视觉几何组-手图像数据集(Visual Geometry Group-Hand Dataset)_数据挖掘_科研数据集

视觉几何组-手图像数据集(Visual Geometry

Group-Hand Dataset)

数据介绍：

We introduce a comprehensive dataset of hand images collected from various different public image data set sources as listed in Table 1. A total of 13050 hand instances are annotated. Hand instances larger than a fixed area of bounding box (1500 sq. pixels) are considered 'big' enough for detections and are used for evaluation. This gives around 4170 high quality hand instances. While collecting the data, no restriction was imposed on the pose or visibility of people, nor was any constraint imposed on the environment. In each image, all the hands that can be perceived clearly by humans are annotated. The annotations consist of a bounding rectangle, which does not have to be axis aligned, oriented with respect to the wrist.

关键词：

全面,手图像,注释,边界,矩形, comprehensive,hand

images,annotated,bounding,rectangle,

数据格式：

IMAGE

数据详细介绍：

Hand Dataset

Arpit Mittal, Andrew Zisserman and Phil Torr

Overview

* The movie dataset contains frames from the films 'Four weddings and a funeral', 'Apollo 13', 'About a boy' and 'Forrest Gump'. Downloads

Filename Description Size

hand_dataset.tar.gz Complete hand dataset with the evaluation code.

238.9 MB

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training_dataset.tar.gz Training dataset images and annotations

with supporting matlab code.

174.9 MB

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test_dataset.tar.gz Test dataset images and annotations

with supporting matlab code.

26.9 MB

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validation_dataset.tar.gz Validation dataset images and annotations with supporting matlab code.

23.3 MB

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evaluation_code.tar.gz Evaluation code for 'bigger' hand instances in the test dataset.

13.8 MB

README.txt

Please cite [1] if you use this dataset.

Publications

[1] A. Mittal, A. Zisserman, P. H. S. Torr

Hand detection using multiple proposals

British Machine Vision Conference, 2011

Bibtex | Abstract | PDF | more...

[2] M. J. Jones and J. M. Rehg

Statistical color models with application to skin detection International Journal of Computer Vision, 2002

Acknowledgements

This work is funded by the ERC grant VisRec no. 228180 and ONR MURI N00014-07-1-0182.

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数据预览：

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计算机视觉与图像理解

计算机视觉与图像理解摘要精确的特征跟踪是计算机视觉中的许多高层次的任务，如三维建模及运动分析奠定了基础。虽然有许多特征跟踪算法，他们大多对被跟踪的数据没有错误信息。但是，由于困难和空间局部性的问题，现有的方法会产生非常不正确的对应方式，造成剔除了基本的后处理步骤。我们提出了一个新的通用框架，使用Unscented转换，以增加任意变换特征跟踪算法，并使用高斯随机变量来表示位置的不确定性。我们运用和验证了金出武雄，卢卡斯- Tomasi 的跟踪功能框架，并将其命名为Unscented康莱特（UKLT）。UKLT能跟踪并拒绝不正确的应对措施。并证明对真假序列的方法真确性，并演示UKLT能做出正确不误的判断出物体的位置。 1．简介在计算机视觉，对问题反映的准确性取决于于图像的准确测定。特征跟踪会随时间变化对变化的图像进行处理，并更新每个功能的变化作为图像的位置判断。重要的是所选择图像的功能，有足够的信息来跟踪，而且不遭受光圈问题的影响。[1] 在金出武雄，卢卡斯- Tomasi（康莱特）是最知名的跟踪和研究方法之一。它采用一对匹配准则刚性平移模型，它是相当于窗口强度的平方差之和最小化的基础。特征点的正确选择，可大大提高算法的性能。[3] Shi与Tomasi 将初始算法考虑仿射模型，并提出了技术监测的功能对质量进行跟踪。如果第一场比赛中的图像区域之间和当前帧残留超过阈值时，该功能将被拒绝。在随后的工作中，对模型进行了扩展且考虑了光照和反射的变化。不幸的是，这些算法没有考虑在跟踪的不确定性，和估计的可靠性。如果我们能够考虑到这些问题，我们将能从混乱的数据中提取出更准确的数据。在没有不确定性特设技术条件下，有些研究员试图从中提取有用的数据但是结果都不能令人满意。但是理论上有声音的不确定性为特征跟踪，是可以应用于不同的功能类型的方法。在一个闭塞，模糊，光照变化的环境中，即使是最复杂的特征跟踪算法一败涂地无法准确跟踪。这些问题导致错误的匹配，就是离群值。虽然有几种方法来减轻异常值的影响，但是其计算成本通常较高[7] [8]。[9]采用随机抽样一致性[10]的方法来消除图像序列异常值。Fusiello提出的康莱特，增加了一种自动拒绝规则功能，所谓的X84。虽然有许多离群排斥的方法，但没有一个单一的算法，尽管该算法在所有情况下都表现良好。在本文中我们将研究范围扩大，运用高斯随机变量（GRVs）与Unscented变换（SUT 的），计算在一个非线性变换的分布传播，运用标准康莱特算法。采用随机变量来描述图像特征的位置和它们的不确定性既提高了精度又提高了鲁棒性的跟踪过程。虽然我们不知道什么是真正的分布，被测系统为我们提供了理论保证，前两个时刻的估计是正确的。另外，使用异常检测被测样品确定性使我们没有增加任何额外费用。 2．不确定度表示我们现在引入一个新的通用框架，增强了任意特征跟踪算法，以代表和跟踪高斯随机变量（GRVs）功能的位置。然后，我们说明它可以被应用到最常用的方法，康莱特之一[1]。 GRVs是一种用于图像的特征定位概率分布函数描述的不错选择。他们有一个简单易懂的数学公式（平均向量和协方差矩阵）和紧凑的计算实施。他们也有一个确切的封闭使用的线性代数运算的代数线性变换的制定，并以此作为其参数表示的两个分布的第一时刻。Haralick [13]虽然提出了在计算机视觉中使用协方差传递，但他只考虑一阶线性化。易用性外，还出现了一些有效的文献，它质疑从本地的图像灰度信息测量协方差是否可以代表的功能位置的不确定性[6]。

《图像理解与计算机视觉》习题

《图像理解与计算机视觉》习题 1. 一幅图像的象素灰度级为256、大小为1024×1024的图象的数据量多少MB？假设网络的平均传输速率为1Mbit/s，需要多少秒才能传送完毕？每个像素可以用8比特表示。解答：图像的数据量是1024×1024×8/8=1 MB，需要8 秒才能传送完毕。 2. 通过你对生活的观察，举出一个书本描述之外的图像处理应用的领域和例子。解答：医院CT检查，等。 I f x y z t的各个参数的具体含义，反映的图像类型有多 3. 请说明图像亮度函数(,,,,) 少？解答： I f x y z t中，(x,y,z)是空间坐标，λ是波长，t 是时间，I 是图像数学表达式(,,,,) 光点(x,y,z)的强度（幅度）。上式表示一幅运动(t) 的、彩色/多光谱(λ) 的、立体（x,y,z）图像。 I f x y z t表示一幅运动(t) 的、彩色/多光谱(λ) 的、立体（x,y,z）图像。对 (,,,,) 于静止图像，则与时间t 无关；对于单色图像(也称灰度图像)，则波长λ为一常数；对于平面图像，则与坐标z 无关，故f(x,y)表示平面上的静止灰度图像，它是一般图像I f x y z t的一个特例。 (,,,,) 4. 色彩具有哪几个基本属性，表述这些属性的含义。解答：色相（H）：色相是与颜色主波长有关的颜色物理和心理特性，它们就是所有的色相，有时色相也称为色调。饱和度（S）：饱和度指颜色的强度或纯度，表示色相中灰色成分所占的比例，用0%-100%（纯色）来表示。亮度（B）：亮度是颜色的相对明暗程度，通常用0%（黑）-100%（白）来度量。 5. 请解释马赫带效应。解答：所谓“马赫带效应（Mach band effect）”是指视觉的主观感受在亮度有变化的地方

计算机视觉

计算机视觉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。目录 1定义 2解析 3原理 4相关 5现状 6用途 7异同 8问题

9系统 10要件 11会议 12期刊 1定义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。计算机视觉是一门关于如何运用照相机和计算机来获取我们所需的，被拍摄对象的数据与信息的学问。形象地说，就是给计算机安装上眼睛（照相机）和大脑（算法），让计算机能够感知环境。我们中国人的成语"眼见为实"和西方人常说的"One picture is worth ten thousand words"表达了视觉对人类的重要性。不难想象，具有视觉的机器的应用前景能有多么地宽广。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。 2解析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。 3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要应用领域就是自主车辆的视觉导航，还没有条件实现象人那样能识别和理解任何环境，完成自主导航的系统。因此，人们努力的研究目标是实现在高速公路上具有道路跟踪能力，可避免与前方车辆碰撞的视觉辅助驾驶系统。这里要指出的一点是在计算机视觉系统中计算机起代替人脑的作用，但并不意味

计算机视觉期末复习

一、 1.什么是计算机视觉？理解计算机视觉问题的产生原理。研究用计算机来模拟生物视觉功能的技术学科。具体来说，就是让计算机具有对周围世界的空间物体进行传感、抽象、分析判断、决策的能力，从而达到识别、理解的目的。 2.直方图的均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。是将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图更为均匀分布的新图像的方法。设图像均衡化处理后，图像的直方图是平直的，即各灰度级具有相同的出现频数，那么由于灰度级具有均匀的概率分布，图像看起来就更清晰了。二、 1.常见的几何变换：平移T x为点（x，y）在x方向要平移的量。旋转变尺度：x轴变大a倍，y轴变大b倍。 2.卷积掩膜技术：(,) (,)(,)(,) m n f i j h i m j n g m n =-- ∑∑ 对应相乘再相加掩膜的有效应用——去噪问题 3. 均值滤波器（低通）：抑制噪声主要用于抑制噪声，对每一个目标像素值用其局部邻域内所有像素值的加权均值置换。con命令高斯滤波器：一个朴素的道理，距离目标像素越近的点，往往相关性越大，越远则越不相干。所以，高斯滤波器根据高斯函数选择邻域内各像素的权值 medfilt1 。区别方法是：高通滤波器模板的和为0，低通滤波器模板的和为1 常用的非线性滤波器：中值滤波；双边滤波；非局部滤波 4.边缘检测算子：通过一组定义好的函数，定位图像中局部变换剧烈的部分（寻找图像边缘）。主要方法有：Robert 交叉梯度，Sobel梯度，拉普拉斯算子，高提升滤波，高斯-拉普拉斯变换（都是高通滤波器） 1100 cos sin0 [1][1]sin cos0 001 x y x y θθ θθ - ?? ? = ? ? ?? 1100 00 [1][1]00 00 a x y x y b ab ?? ? = ? ? ?? (,) 1 [,][,] k l N h i j f k l M∈ =∑ ? ? ? ? ? ? ? = 1 1 1 ]1 [ ]1 [ 1 1 y x T T y x y x

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

错视

错视编者按：眼见真的为实吗？来领略一下精彩的错视吧，真相只有一个，但绝不是你看到的！错视（Optical illusion），又称视觉假象（Visual illusion）是指通过几何排列、视觉成像规律等手段，制作有视觉欺骗成分的图像进行眼球欺骗，引起的视觉上的错觉，达到艺术或者类似魔术般的效果．错视一般被分为：图像本身的构造导致的几何学错视；由感觉器官引起的生理错视；以及心理原因导致的认知错视。特别是关于几何学的错视，以其种类多而广为人知．几何学错视几何学错视是指视觉上的大小、长度、面积、方向、角度等几何构成和实际上测得的数字有明显差别的错视．图1可不是地震后残破的墙壁，而是艺术家创作的街头3Ｄ壁画，怎么样？骗到你了吧. 图１图2中的家伙还挺像那么一回事似的.

图2 生理错视主要来自人体的视觉适应现象，人的感觉器官在接受过久的刺激后会钝化，也就造成了补色及残像的生理错视.由于白光是由不同波长的色光所组成的，所以任何两种色光加在一起可成为白光者，这两色就互为补色，而视网膜上的细胞受某种色光刺激后，会对该色产生疲劳，所以在视线离开该色后，该部分的细胞暂无法作用，而未受刺激的另一部分细胞开始活动，因而产生另一种视感，也就是补色的残像.另外还有因为视觉疲劳而产生的视觉暂留现象也是生理错视，视觉暂留现象就是现今动画的原理.

图3 图3是一个赫尔曼网格幻觉.形状、位置及颜色的对比造成了灰点出现在格网交点，因此聚焦时会产生灰色的错觉在十字路口. 认知错视认知错视主要来自于人类的知觉恒常性属于认知心理学的讨论范围．其中一个典型的例子是纳克方块．如图4. 图4 纳克方块（Necker Cube）是一个视错觉，1832年由瑞士结晶学家Louis Albert Necker发表．纳克方块是个模棱两可的线条画。它以等大透视的角度绘画一个立方体，即平行的边在图中会画成等长的平行线。因为线的相交，图画没有提示这个立方体是在前还是在后，向上还是向下。当人凝神望它时，可以发现它可以转换方向。当它放在左边时，大部分人都会将左下的面当成其前面。原因是人一般都向下望事物，最高的部分比最低的更易看到，因此大脑偏向将这个立方体视作从上往下望的．错视的例子还有很多，同学们可以通过网络去欣赏更多的精彩错视图片．

计算机视觉论文

中国矿业大学公选课计算机视觉论文学院：计算机科学与技术班级：信安10-2 姓名：吴健东学号：08103695 2011年10月

（一）引言：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计算机分析与处理视觉信息。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信息的人工系统。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。其中有计算机学和工程、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。计算机视觉也是当前计算机科学中的一领域，计算机视觉领域与图像处理，模式识别，投影几何，统计推断，统计学习等学科密切相关，近年来，与计算机图形等学科也发生了很强的联系。（二）应用：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。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要应用领域就是自主车辆的视觉导航，目前还没有条件实现象人那样能识别和理解任何环境，完成自主导航的系统。因此，目前人们努力的研究目标是实现在高速公路上具有道路跟踪能力，可避免与前方车辆碰撞的视觉辅助驾驶系统。这里要指出的一点是在计算机视觉系统中计算机起代替人脑的作用，但并不意味着计算机必须按人类视觉的方法完成视觉信息的处理。计算机视觉可以而且应该根据计算机系统的特点来进行视觉信息的处理。但是，人类视觉系统是迄今为止，人们所知道的功能最强大和完善的视觉系统。如在以下的章节中会看到的那样，对人类视觉处理机制的研究将给计算机视觉的研究提供启发和指导。因此，用计算机信息处理的方法研究人类视觉的机理，建立人类视觉的计算理论，也是一个非常重要和信人感兴趣的研究领域。这方面的研究被称为计算视觉。计算视觉可被认为是计算机视觉中的一个研究领域。有不少学科的研究目标与计算机视觉相近或与此有关。这些学科中包括图象处理、模式识别或图象识别、景物分析、图象理解等。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。（三）技术：有不少学科的研究目标与计算机视觉相近或与此有关。这些学科中包括图象处理、模式识别或图象识别、景物分析、图象理解等。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。

趣味视觉误差图片-你的眼睛欺骗了你

趣味视觉误差图片-你的眼睛欺骗了你 b b i o o _ A d m i n i s t r a t o r 秀“弗雷泽螺旋”是最有影响的幻觉图形之一。你所看到的好像是个螺旋，但其实它是一系列完好的同心圆！这幅图形如此巧妙，以至于会促使你的手指沿着错误的方向追寻它的轨迹。【解析】每一个小圆的“缠绕感”通过大圆传递出去产生了螺旋效应。遮住插图的一半，幻觉将不再起作用。1906年英国心理学家詹姆斯·弗雷泽创造了以整个系列的缠绕线幻觉图片。

蛋白秀基因长度与透视：线AB和线CD长度完全相等，虽然它们看起来相差很大。积分帖子谢泼德桌面：这两个桌面的大小、形状完全一样。如果你不信，量量桌面轮廓，看看是不是。【解析】虽然图是平面的，但它暗示了一个三维物体。桌子边合作子推提供的感知提示，影响你对桌子的形状作出三维的解释。这个奇妙的幻觉图形清楚地表明，你的大脑并不按照它所看到的进行逐字解释。斯坦福大学的心理学家罗杰·谢泼德创作了这幅幻觉图。

闪烁的网格：当你的眼睛环顾图像时，连接处的圆片将会一闪一闪。【解析】德国视觉科学家迈克尔·施若夫和E.R.威斯特于1997年发现勒索闪烁的网格幻觉。这种幻觉产生的原因目前还不十分清楚。埃斯切尔的不可能的盒子：比利时艺术家马瑟·黑梅克，从荷兰平面造型艺术家M.C.的一幅画中吸取灵感，创造了一个不可能存在的盒子的实物模型。

疯狂的螺帽：你知道直钢棒是怎样神奇地穿过这两个看似乎成直角的螺帽孔的吗？【解析】两个螺帽实际是中空的，虽然它们看起来是凸面的，所以两个螺帽并不互相垂直。螺帽被下方光源照到（一般光线应来自上方），这给人们判断他们的真实三维形状提供了错误信息。美国魔术世界里·安德鲁斯创造了这个精彩的幻觉作品。埃冰斯幻觉：两个内部的圆大小一样吗？【解析】两个内部的圆大小完全一样。当一个圆被几个较大的同心圆包围时，它看起来要比那个被一些圆点包围的圆小一些。

Lecture4(1) 图像处理与计算机视觉

4 -1

Properties of Laplacian ?As a second order derivative, the Laplacian typically is unacceptably sensitive to noise. ?Moreover, the Laplacian produces double edges and is unable to detect edge direction. ?Sometimes it is used to detect whether a pixel is on the dark or light side of an edge. ? A more general use of the Laplacian is finding the location of edges using its zero-crossing property.?This concept is based on convolving an image with the Laplacian of a 2-D Gaussian function (Marr and Hildreth 1980).

Cross Section of LOG Laplacian of Gaussian Intensity function

LOG Detector ?Convolving with the Marr-Hildreth kernel blurs the image with blurring proportional to . ?Although this property has value in terms of noise reduction, the usefulness lies in the zero-crossings.?Edge detection by gradient operators tends to work well when there are sharp intensity transitions and low noise. ?Zero-crossings offer an alternative in cases where edges are blurred or when high noise content is present.

30张超厉害的视觉错觉图,看完不相信大脑了……

30张超厉害的视觉错觉图,看完不相信大脑了…… 无论你走到哪里，这些恐龙的眼睛都盯著你。这个现象有一个名称，叫做「凹面错觉」，凹面错觉出现的原因，是因为人们有视觉记忆。比如说，我们平常看到人的脸都是「凸」的，而不是凹的，所以大脑会认为所有类似脸的东西都是凸的。所以即便看到的右眼离你比较远，你的大脑也会认为那是一张脸，而因为你的大脑觉得那是一张脸，所以它会尽量把那个画面分辨成一张脸。这张图片所表现出来的错觉，与上面提到的很相近(看起来是凸的，但实际上是凹的)，这个错觉叫做「凹面具」，它有时候会被运用来检测精神分裂症(因为精神分裂症患者所看到的东西无法与大脑做连结，所以他们不会有错觉的情形) 一个健康的大脑会将凹脸(面具背后那一块)看成是凸脸，但精神分裂症的患者并不会有错觉的情形，他们看到的是一张凹面具。巴黎有一座公园，运用视觉特定的角度，将草地设计成一个地球的形状，从这边望过去，就好像是一个立体的地球(实际上不是)，是不是很神奇呢？ French法国艺术家Fran?ois Abélanet运用3D错觉的概念来进行创作，为的就是要凸显保卫环境的议题，邀请人们一同思考大自然在我们生命中所扮演的角色。

火车到底往哪个方向开呢？不妨看久一点，或是眨一眨眼睛，火车就会改变方向喔！这种现象称之为「马车轮效应」。尝试将你的眼睛闭上一秒，然后再打开看著火车，或者尝试看著你想要火车运行的方向，接下来你就会发现你可以操控方向萝。这个原理对摩天轮也是一样的盯著这个动态的涡状图图形30秒，然后在看看下方的水底城市与瀑布。当你盯著图片一阵，开始感到疲惫想要移开让视线的时后，你大脑的视觉会短暂地停留在先前的影像。而产生视觉的暂留，就是为什麽你看完动态的炫涡图形后，水底城市与瀑布的水好像真的在流动。神奇的视觉错觉表演，这些物体是不是很像漂浮在半空中呢？这是法国一位杂耍艺人Lindzee Poi所发展出来的技法，用来欺骗你的大脑和眼睛。当然这位街头魔术师不会告诉你这项表演的秘密。你可能无法相信，但方格「A」和方格「B」的阴影是同样的灰色。大脑总是在帮我们辨认生活周遭的颜色，它会自动地去调整我们所看到的。在上面这张图片中，由于B被放置在绿色的圆筒旁边，所以即便它的阴影与A相同，大脑还是会自动认

《计算机视觉与图象处理》.

视觉检测技术基础》课程教学大纲一、课程基本信息 1、课程代码：MI420 2 、课程名称（中/ 英文）：视觉检测技术基础/ Foundation of visual measurement technique 3、学时/ 学分：27/1.5 4、先修课程：高等数学，大学物理 5、面向对象：电子信息类专业本科生 6、开课院（系）、教研室：电子信息与电气工程学院仪器系自动检测技术研究所 7、教材、教学参考书：自编讲义《机器视觉》，贾云得著，科学出版社，2000 《计算机视觉》，马颂德著，科学出版社，1997 《图像工程》，章毓晋著，清华大学出版社，2002 二、本课程的性质和任务《视觉检测基础》是电子信息学院仪器系四年级本科生的选修课，通过本课程的学习，使学生初步了解视觉检测系统的构成及基本原理，每个组成部分如何选择设计，掌握相应的图像处理方法，增加学生的专业知识。通过上机实践提高学生的实际编程能力，增强感性认识，为以后科研、工作中遇到的相关问题提供一个解决的思想，并能实际运用。三、本课程教学内容和基本要求

1. 基本要求《视觉检测基础》作为本科生的选修课，应当主要立足于对学生知识的普及，主要讲述计算机视觉系统的组成、设计、处理等方面的基本知识，以课堂讲述为主，讲述中应结合日常生活实际，提高学生的学习兴趣，让学生掌握基本的处理过程及算法，并辅以实验手段进一步增强学生对视觉检测技术的了解，增加感性认识， 2. 教学内容 (1) 课堂教学部分第一讲计算机视觉概述一、什么是计算机视觉二、计算机视觉的应用三、计算机视觉的研究内容 1 、主要研究内容 2 、与其它学科的关系第二讲成像原理与系统一、成像几何基础 1、透视投影 2、正交投影二、输入设备 1 、镜头 2 、摄像机

视错觉图片大全

错觉首先介绍的是“长短错觉”图中两条线段一样长吗? 想想是什么影响了我们大脑的判断? 线段AB和BC哪一个长? 其实它们是一样长的.

哪条线显得长一点，红线还是蓝线？（此图即著名的“梯形错觉”）【解析】红线比蓝线显得长一点，尽管它们的长度完全相等。小于90°的角使包含它的边显得短一些，而大于90°的角使包含它的边显得长一些。这就是梯形幻觉。

图中哪条线更长？著名的埃冰斯幻觉【解析】大黑圆片围住的黄圆片和小黑圆片围住的紫圆片其实大小完全一样。黄圆片被围住它的大黑圆片“衬托”得“小”了，相应地，紫圆片被围住它的小黑圆片“衬托”得“大”了，尤其是当二者放在一起的时候。下面介绍不共线错觉著名的庞泽幻觉

图中两只眼睛看起来排错了吗?那就请你用直尺检查一下吧. 下图的轮廓是一个正方形，你相信吗？

下图：共时对照幻觉现在开始有趣的介绍“不平行错觉”：竖线似乎是弯曲的，但其实他们是笔直而相互平行的. 【解析】当你的视网膜把边缘和轮廓译成密码，幻觉就偶然地现在视觉系统发生。这就是曲线幻觉。再看这一幅下图中杂乱的短线条将大脑判断空间方位的细胞弄糊涂了致使我们将这些线条误解为是不平行的要想消除此错觉只要将图倾斜从左下角沿对角线方向向上看就会发现这些线事实上是平行的.

著名的“弗雷泽螺旋：我们所看到的好像是个螺旋，但其实它是一系列完好的同心圆，不信就用笔沿着“螺旋线”转一圈看看，看是不是“终点又回到起点，到现在我才发觉”？【解析】每一个小圆的“缠绕感”通过大圆传递出去产生了螺旋效应。遮住插图的一半，幻觉将不再起作用。作者：英国心理学家詹姆斯．弗雷泽。创作年代：1906年看起来像螺旋，但实际上是一系列的同心圆，当你盖住一半的图像，会看到什么？这是在经典弗雷泽螺旋幻觉基础上的一个变化。它属于一般的扭弦幻觉种类之一。如果你想找出螺旋，你会发现它引出不正确的指纹！尽管从概念上来说，你很清楚这实际上是一组同心圆。但你的知觉系统却不纠正这个错误。这表明在建立外部世界在心灵中的镜像方面，甚至你的智力和知识也不能一直克服你知觉系统的限制。当你盖住图样的一半，这种幻觉就烟消云散了。因为你的视力系统需要建立一个关于整个形像的全面的解释以便为这是一个螺旋找到根据。克塔卡作了一个令人信服的证明。这就是克塔卡的螺旋这真是一个螺旋吗？【解析】英国视觉科学家、艺术家尼古拉斯．韦德向我们展示了他的弗雷泽螺旋幻觉的变体形式。虽然图形看起来像螺旋，但实际上它是一系列同心圆。下面是“韦德螺旋”

计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习学科之间的关系

计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习学科之间的关系在我的理解里，要实现计算机视觉必须有图像处理的帮助，而图像处理倚仗与模式识别的有效运用，而模式识别是人工智能领域的一个重要分支，人工智能与机器学习密不可分。纵观一切关系，发现计算机视觉的应用服务于机器学习。各个环节缺一不可，相辅相成。计算机视觉（computer vision），用计算机来模拟人的视觉机理获取和处理信息的能力。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。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。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。图像处理（image processing），用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。基本内容图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。图像处理一般指数字图像处理。模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类，所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别，称为模式信息。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。机器学习(Machine Learning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。机器学习在人工智能的研究中具有十分重要的地位。一个不具有学习能力的智能系统难以称得上是一个真正的智能系统，但是以往的智能系统都普遍缺少学习的能力。随着人工智能的深入发展，这些局限性表现得愈加突出。正是在这种情形下，机器学习逐渐成为人工智能研究的核心之一。它的应用已遍及人工智能的各个分支，如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互促进。

计算机视觉和图像理解毕业论文

计算机视觉和图像理解毕业论文 1.导言在社会机器人的新兴领域，人类–机器人相互作用通过手势是一个重要的研究课题。人类进行交际的手势中，指向手势的互动与机器人特别有趣。他们开放的直观指示对象和位置的可能性，是特别有用的机器人的命令。指向手势也可结合语音识别指定的口头述和位置参数，还提供了一个明确的输入语音识别时发生歧义。这种类型的一个例子的情况是指向手势引导机器人到一个特定的对象或使用地点。机器人必须能够检测的指向手势和估计目标位置，从而指出，主要的问题出现，有关最近在这一领域的研究视野[1–4,8]。一些最重要的挑战是相关的实时计算，得到的精度和运行在困难的杂乱环境可能遮挡，光照和不同的背景。另一个共同的要求是，指向手势必须认识到，无论规模大小，大指向手势是指进行全臂延伸而小的指向手势只减少前臂和手的运动[ 3,4 ]。基于这一事实，对于大多数应用程序，它是指目标而不是实际的指向，这是非常重要的，我们制定了一个新的方法，与现有的指向手势识别的方法，也考虑到可能指出目标位置的先验信息。假设的指示语的手势，最常见的类型例如，一个涉及食指指向对象的利益和用户的目光指向同一目标[ 5,6 ] 我们制定我们的方法使用单眼设置高精度跟踪下飞机头部旋转，同时识别手指的手势。这两种输入流被组合在一起推导出指向目标使用的配方是基于Dempster-Shafer理论的证据[7]。一种区别我们的方法来自使用相机基本的方法，多数使用立体声或多摄像机设置。然而，本文的主要容在于基于Dempster-Shafer理论输入端的组合，让该方法在一种或两种输入数据流丢失的情况下能妥善处理（例如手指向的来自遮挡了的可见光）；也就是，使用的输入的信号缺乏，实现了令人印象深刻的结果，这是当代概率融合方法不可能得到的来源[1,8]。此外，本文所提出的制定的信念被分配到设置尖锐的目标而不是个人提出的目标。Dempster的组合规则有助于这些信念相结合，而不需要将他们的个人目标的分别观测指出，假如没有明确的建议。在下面的章节中对相关工作（第2节）和提出的方法（第3节）进行了论述。手指的手势识别的简要讨论在第4节而人脸姿势识别在第5节进行了阐述。人脸姿态和手指的融合，是本文的重点，在第6节进行了分析。在模拟环境下的实验结果及其使用的地面真实数据的结果在第7节。本文的结论与讨论在第8节。 2相关的工作手势识别的研究近年来受到越来越多的关注，也超越了人类–机器人互动的区域，例如在情感计算和身临其境的游戏技术。第一次尝试解决手势解读导致的机械装置，直接测量手或手臂的关节角度和空间位置，所谓的手套设备[ 9 ]。随着计算机视觉技术及快速处理器可用性的最新研究进展，在基于视觉的非接触式接口增加了可穿戴设备，克服阻碍缓解作用的弊端。最近基于视觉的手势识别技术作了较全面的介绍[ 11 ]而且大部分的努力都集中在手势识别[12,6]以及手语翻译[ 13,14 ]。

计算机视觉期末考点

计算机视觉重点考点集锦手工整理，如有错误，慎之！第一章 1、计算机视觉：研究用计算机来模拟生物视觉功能的科学和技术． 2、视觉表示框架的三个阶段（也就是提取三阶段）：1）第一阶段是将输入的原始图像进行处理，抽取基本特征形成基元图。2）第二阶段(中期阶段)是指在以观测者为中心的坐标系中，由输入图像和基元图恢复场景可见部分的深度、法线方向、轮廓等，形成二维半图。3）第三阶段(后期阶段)是在以物体为中心的坐标系中，由输入图像、基元图、二维半图来恢复、表示和识别三维物体。第三章 1、二值图像的特点:a.假定二值图像大小为mxn，其中物体像素值为1，背景像素值0;b.二值图像处理的算法简单，易于理解和实现，计算速度快；c. 二值视觉所需的内存小，对计算设备要求低；d.二值视觉系统技术可用于灰度图像视觉系统 2、二值图像的获取：1）通过图像的阙值2）通过硬件实现3）通过软件实现 3、图像分割：把图像划分成区域，使每一个区域都对应一个候选的目标。 4、图像二值化：设一副灰度图像中物体的灰度分布在某一区间内，通过阙值运算后的图像为二值图像 5、投影分类及作用：1）水平/垂直投影；给定直线上的投影；对角线投影（仿射变换）2）投影能表现图像的某种信息。 6、4-连通成分序贯法（标记算法）步骤： 1）从左到右，从上到下扫描图像 2）①如果上面点和左面点有一个标记，复制这一标记②如果两点相同的标记，复制这一标记③如果两点有不同标记，则复制上点标记且将两个标记输入到等价表中作为等价标记④否则给这一像素点分配一个新的标记并将这个标记输入到等价表 3）如考虑更多的点，回到第二步 4）在等价表中的每一等价集中找到最低的标记 5）扫描图像，用等价表中的最低标记取代每一个标记 7、欧拉数：E=C—H，连通成分数(C)—空洞数(H) 8、扩展与收缩：1）要掌握用结构元进行扩展与收缩 2）先扩展后收缩：补上不希望存在的洞 3）先收缩后扩展：去除孤立的噪声点 4）定义：①扩展：如果背景和洞的像素点临点显1，则该点从0变为1 ②收缩：如果物体像素点连点为0，则将该点从1变为0 9、开、关运算：1）开运算：先腐蚀后膨胀，去除比结构元小的区域的像素点 2）关运算：显膨胀后腐蚀，填充比结构元小的孔洞第四章

图像处理与计算机视觉算法及应用

图像处理与计算机视觉算法及应用图像处理与计算机视觉算法及应用（Algorithms for Image Processing and Computer Vision）（第2版）的配套代码。基于OpenCV库-matching code for the book"Algorithms for Image Processing and Computer Vision".Based on OpenCV Library. [上传源码成为会员下载此文件] [成为VIP会员下载此文件] 文件列表(点击判断是否您需要的文件，如果是垃圾请在下面评价投诉): 图像处理与计算机视觉算法及应用（第2版）\Chapter 1\capture.c .......................................\.........\lib0.c .......................................\.........\thr_glh.c .......................................\.........0\angular.c .......................................\..........\check.c .......................................\..........\convert.c .......................................\..........\display.c .......................................\..........\listGreyFiles.c

平面设计中视错觉的应用与创意表现

平面设计中视错觉的应用与创意表现视错觉并非错误，而是基于环境的刺激而产生的一种视觉影像。将视错觉纳入到平面设计创意实践中，利用平面设计手法来营造独特的视觉表现，从而拓宽设计思维，丰富作品的设计内涵。本文就“欺骗性”的视错觉手法应用到现代艺术设计的创意表现中，为我们演绎出精彩的艺术作品。我们常常将“眼见为实”作为视觉评判的标准，但对于眼睛，有时候并非如实的反映真实世界。视错觉是一种视觉错觉现象，带有一定的“欺骗性”。回归到平面设计的创意设计领域，视错觉原理及现象的应用比比皆是。这种以人的视觉心理与视觉经验的矛盾关系，将为我们呈现出不同的艺术效果。同样，利用这种视错觉手法，也将为平面设计融入丰富的创意灵感，突显异样的视觉主题和内涵。一、平面設计中视错觉的具体表现在平面设计中，色、光、形等为主要构成要素，而在视觉感知上，又融入了心理体验。我们将与事物形状、色彩有关的错觉现象统称为视错觉，其表现主要有以下几种。一是利用线条的长短变化来营造错觉。比如对于等长的两条线段，在附加物的作用下会产生长短不等的视觉效果。二是利用远近物距变化来形成错觉，其原理为空气透视有近实远虚的效果。三是反转效果，利用图形自身、图底之间的反转显示方式来构成错觉，如鲁宾之杯。四是利用维度变换方式来构造错觉，比如利用二维与三维空间图形来进行视觉延伸与表达，形成矛盾的透视效果。五是采用闭合方式来利用空隙进行视知觉偏向现象。其原因是利用人眼视觉系统自身的特点，借助于主观分析与已知经验的判断，呈现与记忆物象相契合的图式。这种设计手法本身是利用眼睛的自动弥补缺陷的功能来保持视觉上的平衡。二、平面设计中对视错觉手法的应用实践作为一种视觉感知的矛盾性表现，其在平面设计创意表现上独具魅力，更能够增强平面设计的视觉深度，来激起受众的视觉心理感知。（1）从创意表现上来运用视错觉设计需要打破传统思维定势，设计需要创新，而创新需要融入新的表现手法。通常情况下，人们在思维习惯上，往往先入为主，这一定势成为阻碍创造力的枷锁。视错觉手法本身的矛盾性表现，能够打破传统思维定势的局限，为受众营造不一样的视觉感知体验效果。比如在《胜利》招贴设计中，设计师福田繁雄就以“反向飞入枪膛的子弹”为手法，不按常理出牌，打破思维定势，在视觉表现上，以反向手法将子弹退回枪口。这一设计思路，以其深刻的内涵、强烈的视觉冲击力，向我们传达“谁发动战争，谁将自食其果”的视觉效果。当然，在引发受众视觉认知体验上，还可以通过拓宽视觉思维，让事物显现出不同寻常的视觉视角。比如福田繁雄利用反转错觉手法，将某咖啡馆的宣传海报设计成“拿着杯子的手”，并通过正负纹理交错造型，来突出咖啡馆这一主题，既有趣又生动。同样，