Trong phạm vi nghiên cứu, hệ thống sẽ nhận dạng các loại biển báo cấm, biển báo nguy hiểm và biển báo chỉ dẩn phổ biến, thư ng gặp được đặt trên các tuyến đường ở Việt Nam 1.4 Phương pháp tiếp cận Việc phát hiện và nhận dạng biển báo trong video có thể được đơn giản hoá bằng việc phát hiện và nhận dạng biển báo trong một hình ảnh, vì... hiện và nhận dạng được biển báo thì cần phải phân tích, xử lý và trích xuất các thông tin cần thiết trong hình ảnh để phát hiện được có “sự xuất hiện” của biển báo, sau đó mới tiến hành nhận dạng biển báo đó từ tập dữ liệu chứa các thông tin về biển báo Do các biển báo giao thông là đối tượng biết trước, không đổi – là tập tất cả các biển báo có được vẽ bằng các phần mềm Do đó, tôi đề xuất sử dụng phương... TẮT Biển báo giao thông điều khiển người tham gia giao thông, giúp họ nhận biết được các nguy hiêm có thể thể xãy ra hay các lệnh buộc phải thi hành hoặc các hướng dẫn; nhận dạng được biển báo giúp người lái xe được an toàn hơn Trong đề tài này, tôi đề xuất phương pháp phát hiện biển báo bằng cách áp dụng ngưỡng dựa trên màu sắc trên không gian màu HSV để xác định viền của biển báo, sau đó sử dụng. .. biên của biển báo và nhận dạng biển báo bằng phương pháp so khớp đặc trưng là các điểm quan trọng l của ảnh được trích xuất bằng giải thuật ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) với tập ảnh biển báo mẫu đã được trích xuất các đặc trưng tương tự Các vùng biển báo sau khi phát hiện được xử lý để loại bỏ các vùng biển báo sai và sau đó được điều chỉnh kích thư c phù hợp với kích thư c của tập biển báo mẫu,... sử dụng thư viện mã nguồn mở OpenCV được hỗ trợ đa nền tảng (cross-platform) và đa ngôn ngữ (multi-language) như C/C++, Python, Java, Malab, Để giải quyết được bài toán đặt ra, cần phải: 2 • Nghiên cứu các kiến thức về Thị giác máy tính, Xử lý ảnh • Cài đặt và tìm hiểu thư viện hàm được cung cấp bởi OpenCV • Thu thập các mẫu biển báo giao thông chuẩn ở Việt Nam • Tìm hiểu đặc trưng của các loại biển. .. (image processing) Các vấn đề nhận dạng như: • Object recognition (hay còn gọi là object classification) – Tìm và nhận dạng các đối tượng trong hình ảnh hoặc video • Identification (Xác định duy nhất) – Từng thể hiện của đối tượng được nhận dạng như là một đối tượng duy nhất trong tập hợp đối tượng Ví dụ: nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng dấu vân tay (fingerprint) hay nhận dạng chữ viết tay • Dectection... making Đưa ra quyết định cho ứng dụng Ví dụ như: • Đạt hoặc không đạt (pass/fail) cho ứng dụng kiểm tra tự động • Khớp hoặc không khớp (match/no-match) cho ứng dụng nhận dạng • Đưa ra cảnh báo trong các ứng dụng thuộc y học, quân đội, bảo mật và nhận dạng 2.2 Các khái niệm cơ bản Pixel Điểm ảnh là đơn vị nhỏ nhất trong hình ảnh kỹ thuật số, mỗi điểm ảnh trên ảnh là một hình chữ nhật, mỗi điểm ảnh có ... đặt biển báo giao thông Khi gặp biển báo, nhận dạng biển báo video biển báo thông báo hình hiển thị (hoặc thông báo hệ thống âm hai) Trong phạm vi nghiên cứu, hệ thống nhận dạng loại biển báo. .. Tin học Ứng dụng, trường Đại học Cần Thơ cung cấp cho em đề tài Luận văn: Nghiên cứu thư viện OpenCV – Ứng dụng việc nhận dạng biển báo giao thông tận tình hướng dẫn đề tài cho em, việc giúp... THƠ KHOA CÔNG NGHỆ TT VÀ TT BỘ MÔN TIN HỌC ỨNG DỤNG LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGHIÊN CỨU THƯ VIỆN OPENCV ỨNG DỤNG TRONG VIỆC NHẬN DẠNG BIỂN BÁO GIAO THÔNG Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thái Hưng