计算机视觉课程大纲
课程内容纲要
计算机视觉第八次作业
计算机视觉第八次作业 Standardization of sany group #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#
第十一章 立体视觉 习题 证明：对于校正过的图像对，在第一个摄像机的归一化坐标系内，P 点深度可 以表示为B z d =-，其中B 是基线，d 是视差。 图 11-1 一个校正图像对 证明：为了证明B z d =-，有必要根据图11-1对题目背景及符号进行说明。 符号说明： 1) ∏、'∏分别为物体平面(d ∏)对应的两个像平面； 2) O 、O '分别为第一、二个摄像机的光心，且基线长度为B OO '=； 3) p 、p '分别为物体平面d ∏中点P 在两个像平面中的投影点； 4) q 、q '分别为物体平面d ∏中点Q 在两个像平面中的投影点； 5) 0C 、0 C '分别为过光心O 、O '与基线垂直相交的点(垂足)； 6) H 为过Q 点与线段O O '垂直相交的点(垂足)； 7) u 、u '的方向分别表示第一、二个摄像机坐标系的横轴x 的正方向，且 彼此相互平行； 8) v 、v '的方向分别表示第一、二个摄像机坐标系的纵轴y 的正方向，且 彼此相互平行； 9) 向量0OC 、0 O C ''的方向分别表示第一、二个摄像机坐标系的z 轴正方向，且彼此相互平行； 显然，p 点和p '点位于同一条扫描线上，不妨设p 点和p '的在各自坐标系中的坐标分别为(),u v 和(),u v '，则它们的横坐标之差为视差d u u '=-。 在图11-1中，根据上述符号描述以及相似三角形性质，有
0~QHO OC q ?? ? 00OH qC QH OC = (1) ~QHO O C q ''''?? ? 0 O H q C QH O C '''= '' (2) (1)式与(2)相加得 000 OO qC q C QH OC O C '''= + '' (3) 又因为在第一个摄像机位于归一化坐标系中，即 00 1OC O C ''==； 基线B OO '=，QH z =-，0qC u =-，0q C u '''=，代入(3)式得 证毕。 证明当两个窗口的图像亮度可以用一个仿射变换I I λμ'=+相联系时，相关函 数达到最大值1，其中λ和μ为某个常数，0λ>。 证明：考虑两幅图像I 和I '，分别用向量()12,, ,T p w w w w =和 ()1 2,,,T p w w w w ''''=表示。其中，w 、p w R '∈，()()2121p m n =+?+，m 和n 为正整数。则归一化相关函数可以表示为 显然，为使()max 1C d =，则当且仅当向量w w -与向量w w ''-之间的夹角 为零时，即() ,0w w w w λλ''-=->则 或 w w λμ'=+，,0w w μλλ'=-> 所以当两个窗口的图像亮度可以用一个仿射变换I I λμ'=+相联系时，相关函数达到最大值1，其中λ和μ为某个常数，0λ>。 证毕。
计算机视觉课程设计1
燕山大学 课程设计说明书题目：基于矩形物体的旋转角度测量 学院（系）电气工程学院 年级专业： 学号： 1301030200 1301030200 学生姓名： 指导教师： 教师职称：讲师 燕山大学课程设计（论文）任务书
院（系）：电气工程学院基层教学单位：仪器科学与工程系 说明：此表一式四份，学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份。 2016年 12 月 22 日燕山大学课程设计评审意见表
摘要 本文主要研究对矩形物体旋转角度的测量，并且比较每种方法的处理速度。通过对图像的滤波、二值化、边框的识别等等操作，完成对矩形物体的角度测量。本文采用五种方法分别对同一个矩形物体进行旋转角度测量，并比较其处理时间。五种方式分别为，边缘直线角度测量、对角线角度测量、矩形内部标准角度测量、角点边缘角度测量、垂线角度测量。 关键词：图像处理二值化旋转角测量定位识别
目录 第一章矩形物体的识别 (1) 1、图像滤波 (1) 2、图像的边缘检测 (2) 3、图像的二值化处理 (3) 4、图像的区域选择及处理 (4) 第二章旋转角度的测量 (6) 1、边缘直线角度测量 (6) 2、对角线角度测量 (8) 3、矩形内部标准角度测量 (9) 4、角点边缘角度测量 (10) 5、垂线角度测量 (11) 第三章算法时间的比较 (15) 参考文献 (16) 附录一 (17) 1、边缘直线角度测量程序 (17) 2、对角线角度测量程序 (17) 3、矩形内部标准角度测量程序 (18) 4、角点边缘角度测量程序 (19) 5、二值化-垂线角度测量程序 (23) 6、Soble-垂线角度测量程序 (24) 附录二 (26)
西电计算机视觉大作业
数字水印技术 一、引言 随着互联网广泛普及的应用，各种各样的数据资源包括文本、图片、音频、视频等放在网络服务器上供用户访问。但是这种网络资源的幵放也带了许多弊端，比如一些用户非法下载、非法拷贝、恶意篡改等，因此数字媒体内容的安全和因特网上的侵权问题成为一个急需解决的问题。数字水印作为一项很有潜力的解决手段，正是在这种情况下应运而生。 数字水印（技术是将一些代表性的标识信息，一般需要经过某种适合的变换，变换后的秘密信息（即数字水印），通过某种方式嵌入数字载体（包括文档、音频、软件等）当中，但不影响原载体的使用价值，也不容易被人的知觉系统（如视觉或听觉系统）觉察或注意到。通过这些隐藏在载体中的信息，可以达到确认内容创建者、购买者、传送隐秘信息或者判断载体是否被篡改等目的。在发生产权和内容纠纷时，通过相应的算法可以提取该早已潜入的数字水印，从而验证版权的归属和内容的真伪。 二.算法原理 2.1、灰度图像水印 2.1.1基本原理 处理灰度图像数字水印，采用了LSB（最低有效位）、DCT变换域、DWT变换域三种算法来处理数字水印。在此过程中，处理水印首先将其预处理转化为二值图像，简化算法。 （1）LSB算法原理：最低有效位算法(Least Sig nificant Bit , LSB)是很常见的空间域信息隐藏算法, 该算法就是通过改变图像像素最不重要位来达到嵌入隐秘信息的效果, 该方法隐藏的信息在人的肉眼不能发现的情况下, 其嵌入方法简单、隐藏信息量大、提取方法简单等而获得广泛应用。LSB 信息嵌入过程如下: S′=S+f S ,M 其中,S 和S′分别代表载体信息和嵌入秘密信息后的载密信息;M为待嵌入的秘密信息, 而隐写分析则是从S′中检测出M以至提取M 。 （2）DCT算法原理：DCT 变换在图像压缩中有很多应用，它是JPEG，MPEG 等数据
图像处理课程设计报告
图像处理课程设计报告 导语：设计是把一种设想通过合理的规划周密的计划通过各种感觉形式传达出来的过程。以下是XX整理图像处理课程设计报告的资料，欢迎阅读参考。 图像处理课程设计报告1 摘要：图像处理技术从其功能上可以分为两大类：模拟图像处理技术、和数字图像处理技术。数字图像处理技术指的是将图像信号直接转换成为数字信号，并利用计算机进行处理的过程，其主要的特点在于处理的精度高、处理的内容丰富、可以进行复杂、难度较高的处理内容。当其不在于处理的速度比较缓慢。当前图像处理技术主要的是体现在数字处理技术上，本文说阐述的图像处理技术也是以数字图像处理技术为主要介绍对象。数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。近年来, 图像处理技术得到了快速发展, 呈现出较为明显的发展趋势, 了解和掌握这些发展趋势对于做好目前的图像处理工作具有前瞻性的指导意义。本文总结了现代图像处理技术的三点发展趋势。 对图像进行处理(或加工、分析)的主要目的有三个方面: (1)提高图像的视感质量,如进行图像的亮度、彩色变换,增强、抑制某些成分,对图像进行几何变换等,以改善图像的质量。(2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,这些被提
取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。提取特征或信息的过程是计算机或计算机视觉的预处理。提取的特征可以包括很多方面,如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。 (3)图像数据的变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输。不管是 何种目的的图像处理,都需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出。 数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面： 图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅里叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。 图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量，以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
计算机视觉技术
目录 1立体视觉 (1) 1.1计算机视觉技术 (1) 2立体视觉技术 (3) 2.1双目立体视觉技术 (3) 致谢 (8) 附录： (9)
立体视觉 我的毕业论文排版样文 1立体视觉 1.1计算机视觉技术 计算机视觉既是工程领域也是科学领域中的一个富有挑战性的重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中，其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学、神经生理学和认知科学等[18]。 视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断和军事等领域中各种智能自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战。“计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图像信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起[19]。”作为一门学科，计算机视觉开始于60 年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80 年代取得的。现在计算机视觉已成为一门不同于人工智能、图象处理、模式识别等相关领域的成熟学科[20]。 不少学科的研究目标与计算机视觉相近。这些学科包括图像处理、图像识别、景物分析、图像理解等。由于历史发展或领域本身的特点这些学科互有差别，但又有某种程度的相互重叠。为了清晰起见，把这些与计算机视觉有关的学科从研究目标和方法角度加以归纳[21]。 （1）图像处理 图像处理技术把输入图像转换成具有所希望特性的另一幅图像。例如，可通过处理使输出图像有较高的信噪比，或通过增强处理突出图像的细节，以便于操作员的检验。在计算机视觉研究中经常利用图像处理技术进行预处理和特征抽取。 （2）图像识别 图像识别技术根据从图像抽取的统计特性或结构信息，把图像分成预定的类别。在计算机视觉中图像识别技术经常用于对图像中的某些部分(例如分割区域)的识别和分类。 第 1 页（共9页）
计算机视觉应用专题报告
二、技术应用场景及典型厂商分析 1.计算机视觉技术已应用于传统行业和前沿创新，安全/娱乐/营销成最抢先落地的商业化领域 计算机视觉技术已经步入应用早期阶段，不仅渗透到传统领域的升级过程中，还作为最重要的基础人工智能技术参与到前沿创新的研究中。 本报告将重点关注技术对传统行业的影响。其中，计算机对静态内容的识别应用主要体现在搜索变革和照片管理等基础服务层面，意在提升产品体验；伴随内容形式的变迁（文字→图片→视频），动态内容识别的需求愈加旺盛，安全、娱乐、营销成为最先落地的商业化领域。 Analysys易观认为，这三类领域均有一定的产业痛点，且均是视频内容产出的重地，数据体量巨大，适合利用深度学习的方式予以改进。与此同时，行业潜在的商业变现空间也是吸引创业者参与的重要原因。 另一方面，当前计算机视觉主要应用于二维信息的识别，研究者们还在积极探索计算机对三维空间的感知能力，以提高识别深度。
2.计算机视觉的应用从软硬件两个层面优化安防人员的作业效率和深度 安防是环境最为复杂的应用领域，通常的应用场景以识别犯罪嫌疑人、目标车辆（含套牌车/假牌车）以及真实环境中的异常为主。 传统安防产品主要功能在于录像收录，只能为安防人员在事后取证的环节提供可能的线索，且需要人工进行反复地逐帧排查，耗时耗力；智能安防则是将视频内容结构化处理，通过大数据分析平台进行智能识别搜索，大大简化了工作难度，提高工作效率。 除此之外，在硬件层面上，传统安防产品超过4-5米的监控内容通常无法达到图像识别的像素要求，并容易受复杂环境中光影变化和移动
遮挡的影响而产生信息丢失，因此计算机会出现大量的误报漏报，这些局限为治安工作造成了一定的阻碍。 安防技术厂商在此基础上进行了创新，以格灵深瞳为例，目前已将摄像头的有效识别距离稳定至70-80米，同时开创了三维计算机视觉的应用，通过整合各类传感器达到类人眼的效果，减弱了环境对信息采集的负面影响，提高复杂环境下的识别准确度。 Analysys易观认为，计算机视觉的应用从行业痛点出发，以软硬件的方式大大优化了安防人员的作业效率与参考深度，是顺应行业升级的利好。不过，在实际应用过程中，对公安、交警、金融等常见安防需求方而言，更强的视觉识别效果往往意味着更多基础成本（存储、带宽等）的投入，安防厂商的未来将不只以技术高低作为唯一衡量标准，产品的实用性能与性价比的平衡才是进行突围、实现量产的根本，因此市场除了有巨大的应用空间外，还会引发一定的底层创新。
人脸识别课程设计论文(完美版)
前言 在人类社会的发展进入到21世纪的今天，安全问题已经成为困扰人们日常生活的重要问题之一。社会的发展促进了人的流动性，进而也增加了社会的不稳定性，使得安全方面的需求成为21世纪引起广泛关注的问题。不论是享受各项服务如网上冲浪、还是居家、办公等都涉及到安全，以往这些行为基本上是通过符号密码来进行安全保护，但是随着服务数量的不断增加，密码越来越多以致无法全部记住，而且密码有时也会被他人所窃取，各种密码被破解的概率越来越高，因为通常由于记忆的原因，人们经常会选用自己或亲人的生日、家庭地址、电话号码等作为密码并长期使用，这些很容易被一些不法分子获取。可见在现代社会中，身份识别已经成为人们日常生活中经常遇到的一个基本问题。人们乎时时刻刻都需要鉴别别人的身份和证明自己的身份，以获得对特定资源的使用权或者制权，同时防止这些权限被他人随意的取得。传统的身份识别方法主要基于身份标识物(如证件、卡片)和身份标识知识(如用户名、密码)来识别身份，这在很长一段时期是非常可靠和方便的识别方法，得到了广泛的应用。但是，随着网络、通信、交通等技的飞速发展，人们活动的现实空间和虚拟空间不断扩大，需要身份认证的场合也变得无不在。人们需要携带的身份标识物品越来越多，身份标识知识也变得越来越复杂和冗长在这种情况下，传统身份识别方式的弊端日益彰显。身份标识物品容易被丢失和伪造，份标识知识容易被遗忘、窃取和破解，而身份标识的重要性又使得一旦失去了身份标识会给标识的所有者甚至整个社会带来重大的甚至难以弥补的损失。在美国，每年约有上百万的福利款被人以假冒的身份领取;每年发生的信用卡、ATM、移动电话和冒领支票等成的损失达数百亿美元[2]。面临着这样的状况，人们对身份识别的安全性、可靠性、准确和实用性提出了更高的要求，必须寻求身份识别的新途径。 于是，近年来人类生物特征越来越广泛地用于身份识别，而且生物特征可以更好的进行安全控制，世界各国政府都在大力推进生物识别技术的发展及应用。与原有的人类身分识别技术(如:个人密码、磁卡、智能卡等)相比，基于人类生物特征的识别技术具有安全可靠、特征唯一、不易伪造、不可窃取等优点。人类本身具有很多相对独特的特征，如DNA、指纹、虹膜、语音、人脸等。基于这些相对独特的人类特征，结合计算机技术，发展起众多的基于人类生物特征的人类身份识别技术，如DNA识别技术、指纹识别技术、虹膜识别技术、语音识别技术、人脸识别技术。 人脸识别和其他的生物识别比起来有以下几个优点:1、其他的生物特征识别方法都需要一些人为的行为配合，而人脸识别不需要。2、人脸识别可应用在远距离监控中。3、针一对现在的第一、二代身份证，每个身份证都有人脸的正面照片，也就是人脸库将是最完善的，包括人最多的，我们可以利用这个库来更直观、更方便的核查该人的身份。 4、相对于其他基于生物特征识别技术，人脸识别技术具有特征录入方一便，信息丰富，使用面广等优点，同时人脸识别系统更加直接友好。人脸识别技术作为生物识别技术的
计算机视觉复习题
《计算机视觉》复习题 1、利用MFC及OpenCV 库函数编写对话框程序，添加按钮实现图像读入、图像阈值分割、边缘提取等功能（至少实现三个以上功能）。（考前做好并用A4纸打印，考试当天带来） 为旋转不变算子，即当图像()v,u f旋转后，计算值在对应点保持不变。 2、证明Laplace算子 理论 3、计算机视觉研究的目的是什么？它和图像处理及计算机图形学的区别和联系是什么？ 从20世纪50年代末开始，计算机开始被作为实现人类智能和人类感知的工具，借助计算机人类第一次可以象借助机械实现对体力的延伸一样实现对脑力和感知能力的延伸。对人类视觉感知能力的计算机模拟导致了计算机视觉的产生。计算机视觉就是用各种成像系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来替代大脑完成处理和解释。计算机视觉使用的理论方法主要是基于几何、概率和运动学计算与三维重构的视觉计算理论。 具体地讲，计算机视觉要达到的基本目的有以下几个： 根据一幅或者多幅二维图像计算出观测点到目标物体的距离； 根据一幅或者多幅二维图像计算出观测点到目标物体的运动参数； 根据一幅或者多幅二维图像计算出观测点到目标物体的表面物理特征； 根据多幅二维投影图像恢复出更大空间区域的投影图像。 简单来说，计算机视觉要达到的最终目的是实现利用计算机对三维景物世界的理解，即实现人的视觉系统的某些功能。从本质上来讲，计算机视觉研究就是利用二维投影图像来重构三维物体的可视部分。 计算机视觉和图像处理及计算机图形学的区别和联系： 区别： 图像处理（image processing）通常是把一幅图像变换为另外一幅图像。它输入的是图像，输出的也是图像。Photoshop中对一幅图像应用滤镜就是典型的一种图像处理。常见操作有模糊、灰度化、增强对比度。 计算机图形学（Computer Graphics）是借助计算机来研究图形表达、处理图像、显示生成的学科。，主要通过几何基元，如线、圆和自由曲面等，来生成图像，属于图像综合。输入的是对虚拟场景的描述，通常为多边形数组，输出的是图像，即二维像素数组。
计算机图形学课程设计书
计算机图形学课程设计 书 文档编制序号：[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]
课程设计(论文)任务书 理学院信息与计算科学专业2015-1班 一、课程设计(论文)题目：图像融合的程序设计 二、课程设计(论文)工作： 自2018 年1 月10 日起至2018 年1 月12日止 三、课程设计(论文) 地点: 2-201 四、课程设计(论文)内容要求： 1．本课程设计的目的 （1）熟悉Delphi7的使用，理论与实际应用相结合，养成良好的程序设计技能；（2）了解并掌握图像融合的各种实现方法，具备初步的独立分析和设计能力；（3）初步掌握开发过程中的问题分析，程序设计，代码编写、测试等基本方法；（4）提高综合运用所学的理论知识和方法独立分析和解决问题的能力； （5）在实践中认识、学习计算机图形学相关知识。 2．课程设计的任务及要求 1）基本要求： （1）研究课程设计任务，并进行程序需求分析； （2）对程序进行总体设计，分解系统功能模块，进行任务分配，以实现分工合作；（3）实现各功能模块代码； （4）程序组装，测试、完善系统。 2）创新要求： 在基本要求达到后，可进行创新设计，如改进界面、增加功能或进行代码优化。
3）课程设计论文编写要求 （1）要按照书稿的规格打印誊写课程设计论文 （2）论文包括封面、设计任务书（含评语）、摘要、目录、设计内容、设计小结（3）论文装订按学校的统一要求完成 4）参考文献： （1）David ，《计算机图形学的算法基础》，机械工业出版社 （2）Steve Cunningham，《计算机图形学》，机械工业出版社 （3） 5）课程设计进度安排 内容天数地点 程序总体设计 1 实验室 软件设计及调试 1 实验室 答辩及撰写报告 1 实验室、图书馆 学生签名： 2018年1月12日 摘要 图像融合是图像处理中重要部分，能够协同利用同一场景的多种传感器图像信息，输出一幅更适合于人类视觉感知或计算机进一步处理与分析的融合图像。它可明显的改善单一传感器的不足，提高结果图像的清晰度及信息包含量，有利于更为准确、更为可靠、更为全面地获取目标或场景的信息。图像融合主要应用于军事国防上、遥感方面、医学图像处理、机器人、安全和监控、生物监测等领域。用于较多也较成熟的是红外和可见光的融合，在一副图像上显示多种信息，突出目标。一般情况下，图像融合由
计算机视觉基础复习
第一章PPT P11 什么是计算机视觉 采用计算机实现人类视觉功能，让计算机理解图像和视频。 P12 计算机视觉与图像处理的区别 ?数字图像处理 图像/视频-> 图像/视频（图像变换、图像滤波、图像复原、图像压缩、…）?计算机视觉 图像/视频-> 模型（二维基素图-> 2.5维要素图-> 三维模型表征） P14-20 计算机视觉中存在哪些难点和挑战 挑战：外观、大小和形状；复杂姿态/运动；复杂和不可预测的行为；噪声和遮挡；外观变化；上下文间依赖性；视点变化 P23-28 图像中存在哪些计算机视觉线索 深度线索：直线透视；空间透视 远近顺序线索：遮挡 形状线索：纹理梯度 形状和光照线索：阴影 位置和光照线索：投影 P30-46 计算机视觉有哪些典型应用 OCR（光学字符识别）、智能交通、人脸检测、表情识别、多视点三维重建、基于视觉的生物识别、辅助驾驶、无人驾驶汽车、基于视觉的人机交互、智能机器人、工业机器人 P48 CCD/CMOS传感器的成像原理：光电转换 P49-54 采样与量化影响图像的哪些属性 采样影响图像空间分辨率；量化影响图像幅度分辨率（灰度） P61 图像坐标系 左上角为坐标原点 P75-78 习题1.2 P19 答：计算机通过图像和视频对客观世界的感知、识别和理解；对场景进行解释和描述；根据对场景的解释和描述制定行为规划。 第三章PPT P11 薄透镜成像模型
P17-21 射影几何中哪些物理信息丢失和保留了？ 丢失信息：长度、角度 保留信息：直线特性、交比不变性 P22-24 灭点和灭线的概念 场景中的平行线投影到图像平面后，会聚于“灭点” 灭线：灭点的集合 P46-49 像机成像过程中包含了哪些内参和外参？
计算机视觉系统及其应用
课程设计 课程名称工业自动化专题 题目名称_计算机视觉系统及其应用学生学院_____自动化________ 专业班级______ 学号 学生姓名____ 指导教师___________ 2013 年 6月 25日
机器视觉系统及其应用 摘要：主要介绍机器视觉系统的概要，简要分析机器视觉的特点、优越性和应用，具体介绍了机器视觉技术在印刷行业、农业、工业、医学中的实际应用，并且分别举例说明。机器视觉的诞生和应用在理论和实际中均具有重要意义。 关键词：机器视觉；标签检测；药物检测；水果品质检测；硬币检测。 1. 机器视觉系统 1.1 机器视觉系统简介 机器视觉系统是指利用机器替代人眼做出各种测量和判断。机器视觉是工程领域和科学领域中的一个非常重要的研究领域，它是一门涉及光学、机械、计算机、模式识别、图像处理、人工智能、信号处理以及光电一体化等多个领域的综合性学科。 机器视觉系统通过图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号。机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成。 机器视觉系统的优点有：1.非接触测量，对于被检测对象不会产生任何损伤，而且提高了系统能够的可靠性；2.较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展人眼的视觉范围；3.长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉系统则可以长时间地作测量、分析和识别任务。 现在，机器视觉系统在工业、农业、国防、交通、医疗、金融甚至体育、娱乐等等行业都获得了广泛的应用，可以说已经深入到我们的生活、生产和工作的方方面面。 1.2 基本原理 图 1 是机器视觉系统的基本结构，在一定的光照（包括可见光，红外线甚至超声波等各种成象手段)条件下，成象设备（摄象机，图像采集板等）把三维场景的图像采集到计算机内部，形成强度的二维阵列——原始图象；然后，运用图像处理技术对采集到的原始图像进行预处理以得到质量改善了的图像；其次，运用机器视觉技术从图像中提取感兴趣的特征分类整理；，构成对图像的进一步，运用模式识别技术对抽取到的特征进行描述；最后，运用人工智能得到更高层次的抽象描述。完成视觉系统的任务。 图1机器视觉的基本结构
简单好上手的图像分类教程!
简单好上手的图像分类教程！ 今天，Google AI再次放出大招，推出一个专注于机器学习实践的“交互式课程”，第一门是图像分类机器学习实践，已有超过10000名谷歌员工使用这个教程构建了自己的图像分类器。内容简明易上手，不妨来试。 几个月前，Google AI教育项目放出大福利，将内部机器学习速成课程（MLCC）免费开放给所有人，以帮助更多开发人员学习和使用机器学习。 今天，Google AI再次放出大招，推出一个专注于机器学习实践的“交互式课程”。公开的第一门课程是谷歌AI团队与图像模型方面的专家合作开发的图像分类机器学习实践。 这个动手实践课程包含视频、文档和交互式编程练习，分步讲解谷歌最先进的图像分类模型是如何开发出来的。这一图像分类模型已经在Google相册的搜索功能中应用。迄今为止，已经有超过10000名谷歌员工使用这个实践指南来训练自己的图像分类器，识别照片上的猫和狗。 在这个交互式课程中，首先，你将了解图像分类是如何工作的，学习卷积神经网络的构建模块。然后，你将从头开始构建一个CNN，了解如何防止过拟合，并利用预训练的模型进行特征提取和微调。 机器学习实践：图像分类 学习本课程，你将了解谷歌state-of-the-art的图像分类模型是如何开发出来的，该模型被用于在Google Photos中进行搜索。这是一个关于卷积神经网络（CNN）的速成课程，在学习过程中，你将自己构建一个图像分类器来区分猫的照片和狗的照片。 预计完成时间：90~120 分钟 先修要求 已学完谷歌机器学习速成课程，或有机器学习基本原理相关的经验。 精通编程基础知识，并有一些Python编程的经验 在2013年5月，谷歌发布了对个人照片进行搜索的功能，用户能够根据照片中的对象在
中国海洋大学计算机视觉课程大纲(理论课程)-中国海洋大学信息科学与
中国海洋大学计算机视觉课程大纲（理论课程） 英文名称：Computer Vision 【开课单位】信息学院计算机系【课程模块】工作技能 【课程编号】080504301305 【课程类别】选修 【学时数】68 （理论51 实践17 ）【学分数】3.5 一、课程描述 （一）教学对象 计算机相关专业学生。 （二）教学目标及修读要求 1、教学目标 了解计算机视觉的应用领域，掌握基本的图像分割、特征检测、聚类及分类算法，理解相机模型以及相机标定方法，学会利用已有相关算法，使用OpenCV进行相关视觉应用的开发。 2、修读要求 计算机视觉属于计算机专业的一门新课，和研究前沿结合的比较紧密，需要学生具有数字图像处理、计算机图形学以及线性代和概率论方面的基础。 （三）先修课程 数字图像处理。 二、教学内容 （一）绪论 1、主要内容：介绍计算机视觉的基本概念，应用领域，发展历史等相关内容。 2、教学要求：了解计算机视觉的应用领域及学习的内容。 （二）第二章图像形成 1、主要内容：几何基元和变换，光度测定学的图像形成，数字摄像机。 2、教学要求：理解图像形成的物理过程，包括相机镜头的物理特性对图像形成过程的影响，掌握3D到2D的投影变换，掌握相机内参和外参的概念。 3、重点、难点：相机内参和外参的标定。 （三）第三章图像处理 1、主要内容：点算子，线性滤波器，其他邻域算子，傅里叶变换，几何变换等。 2、教学要求：掌握数字图像处理课程相关的基本内容，包括空间域的图像处理及频率域的图像处理基本方法。 3、重点、难点：傅里叶变换。 （四）第四章特征检测与匹配 1、主要内容：图像的点与块，图像的边缘，直线。 2、教学要求：理解图像特征的概念，掌握几种特征（点、块、边缘、直线）的检测方法，了解特征匹配的在图像拼接及相机标定等方面的应用。 3、重点、难点：几种特征描述子的生成过程。 （五）第五章图像分割 1、主要内容：活动轮廓，基于区域的分割。 2、教学要求：掌握几种流行的图像分割方法，包括基本的阈值方法，活动轮廓方法，基于聚类的方法。 （六）第六章基于特征的配准 1、主要内容：基于2D和3D特征的配准，姿态估计，几何内参标定。
计算机视觉第二次作业实验报告
大学计算机视觉实验报告 摄像机标定 ：振强 学号：451 时间：2016.11.23
一、实验目的 学习使用OpenCV并利用OpenCV进行摄像机标定，编程实现，给出实验结果和分析。 二、实验原理 2.1摄像机标定的作用 在计算机视觉应用问题中，有时需要利用二位图像还原三维空间中的物体，从二维图像信息出发计算三维空间物体的几何信息的过程中，三维空间中某点的位置与二维图像中对应点之间的相互关系是由摄像机的几何模型决定的，这些几何模型的参数就是摄像机参数，而这些参数通常是未知的，摄像机标定实验的作用就是通过计算确定摄像机的几何、光学参数，摄像机相对于世界坐标系的方位。 2.2摄像机标定的基本原理 2.2.1摄像机成像模型 摄像机成像模型是摄像机标定的基础，确定了成像模型才能确定摄像机外参数的个数和求解的方法。计算机视觉研究中，三维空间中的物体到像平面的投影关系即为成像模型，理想的投影成像模型是光学中的中心投影，也称为针孔模型。实际摄像系统由透镜和透镜组组成，可以由针孔模型近似模拟摄像机成像模型。 图2.1 针孔成像 2.2.2坐标变换 在实际摄像机的使用过程中，为方便计算人们常常设置多个坐标系，因此空间点的成像过程必然涉及到许多坐标系之间的相互转化，下面主要阐述几个重要坐标系之间的转换关系。
2.2.2.1世界坐标系--摄像机坐标系 图2.2 世界坐标系与摄像机坐标系空间关系 世界坐标系与摄像机坐标系之间的转换关系为： ????? ? ????????????=???? ????????111w w w T c c c Z Y X O T R Z Y X R 和T 分别是从世界坐标系到摄像机坐标系的旋转变换和平移变换系数，反映的是世界坐标系和摄像机坐标系之间的关系，因此称为外参数。 2.2.2.2物理坐标系--像素坐标系 图2.3 像素坐标系
MATLAB课程设计报告图像处理
一．课程设计相关知识综述...................................................................... 1.1 研究目的及意义 (3) 1.2 数字图像处理研究的内容........................................................... 1.3 MATLAB 软件的介绍.................................................................. 1.3.1 MATLAB 语言的特点......................................................... 1.3.2 MATLAB 图像文件格式.................................................... 1.3.3 MATLAB 图像处理工具箱简介........................................ 1.3.4 MATLAB 中的图像类型.................................................... 1.3.5 MATLAB 的主要应用........................................................ 1.4 函数介绍........................................................................................ 二．课程设计内容和要求........................................................................... 2.1 主要研究内容................................................................................ 2.2 具体要求....................................................................................... 2.3 预期达到的目标........................................................................... 三．设计过程............................................................................................... 3.1 设计方案及步骤............................................................................ 3.2 程序清单及注释........................................................................... 3.3 实验结果........................................................................................ 四．团队情况................................................................................................ 五．总结....................................................................................................... 六．参考文献............................................................................................... 一．课程设计相关知识综述. 1.1研究目的及意义
计算机视觉在各个方面的应用
计算机视觉在各个方面的应用 摘要 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。 关键词：图像处理，模式识别，图像理解。 正文 1.1序言 计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。 计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中包括计算计科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。 所需要的知识储备以及相关课程如下， 图1-1 图1-2
1.1.2 现阶段的形式 视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的 图1-3计算机视觉与其他领域的关系 研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战（grand challenge）。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。为此我们将先介绍人类视觉。 人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与目前在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示相同的含义，而目前的计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序，只有这样计算机才能运行。为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。 智能计算机不但使计算机更便于为人们所使用，同时如果用这样的计算机来控制各种自动化装置特别是智能机器人，就可以使这些自动化系统和智能机器人具有适应环境，和自主作出决策的能力。这就可以在各种场合取代人的繁重工作，或代替人到各种危险和恶劣环境中完成任务。 1.1.3 简单原理 计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。例如，计算机视觉的一个重
计算机视觉大纲
课程名称：计算机视觉 课程编码：M510021 课程学分：3 适用学科：信息与计算科学、数学与应用数学 计算机视觉 Computer Vision 教学大纲 一、课程性质 计算机视觉是人工智能领域的一个重要部分，它的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。计算机视觉是以图象处理技术、信号处理技术、概率统计分析、计算几何、神经网络、机器学习理论和计算机信息处理技术等为基础，通过计算机分析与处理视觉信息。 二、课程教学目的 通过计算机视觉课程的学习，使硕士研究生掌握计算机视觉基本理论与方法以及计算机视觉的一些典型应用，初步具有设计、实现计算机视觉中比较简单的算法的能力，从而为学生进一步从事该方向的学习与研究工作打下基础。 三、教学基本内容及基本要求 计算机视觉主要内容分为六部分。基本要求与基本内容如下： 1、教学基本内容 (一)计算机视觉概述：计算机视觉的基本概念，计算机视觉的发展和应用，计 算机视觉的现状。 (二)摄像机成像原理及针孔摄像机成像模型。 (三)射影几何的基本介绍及几何元素的数学表达方法。 (四)多视几何理论，包括单视几何中的射影测量、两视几何中的外极几何的基 本概念、基本矩阵、本质矩阵的理论推导及其含义。 (五)立体视觉方法。使用双摄像机得到的图像恢复三维物体深度信息的方法， 包括直接重建和分层重建理论。 (六)视觉系统的标定，包括3D标定模板下的Tsai标定算法、2D标定模板下的 张正友标定算法、基于圆的标定算法、1D张正友标定算法、基于Kruppa方程的自标定算法。 2、教学基本要求 通过对计算机视觉的教学活动，对学生的要求按了解、理解、掌握三个层面给出，具体要求如下： (一)计算机视觉概述 1.理解计算机视觉的基本概念。 2.了解计算机视觉的应用前景及发展现状。 (二)摄像机成像 掌握针孔摄像机成像模型。 (三)射影几何
数字图像课程设计 监控视频中道路车流量检测系统设计
山东建筑大学 课程设计说明书 题目：监控视频中道路车流量检测系统设计课程：数字图像处理课程设计 院（部）：信息与电气工程学院 专业：电子信息工程 班级：电信 学生姓名： 学号： 指导教师： 完成日期：2013年6月
目录 摘要································································································II 1 设计目的 (1) 2 设计要求 (1) 3 设计内容 (2) 3.1运动车辆检测算法比较 (2) 3.2形态学滤波 (5) 3.3车辆检测 (6) 3.4车辆计数 (9) 3.5软件设计 (9) 总结与致谢 (10) 参考文献 (11) 附录 (12)
摘要 获得实时的交通信息是当前各种检测方式的前提，但是现有的信息采集方式并不能满足交通管理与控制的需求。随着计算机技术的快速发展，基于视频的检测技术在交通中得到了广泛的应用，同其它检测方式相比，它具有检测范围大、设置灵活、安装维护方便、检测参数多等优点。基于图像处理的视频检测方式近年来发展很快，已成为当今智能交通系统的一个研究热点。本论文对视频交通流运动车辆检测的内容进行了深入地研究。结合视频图像详细的介绍了视频检测中的背景更新、阴影去除、车辆分割等关键技术和算法，介绍了视频检测的方法。最后在MATLAB的平台上进行了系统实现设计。实验结果表明，该算法具有一定的可行性，能够快速的将目标参数检测出来关键词：MATLAB；帧间差法；车辆检测
随着经济的发展,人民生活水平的提高,汽车保有量大幅增加,怎样安全高效地对交通进行管理,就显得非常重要.解决这一问题的关键是建立智能交通系统(ITS),其中车辆检测系统是智能交通系统的基础.它为智能控制提供重要的数据来源 作为ITS的基础部分,车辆检测系统在ITS中占有很重要的地位,目前基于视频的检测法是最有前途的一种方法,它是通过图像数字的方法获得交通流量信息,主要有以下优点:(1)能够提供高质量的图像信息,能高效、准确、安全可靠地完成道路交通的监视和控制工作.(2)安装视频摄像机破坏性低、方便、经济.现在我国许多城市已经安装了视频摄像机,用于交通监视和控制.(3)由计算机视觉得到的交通信息便于联网工作,有利于实现道路交通网的监视和控制.(4)随着计算机技术和图像处理技术的发展,满足了系统实时性、安全性和可靠性的要求 2 设计要求 通过对视频流中的车辆进行检测和跟踪，准确地统计每个车道流量、平均车速、平均车道占有率、车队长度、平均车间距等信息为交通规划，交通疏导和车辆动态导航领域提供一系列指导。 设计车辆检测与识别方法和车流量统计方法，实现监控视频中道路车流量检测。通过实验验证检测精度。