计算机视觉中文班第二次作业

计算机视觉中文班第二次作业
计算机视觉中文班第二次作业

计算机视觉第二次作业左图像:

右图像:

视差算法(GC算法):

#include

#include

#include

#include

using namespace std;

using namespace cv;

#include

#include

#include

#include

#include

#include

#include

int main()

{

//IplImage * img1 = cvLoadImage("left.png",0);

//IplImage * img2 = cvLoadImage("right.png",0);

//IplImage * img1 = cvLoadImage("tsukuba_l.png",0);

//IplImage * img2 = cvLoadImage("tsukuba_r.png",0);

IplImage * img1 = cvLoadImage("left.png",0);

IplImage * img2 = cvLoadImage("right.png",0);

CvStereoGCState* GCState=cvCreateStereoGCState(64,3);

assert(GCState);

cout<<"start matching using GC"<

CvMat* gcdispleft=cvCreateMat(img1->height,img1->width,CV_16S);

CvMat* gcdispright=cvCreateMat(img2->height,img2->width,CV_16S);

CvMat* gcvdisp=cvCreateMat(img1->height,img1->width,CV_8U);

int64 t=getTickCount();

cvFindStereoCorrespondenceGC(img1,img2,gcdispleft,gcdispright,GCState);

t=getTickCount()-t;

cout<<"Time elapsed:"<

//cvNormalize(gcdispleft,gcvdisp,0,255,CV_MINMAX);

//cvSaveImage("GC_left_disparity.png",gcvdisp);

cvNormalize(gcdispright,gcvdisp,0,255,CV_MINMAX);

cvSaveImage("GC_right_disparity.png",gcvdisp);

cvNamedWindow("GC_disparity",0);

cvShowImage("GC_disparity",gcvdisp);

cvWaitKey(0);

cvReleaseMat(&gcdispleft);

cvReleaseMat(&gcdispright);

cvReleaseMat(&gcvdisp);

return 0;}

编译环境:

Ubuntu 14.04

Opencv 2.4.8

Cmake 2.8.3

具体流程:

第一步:新建一个homework目录

第二步:将左右两图像放入该目录下,并且在该目录下新建两个文档,分别命名为GC.cpp和CMakeLists.txt。

第三步:在GC.cpp文档中写入上面GC算法的代码。

第四步:在CMakeLists.txt中写入以下代码:

cmake_minimum_required(VERSION 2.8)

project(homework)

find_package(OpenCV REQUIRED)

include_directories( ${OpenCV_INCLUDE_DIRS} )

add_executable( homework GC.cpp )

target_link_libraries(homework ${OpenCV_LIBS} )

第五步:执行cmake .

第六步:执行make,生成homework可执行文件

第七步:运行homework

最后得到视差图:

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

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。

西电射频大作业(精心整理)

射频大作业 基于PSpice仿真的振幅调制电路设计数字调制与解调的集成器件学习

目录 题目一:基于PSpice仿真的振幅调制电路设计与性能分析 一、实验设计要求 (3) 二、理论分析 1、问题的分析 (3) 2、差动放大器调幅的设计理论 (4) 2.1、单端输出差动放大器电路 2.2、双端输出差动放大器电路 2.3、单二极管振幅调制电路 2.4、平衡对消二极管调幅电路 三、PSpice仿真的振幅调制电路性能分析 (10) 1、单端输出差动放大器调幅电路设计图及仿真波形 2、双端输出差动放大器调幅电路设计图及仿真波形 3、单二极管振幅调制电路设计图及仿真波形 4、平衡对消二极管调幅电路设计图及仿真波形 四、实验总结 (16) 五、参考文献 题目二数字调制与解调的集成器件学习 一、实验设计要求 (17) 二、概述 (17) 三、引脚功能及组成原理 (18) 四、基本连接电路 (20) 五、参考文献 (21) 六、英文附录 (21)

题目一基于PSpice仿真的振幅调制电路设计 摘要 随着大规模集成电路的广泛发展,电子电路CAD及电子设计自动化(EDA)已成为电路分析和设计中不可缺少的工具。此次振幅调制电路仿真设计基于PSpice,利用其丰富的仿真元器件库和强大的行为建模工具,分别设计了差分对放大器和二极管振幅调制电路,由此对线性时变电路调幅有了更进一步的认识;同时,通过平衡对消技术分别衍生出双端输出的差分对放大器和双回路二极管振幅调制电路,消除了没用的频率分量,从而得到了更好的调幅效果。本文对比研究了单端输出和双端输出的差分对放大器调幅电路及单二极管和双回路二极管调幅电路,通过对比观察时域和频域波形图,可知平衡对消技术可以很好地减小失真。 关键词:PSpice 振幅调制差分对放大器二极管振幅调制电路平衡对消技术 一、实验设计要求 1.1 基本要求 参考教材《射频电路基础》第五章振幅调制与解调中有关差分对放大器调幅和二极管调幅的原理,选择元器件、调制信号和载波参数,完成PSpice电路设计、建模和仿真,实现振幅调制信号的输出和分析。 1.2 实践任务 (1) 选择合适的调制信号和载波的振幅、频率,通过理论计算分析,正确选择晶体管和其它元件;搭建单端输出的差分对放大器,实现载波作为差模输入电压,调制信号控制电流源情况下的振幅调制;调整二者振幅,实现基本无失真的线性时变电路调幅;观察记录电路参数、调制信号、载波和已调波的波形和频谱。 (2) 参考例5.3.1,修改电路为双端输出,对比研究平衡对消技术在该电路中的应用效果。 (3) 选择合适的调制信号和载波的振幅、频率,通过理论计算分析,正确选择二极管和其它元件;搭建单二极管振幅调制电路,实现载波作为大信号,调制信号为小信号情况下的振幅调制;调整二者振幅,实现基本无失真的线性时变电路调幅;观察记录电路参数、调制信号、载波和已调波的波形和频谱。 (4) 参考例5.3.2,修改电路为双回路,对比研究平衡对消技术在该电路中的应用效果。 1.3 写作报告 (1) 按论文形式撰写,包括摘要、正文和参考文献,等等。 (2) 正文包括振幅调制电路的设计原理、理论分析结果、实践任务中各阶段设计的电路、参数、波形和频谱,对观察记录的数据配以图像和表格,同时要有充分的文字做分析和对比,有规律性认识。 (3) 论文结构系统、完备、条理清晰、理论正确、数据翔实、分析完整。 1.4 相关提示 (1) 所有电路和信号参数需要各人自行决定,各人有不同的研究结果,锻炼学生的独立研究和实验分析能力。 (2) 为了提高仿真精度和减小调试难度,可以将调制信号和载波的频率设置得较低。 二、理论分析 1、问题的分析 根据题目的要求,差分对放大器和二极管振幅调制电路目的都是实现基本无

北邮模式识别课堂作业答案(参考)

第一次课堂作业 1.人在识别事物时是否可以避免错识 2.如果错识不可避免,那么你是否怀疑你所看到的、听到的、嗅 到的到底是真是的,还是虚假的 3.如果不是,那么你依靠的是什么呢用学术语言该如何表示。 4.我们是以统计学为基础分析模式识别问题,采用的是错误概率 评价分类器性能。如果不采用统计学,你是否能想到还有什么合理地分类 器性能评价指标来替代错误率 1.知觉的特性为选择性、整体性、理解性、恒常性。错觉是错误的知觉,是在特定条件下产生的对客观事物歪曲的知觉。认知是一个过程,需要大脑的参与.人的认知并不神秘,也符合一定的规律,也会产生错误 2.不是 3.辨别事物的最基本方法是计算 . 从不同事物所具有的不同属性为出发点认识事物. 一种是对事物的属性进行度量,属于定量的表示方法(向量表示法 )。另一种则是对事务所包含的成分进行分析,称为定性的描述(结构性描述方法)。 4.风险 第二次课堂作业 作为学生,你需要判断今天的课是否点名。结合该问题(或者其它你熟悉的识别问题,如”天气预报”),说明: 先验概率、后验概率和类条件概率 按照最小错误率如何决策 按照最小风险如何决策 ωi为老师点名的事件,x为判断老师点名的概率 1.先验概率: 指根据以往经验和分析得到的该老师点名的概率,即为先验概率 P(ωi ) 后验概率: 在收到某个消息之后,接收端所了解到的该消息发送的概率称为后验概率。 在上过课之后,了解到的老师点名的概率为后验概率P(ωi|x) 类条件概率:在老师点名这个事件发生的条件下,学生判断老师点名的概率p(x| ωi ) 2. 如果P(ω1|X)>P(ω2|X),则X归为ω1类别 如果P(ω1|X)≤P(ω2|X),则X归为ω2类别 3.1)计算出后验概率 已知P(ωi)和P(X|ωi),i=1,…,c,获得观测到的特征向量X 根据贝叶斯公式计算 j=1,…,x

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)

西电数字信号处理大作业

第二章 2.25 已知线性时不变系统的差分方程为 若系统的输入序列x(x)={1,2,3,4,2,1}编写利用递推法计算系统零状态响应的MATLAB程序,并计算出结果。 代码及运行结果: >> A=[1,-0.5]; >> B=[1,0,2]; >> n=0:5; >> xn=[1,2,3,4,2,1]; >> zx=[0,0,0];zy=0; >> zi=filtic(B,A,zy,zx); >> yn=filter(B,A,xn,zi); >> figure(1) >> stem(n,yn,'.'); >> grid on;

2.28图所示系统是由四个子系统T1、T2、T3和T4组成的,分别用单位脉冲响应或差分方程描述为 T1: 其他 T2: 其他 T3: T4: 编写计算整个系统的单位脉冲响应h(n),0≤n≤99的MATLAB程序,并计算结果。 代码及结果如下: >> a=0.25;b=0.5;c=0.25; >> ys=0; >> xn=[1,zeros(1,99)]; >> B=[a,b,c]; >> A=1; >> xi=filtic(B,A,ys); >> yn1=filter(B,A,xn,xi); >> h1=[1,1/2,1/4,1/8,1/16,1/32]; >> h2=[1,1,1,1,1,1]; >> h3=conv(h1,h2); >> h31=[h3,zeros(1,89)]; >> yn2=yn1+h31; >> D=[1,1];C=[1,-0.9,0.81]; >> xi2=filtic(D,C,yn2,xi); >> xi2=filtic(D,C,ys); >> yn=filter(D,C,yn2,xi); >> n=0:99; >> figure(1) >> stem(n,yn,'.'); >> title('单位脉冲响应'); >> xlabel('n');ylabel('yn');

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。

西电数据结构大作业

题目:数据结构上机报告学院:电子工程学院 专业:信息对抗技术 学生姓名:甘佳霖 学号:14020310092

西安电子科技大学 数据结构课程实验报告实验名称线性表 电子工程学院 1402031 班Array姓名甘佳霖学号 14020310092 同作者 实验日期 2017 年 3 月 18 日

实验一线性表 一、实验目的 1.熟悉线性表的顺序和链式存储结构 2.掌握线性表的基本运算 3.能够利用线性表的基本运算完成线性表应用的运算 二、实验要求 1.设有一个线性表E={e1, e2, … , e n-1, e n},设计一个算法,将线性表逆置,即使元素排列次序颠倒过来,成为逆线性表E’={ e n, e n-1 , … , e2 , e1 },要求逆线性表占用原线性表空间,并且用顺序表和单链表两种方法表示,分别用两个程序来完成。 2.已知由不具有头结点的单链表表示的线性表中,含有三类字符的数据元素(字母、数字和其他字符),试编写算法构造三个以循环链表表示的线性表,使每个表中只含有同一类的字符,且利用原表中的结点空间,头结点可另辟空间。 三、设计思路 1.顺序表做逆置操作时将对应的首尾元素位置交换,单链表的指针end指向链表的末尾,指针start指向链表头结点,指针s用来找到指向end节点的节点,将指向链表末尾和头结点的存储内容交换,然后头结点指针指向下一节点,s指针从start节点开始遍历寻找指向end 指针的节点,并将end指针赋值为s指针,就完成了单链表的逆置,可以看出单链表和顺序表都可以完成线性表的逆置。 2.分解单链表的实现思路是首先新建3个循环链表,然后顺序遍历单链表,ASCII码判断链表中的元素属于哪一类元素,然后将这个元素添加到对应的循环链表中,从而实现分解单链表的功能。 四、运行结果 1.单链表逆置:

北邮模式识别课堂作业答案(参考)

第一次课堂作业 ? 1.人在识别事物时是否可以避免错识? ? 2.如果错识不可避免,那么你是否怀疑你所看到的、听到的、嗅到的到底 是真是的,还是虚假的? ? 3.如果不是,那么你依靠的是什么呢?用学术语言该如何表示。 ? 4.我们是以统计学为基础分析模式识别问题,采用的是错误概率评价分类 器性能。如果不采用统计学,你是否能想到还有什么合理地分类器性能评价指标来替代错误率? 1.知觉的特性为选择性、整体性、理解性、恒常性。错觉是错误的知觉,是在特定条件下产生的对客观事物歪曲的知觉。认知是一个过程,需要大脑的参与.人的认知并不神秘,也符合一定的规律,也会产生错误 2.不是 3.辨别事物的最基本方法是计算.从不同事物所具有的不同属性为出发点认识事物.一种是对事物的属性进行度量,属于定量的表示方法(向量表示法)。另一种则是对事务所包含的成分进行分析,称为定性的描述(结构性描述方法)。 4.风险 第二次课堂作业 ?作为学生,你需要判断今天的课是否点名。结合该问题(或者其它你熟悉的识别问题, 如”天气预报”),说明: ?先验概率、后验概率和类条件概率? ?按照最小错误率如何决策? ?按照最小风险如何决策? ωi为老师点名的事件,x为判断老师点名的概率 1.先验概率:指根据以往经验和分析得到的该老师点名的概率,即为先验概率P(ωi ) 后验概率:在收到某个消息之后,接收端所了解到的该消息发送的概率称为后验概率。 在上过课之后,了解到的老师点名的概率为后验概率P(ωi|x) 类条件概率:在老师点名这个事件发生的条件下,学生判断老师点名的概率p(x| ωi ) 2. 如果P(ω1|X)>P(ω2|X),则X归为ω1类别 如果P(ω1|X)≤P(ω2|X),则X归为ω2类别 3.1)计算出后验概率 已知P(ωi)和P(X|ωi),i=1,…,c,获得观测到的特征向量X 根据贝叶斯公式计算 j=1,…,x 2)计算条件风险

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

算法设计与分析课程大作业

题目作业调度问题及算法分析 学院名称:计算机与信息工程学院 专业名称:计算机科学与技术

目录 《算法设计与分析》课程大作业.................................................................... 错误!未定义书签。一.动态规划算法解决流水作业调度. (4) 1、问题描述 (4) 2、算法分析 (4) 3. 算法的描述 (5) 4、部分算法实现 (6) 5. 运行结果 (8) 6、时空效率分析 (8) 二.贪心算法解多机调度问题 (8) 1、问题描述 (8) 2、算法分析 (9) 3.部分算法实现 (9) 4.计算复杂性分析 (11) 5. 运行结果 (12) 三.回溯法解决批作业调度问题 (12) 1.问题描述 (12) 2.算法思想 (13) 3. 部分算法实现 (14) 4.运行结果 (15) 5.时间复杂性分析 (15) 四.作业调度算法比较 (16) 五.课程学习总结 (16)

摘要: 在现代企业中,作业调度已成为提高资源利用率、从而提高企业运行效益的关键环节之一。把各个作业分配到车间现有的设备上,并确定它们的先后次序,这是一项复杂的工作本文就作业调度排序问题进行了研究,通过对几个经典作业调度算法的分析讨论,总结了各个算法对作业调度的求解过程,并给出了每个算法的复杂度及性能分析。 关键词:作业调度;动态规划;贪心算法;回溯法;

一.动态规划算法解决流水作业调度 1、问题描述 给定n 个作业,每个作业有两道工序,分别在两台机器上处理。一台机器一次只能处理一道工序,并且一道工序一旦开始就必须进行下去直到完成。一个作业只有在机器1上的处理完成以后才能由机器2处理。假设已知作业i 在机器j 上需要的处理时间为t[i,j]。流水作业调度问题就是要求确定一个作业的处理顺序使得尽快完成这n 个作业。 2、算法分析 直观上,一个最优调度应使机器M1没有空闲时间,且机器M2的空闲时间最少。在一般情况下,机器M2上会有机器空闲和作业积压2种情况。 在一般情况下,机器M1开始加工S 中作业时,机器M2还在加工其他作业,要等时间t 后才可利用。将这种情况下完成S 中作业所需的最短时间记为T(S,t)。流水作业调度问题的最优值为T(N,0)。 由流水作业调度问题的最优子结构性质可知, )}},{({min )0,(1i i n i b i N T a N T -+=≤≤(1)

《计算机图形学基础》第一次作业参考答案

《计算机图形学基础》第一次作业参考答案 一、名词解释 1、计算机图形学:是使用计算机通过算法和程序在显示设备上构造出图形来,是真实物体或虚构物体的图形综合技术。 2、图像处理:是景物或图象的分析技术,它所研究的是计算机图形学的逆过程。包括图象增强、模式识别、景物分析、计算机视觉等,并研究如何从图象中提取二维或三维物体的模型。 3、逐点比较法:这是绘图仪经常采用的一种方法,就是在绘图过程中,绘图笔每画一笔,就与规定图形进行比较,然后决定下一步的走向,用步步逼近的方法画出规定的图形。 4、造型技术:要在计算机中构造三维物体的一幅图像,首先必须在计算机中构造出该物体的模型,这一模型是由一批几何数据及数据之间的拓朴关系来表示,这就是造型技术。 二、简答 1、计算机图形系统的组成包括哪些? 答:计算机图形系统由硬件和软件两部分组成,硬件包括:主计算机、图形显示器以及I/O交互工具和存储设备;软件包括操作系统、高级语言、图形软件和应用软件。 现代计算机图形系统与一般计算机系统最主要的差别是具有图形的输入、输出设备以及必要的交互工具,在速度和存储容量上具有较高的要求。另外,人也是这个系统的组成部分。 2、简述图形软件的组成。 答:图形软件系统应该具有良好的结构,要有合理的层次结构的模块结构,以便于设计、维护和调试。 1、零级图形软件:是最底层的软件,主要解决图形设备与主机的通讯、接口等问题,又称设备驱动程序,是一些最基本的输入、输出子程序,要求程序质量高,它是面向系统的,而不是面向用户的。 2、一级图形软件:又称基本子程序,包括生成基本图形元素,对设备进行管理的各程序模块,既面向系统又面向用户。 3、二级图形软件:也称功能子程序,是在一级图形软件基础上编制的,其主要任务是建立图形数据结构,定义、修改和输出图形;以及建立各图形设备之间的联系,要具有较强的交互功能,它是面向用户的。(以上三级通常称为支撑软件) 4、三级图形软件:是为解决某种应用问题的图形软件,是整个应用软件的一部分,通常由用户编写或与设计者一起编写。 三、算法实现 写出Bresenham方法生成直线的C语言算法。 答案: int bres_line(int x1,int y1,int x2,int y2,int color) { int oldcolor,itag; int dx,dy,tx,ty,inc1,inc2,d,curx,cury; oldcolor=setcolor(color);

光电检测技术第一次作业

光学三维测量已经被列为信息光学前沿七个主要领域和方向之一,选题合理。请尽快确定课题完成方式,完善相关技术路线,开展课题调研论证工作。80 光电检测技术第一次作业 查阅内容:光学三维测量技术 学院名称:精仪学院 专业名称:光学工程 学生姓名:张翔宇 学号:2012202027 一、调研内容简介: 光学三维测量就是指用光学原理来采集物体表面三维空间信息的方法和技术,与传统的接触式测量相比,它非接触式的。近二十年来,随着光学技术、数字摄像技术及计算机技术的迅速发展,光学三维测量技术也获得了极大的发展。光学三维测量已经被列为信息光学前沿七个主要领域和方向之一。我从10月初跟随所在实验室的李云鹏师兄进行激光三维人体扫描仪的标定调试,对人体三维扫描设备有了初步的认识,因此在这次作业中对当前的光学三维测量技术进行了一些基本的调研,以了解其发展趋势和现状。 二、当前光学三维测量的种类、特点及应用范围: 光学三维测量的基本方法可以分为两大类:被动三维测量和主动三维测量。 被动三维测量采用非结构光照明方式,它根据被测空间点在不同位置所拍摄的像面上的相互匹配关系,来解算空间点的三维坐标。通常也称作“照相法”。 主动三维测量采用结构光照射方式,由于三维面形对结构光场的调制,可以从携带有三维面形信息的观察光场中解调得到三维面形数据。结构光通常采用调制过的扇面激光光源和以白光为光源的投影光栅方式,又分别称为激光法三维测量和投影光栅法三维测量。 不同的原理和结构决定了两种方法不同的特点和应用范围。“照相法”采用面光,速度快,可以达到几秒钟百万个测量点,但是在精度上不如主动式三维测量方法。常用于对三维目标的识别、理解,以及位置、形态的分析,即在机器视觉(计算机视觉)领域中有广泛应用。 主动式三维测量方法具有较高的测量精度,因此大多数以三维面形测量为目的的三维测量系统都采用主动三维测量方式。其中激光光源具有亮度高、方向性

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

计算机视觉作业

计算机视觉作业 -标准化文件发布号:(9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

不同尺度下LOG和CANNY边缘提取算子性能分析 电子23 李晓焕 2120906014 1.实验与结果分析 在实验中使用了MATLAB 5.3软件对三副图像进行了边缘检测(注:一开始使用的MATLAB R2010b软件在使用edge函数时出现闪退问题无法解决),分别是棋盘格(Tessella.bmp)、Lena (Lena.bmp) 和自己选择的一幅自然场景图像(使用Photoshop软件将其转换成8bit灰度,256×256大小的Bmp格式图像)Nature (Nature.bmp)。 实验中选择的参数如下:对图像施加的高斯白噪声水平分别为σ=0.0001和 σ=0.0005;选择的LOG边缘提取算子的参数分别为阈值=0.25,σ=0.6和阈值 =0.001,σ=3.0;选择的Canny边缘提取算子的参数分别为阈值 =[0.02,0.25],σ=0.6和阈值=[0.001,0.25],σ=3.0。 MATLAB程序代码示例如下: i=imread('d:\Tessella.bmp'); j=imnoise(i,'gaussian',0,0.0001); k1=edge(j,'log',0.25,0.6); k2=edge(j,'canny',[0.02,0.25],0.6); subplot(1,2,1);imshow(k1);title('log,th=0.25,sigma=0.6') subplot(1,2,2);imshow(k2);title('canny,th=[0.02,0.25],sigma=0.6') 1.1 对lena以及chess图像的边缘检测结果 (1)噪声水平为σ=0.0001

2017西电电院软件技术基础上机大作业答案

说明 每个实验题目含有一个main函数和一些函数,与实验题目相关的基本运算的函数定义和main函数定义的代码在附录以及对应的文件夹中给出,供上机实验参考使用。对于每个题目,只需要根据题目要求设计算法,补充函数定义,然后对程序进行编译、调试。

实验一线性表 一、实验目的 1.熟悉线性表的顺序和链式存储结构 2.掌握线性表的基本运算 3.能够利用线性表的基本运算完成线性表应用的运算 二、实验内容 1.设有一个线性表E={e1, e2, … , e n-1, e n},设计一个算法,将线性表逆置,即使元素排列次序颠倒过来,成为逆线性表E’={ e n , e n-1 , … , e2 , e1 },要求逆线性表占用原线性表空间,并且用顺序表和单链表两种方法表示,分别用两个程序来完成。(文件夹:顺序表逆置、单链表逆置) 思路1:对于顺序表,使用一个结构体,结构体中包含一个数组,来储存顺序表里的信息,同时还有一个表示位置的变量来储存该顺序表的当前位置,便于循环遍历,在交换的时候,其本质上只是使得该顺序表上的DATA实现逆序,在顺序表中等于对于数组的内容实现交换逆序。 思路2:对于线性表,使用结构体,包含data,用来储存线性表里该节点的信息,同时还有一个nest指针用于指向下一个节点,在计算机内部根据地址指向实现一个链表结构,当实现该线性表逆序的时候,我们先对该线性表进行循环遍历得到该线性表中节点的个数,然后从头开始遍历把线性表中每个节点的data都存储在一个数组里面,对于数组中的元素实现逆序交换,得到一个逆序后的数组然后循环遍历线性表对于线性表的每一个元素逐个重新赋值,实现线性表的逆置。 2.已知由不具有头结点的单链表表示的线性表中,含有三类字符的数据元素(字母、数字和其他字符),试编写算法构造三个以循环链表表示的线性表,使每个表中只含有同一类的字符,且利用原表中的结点空间,头结点可另辟空间。(文件夹:分解单链表) 思路3:根据每个对应的字符的值进行判断,如果该字符的值在“a”-“z”或者在“A”-“Z”之间的话,那么就插入字符循环链表中,如果在“0”-“9”之间,就插入到数字循环链表中,如果都不是,就插入到other循环链表中,对于单链表中的每一个节点逐个判断。 实验二栈和队列 一、实验目的 1.熟悉栈和队列的顺序和链式存储结构 2.掌握栈和队列的基本运算 3.能够利用栈和队列的基本运算完成栈和队列应用的运算 二、实验内容 1.设单链表中存放有n个字符,试编写算法,判断该字符串是否有中心对称的关系,例如xyzzyx是中心对称的字符串。(提示:将单链表中的一半字符先依次进栈,然后依次出栈与单链表中的另一半字符进行比较。)(文件夹:判字符串中心对称) 思路4:设置一个栈结果,将单链表中的元素逐个添加到栈中,入栈操作,栈有先进后出的特点,因此栈底元素对应链表的第一个元素,栈顶元素对应链表的最后一个元素,刚好是链表的逆置,不断的出栈得到当前的栈顶元素与链表对应的元素进行比较,如果有一俩个值不

随机过程第一次大作业(THU)

基于主成分分析的人脸识别 目录 基于主成分分析的人脸识别 (1) 1 引言 (2) 1.1 PCA简介 (2) 一、主成分的一般定义 (3) 二、主成分的性质 (3) 三、主成分的数目的选取 (4) 1.2 人脸识别概述 (4) 2 基本理论及方法 (5) 3 人脸识别的具体实现 (6) 3.1 读入图像数据库 (6) 3.2 计算特征空间 (7) 3.3 人脸识别 (9) 4 对实验算法的综合评价 (11) 5 结论 (11) 6、参考文献 (11) 7、附录 (12) 1、代码说明: (12) 2、实验感想 (12) 摘要:本文利用基于主成分分析(Principal ComponentAnalysis,PCA)进行人脸识别。该过程主要分为三个阶段,第一个阶段利用训练样本集构建特征脸空间;第二个阶段是训练阶段,主要是将训练图像投影到特征脸子空间上;第三个阶段是识别阶段,将测试样本集投影到特征脸子空间,然后与投影后的训练图像相比较,距离最小的为识别结果。本方法具有简单、快速和易行等特点,能从整体上反映人脸图像的灰度相关性具有一定的实用价值。 关键词:人脸识别;PCA;识别方式

1 引言 PCA 是一种对数据进行分析的技术,最重要的应用是对原有数据进行简化。正如它的名字:主元分析,这种方法可以有效的找出数据中最“主要”的元素和结构,去除噪音和冗余,将原有的复杂数据降维,揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构。它的优点是简单,而且无参数限制,可以方便的应用与各个场合,根据矩阵的行数与列数的区别于差异,PCA 又可以划分为D —PCA (Distributed PCA [1]和C —PCA (Collective PCA )[2]。 1.1 PCA 简介 PCA 方法,也被叫做特征脸方法(eigenfaces),是一种基于整幅人脸图像的识别算法,被广泛用于降维,在人脸识别领域也表现突出。一个N ×N 的二维脸部图片可以看成是N 的一个一维向量,一张112×92的图片可以看成是一个10,304维的向量,同时也可以看成是一个10,304维空间中一点。图片映射到这个巨大的空间后,由于人脸的构造相对来说比较接近,因此,可以用一个相应的低维子空间来表示。我们把这个子空间叫做“脸空间”。PCA 的主要思想就是找到能够最好地说明图片在图片空间中的分布情况的那些向量。这些向量能够定义“脸空间”,每个向量的长度为N ,描述一张N ×N 的图片,并且是原始脸部图片的一个线性组合。对于一副M*N 的人脸图像,将其每列相连构成一个大小为D=M*N 维的列向量。D 就是人脸图像的维数,也即是图像空间的维数。设n 是训练样本的数目;X j 表示第j 幅人脸图像形成的人脸向量,则所需样本的协方差矩阵为: S r =1()()N T j i j x u x u =--∑ (1) 其中u 为训练样本的平均图像向量: u =1 1n j j x n =∑(2) 令A=[x 1-u x 2-u ……x n -u],则有S r =AA T ,其维数为D*D 。

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