1. 研究目的与意义
在机器视觉、模式识别和计算机图形学等领域中，对人脸研究一直是个热门研究方向，它被广泛应用于视频会议、网络游戏、社交聊天等方面。其中基于人脸图形自动生成对应的卡通图像已经成为近年来国内外的研究热点，如何自动生成形神合一的卡通图像是当今的研究难点。
在手机中，社交软件占有重要的一席之地。各种各样的社交软件层出不穷，五花八门。随着时代的发展，社交软件已经成为人们主流的社交平台之一，人们在社交媒体上是畅所欲言，发表自己的想法，因为代替人们真实面孔的是一张张头像，有人选择隐藏自己保持神秘感，也有人选择展示自我，让更多人了解自己。
目前大学生在网上的主要活动场所是社交软件，大部分社交软件上，年轻人会上传自定义头像作为展示自己个性的方式之一，但是或多或少都遇到头像重复或者选择不到心仪的头像的困扰。
2. 课题关键问题和重难点
1.课题的关键问题
1.1 图像卡通化的方法：
OpenCV 是一个用于计算机视觉和机器学习的开源 Python 库。它主要针对实时计算机视觉和图像处理。它用于对图像执行不同的操作，这些操作使用不同的技术对图像进行转换。
3. 国内外研究现状（文献综述）
头像的卡通化和漫画化风格迁移算法是计算机视觉领域里的研究热点，算法要求保留图像的内容信息,而将其风格转变为卡通风格或者漫画风格[1]。在机器视觉、模式识别和计算机图形学等领域中，对人脸研究一直是个热门研究方向，它被广泛应用于视频会议、网络游戏、社交聊天等方面。其中基于人脸图形自动生成对应的卡通图像已经成为近年来国内外的研究热点，如何自动生成形神合一的卡通图像是当今的研究难点。
随这越来越的人家研究图像卡通化，图像卡通化已经出现在了各种各样的领域，如结合卡通图像生成技术完成熊猫卡通图像的生成,大大降低创作成本,促进大熊猫文化的传播与发展[2]，解决目前基于卷积网络的关键点检测模型无法建模远距离关键点之间关系的问题[3]，基于OpenCV的驾驶员疲劳特征识别系统，可以突破驾驶员疲劳特征识别在传统小部分特征识别上的局限性和单一性[4]。这些领域在图像处理问题上所获得的成功，让本设计起到了一定的参考作用。
对图像的卡通化可以利用机器学习来实现，国内外对此进行了大量的研究。
4. 研究方案
1. 系统功能结构
系统总体功能结构如图1所示。
5. 工作计划
本学期至下学期第1周：
收集有关资料，熟悉语言工具，查阅、学习有关文献，完成开题报告，提交英文翻译；
第2至6周：
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
