计算机视觉课程设计1
《计算机视觉》课程教学大纲
《计算机视觉》课程教学大纲课程名称：计算机视觉课程类别：任意选修课适用专业：电子信息工程考核方式：考查总学时、学分：24学时1.5学分一、课程性质、教学目标计算机视觉是电子信息工程专业的一门任意选修课，旨在拓宽学生的专业和学术视野，引导学生了解掌握计算机视觉领域基础知识和热点方向，为后续从事相关工作或学术研究奠定基础。
计算机视觉是一门研究用计算机来实现人类视觉功能的学科，其研究目标是使得计算机能够对目标进行分割、分类、识别、检测、跟踪和决策等。
计算机视觉是人工智能领域的重要领域，在工业界有广泛的应用前景，也是科学研究中的一个富有挑战性的研究方向，它包含领域广，综合性强，涉及图像处理、模式识别、计算机科学、统计学、神经生理学和认知科学等多门学科。
通过本课程的学习，使学生了解计算机视觉的发展和应用，掌握学科基础知识和经典算法，培养分析解决相关问题的能力，为后续从事相关工作或学术研究奠定基础。
具体课程教学目标如下：课程教学目标1：了解计算机视觉的发展历史、相关学科、应用领域和研究方向，培养学生学习兴趣，引导学生关注学科前沿和业界动态。
课程教学目标2：掌握基本的图像预处理和特征提取的原理和方法；掌握卷积神经网络的相关知识（损失函数、正则化和梯度下降优化算法等）；为后续内容提供基础。
课程教学目标3：掌握图像分类、目标检测、语义分割、场景理解和图像生成等的原理和经典算法，使学生具备基本的方向知识和研究方法，并能够自主拓展学习或解决相关问题。
课程教学目标与毕业要求对应的矩阵关系二、课程教学要求因计算机视觉涉及领域广、研究方向多、发展日新月异，本课程选取前沿技术深度学习为切入点，讲授计算机视觉的基础知识和基于深度学习的图像分类、目标检测、语义分割、场景理解和图像生成等的原理和经典算法。
执行本大纲应注意的问题：1、计算机视觉基础知识中，涉及大量的数字图像处理知识，包含较多复杂公式，在教学过程中要注重原理，深入浅出；2、本课程的实践性较强,在教学过程中要突出理论与实践的联系，注重培养学生实践能力和综合解决问题的能力；3、计算机视觉涉及领域广、研究方向多，课程课时有限，在深度和广度不能全面覆盖，在教学过程中，要引导学习自主学习，探究感兴趣方向；4、计算机视觉是目前最为前沿和热门的研究方向之一，在教学过程中，要注意知识的更新和补充，并引导学生关注前沿动态、阅读相关论文、组织讨论分享，提高学生的科技素养。
高职计算机视觉课程设计
高职计算机视觉课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解计算机视觉的基本概念、原理和应用领域；2. 掌握图像处理的基本方法，如图像滤波、边缘检测、特征提取等；3. 学习常见的计算机视觉算法，如目标检测、图像识别、人脸识别等；4. 了解深度学习在计算机视觉领域的发展及其应用。
技能目标：1. 能够运用图像处理技术对图像进行预处理；2. 掌握使用计算机视觉算法进行目标检测、图像识别等任务；3. 能够运用相关工具和库（如OpenCV、TensorFlow等）实现简单的计算机视觉项目；4. 培养实际操作和解决问题的能力，提高团队协作和沟通能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对计算机视觉技术的好奇心和探索精神，激发学习兴趣；2. 增强学生对我国在计算机视觉领域取得成果的自豪感，培养爱国主义情怀；3. 培养学生严谨、务实的学术态度，提高创新意识和实践能力；4. 引导学生关注计算机视觉技术在现实生活中的应用，认识到技术对社会发展的积极作用。
本课程针对高职学生特点，注重理论与实践相结合，以项目驱动教学，使学生在掌握基本知识、技能的同时，培养实际操作和解决问题的能力。
通过本课程的学习，学生将能够独立完成计算机视觉相关项目，为未来从事相关领域工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 计算机视觉基础理论：包括图像处理基础、特征提取与匹配、视觉感知与认知；- 图像处理基础：图像表示、图像滤波、边缘检测、图像增强等；- 特征提取与匹配：SIFT、SURF、ORB等特征提取算法及其匹配方法；- 视觉感知与认知：视觉感知原理、生物视觉机制、计算机视觉与人类视觉的联系。
2. 常见计算机视觉算法：目标检测、图像识别、人脸识别等；- 目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO等算法；- 图像识别：卷积神经网络（CNN）原理及其在图像识别中的应用；- 人脸识别：特征提取、分类器设计、深度学习方法等。
3. 计算机视觉技术实践：- 实践项目一：基于OpenCV的图像处理与特征提取；- 实践项目二：基于深度学习的目标检测与图像识别；- 实践项目三：人脸识别系统设计与实现。
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： 13010302001301030200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)第一章矩形物体的识别1、图像滤波图1.1.1图像滤波前处理效果图1.1.2 滤波后的图像通过图像的处理，对矩形物体的识别，我们采取两个方法。
一种是边缘检测，一种是二值化处理。
通过图1.1.1和图1.1.2可以明显看出，图像中除了矩形物体外，有很多噪声白点。
由于噪声为椒盐噪声，我们采用中值滤波，既不会影响我们后续边缘的检测，也可以很好的除去噪声。
计算机视觉算法与系统原理课程设计
计算机视觉算法与系统原理课程设计背景计算机视觉是一项涉及从数字图像或视频中提取信息的领域，其应用包括自动驾驶、人脸识别、安防监控、医学图像分析等。
随着人工智能和深度学习技术的发展，计算机视觉算法和系统已经得到广泛的应用和发展。
因此，对于计算机视觉算法和系统原理进行深入的研究与开发具有重要的意义。
课程设计目标本次课程设计旨在通过实现计算机视觉算法与系统原理的项目来提高学生的计算机视觉算法实战经验和系统开发能力。
设计任务包括以下两个方面：1.实现常见的计算机视觉算法，包括但不限于图像分类、目标检测、图像分割等。
2.设计并开发一个基于计算机视觉的应用系统，如人脸识别、物体跟踪等。
设计步骤步骤一：学习计算机视觉算法在本课程设计中，我们将学习常见的计算机视觉算法，以从数字图像或视频中提取信息。
首先，我们需要掌握基本的数字图像处理技术，包括直方图均衡化、滤波、傅里叶变换等。
接着，我们需要学习图像特征提取技术，并使用常见的分类器进行分类、目标检测和图像分割等任务。
步骤二：设计计算机视觉应用系统在第一步的基础上，我们将设计并开发一个基于计算机视觉的应用系统。
该系统旨在解决某些实际应用问题，如人脸识别、物体跟踪等。
在此过程中，我们需要选择合适的计算机视觉算法，并结合计算机视觉系统设计的要求，完成整个系统的设计和开发。
步骤三：完成项目报告在完成上述两个步骤之后，我们需要完成一个项目报告，系统地介绍整个课程设计的实现过程和结果。
报告包括以下内容：•课程设计目的和背景•项目实现的具体算法和系统架构•实验结果和分析•项目的展望和优化课程设计评分本课程设计将通过实际实现的计算机视觉算法和应用系统进行评分。
具体评分细节如下：•步骤一所完成的算法实现占总分值的40%•步骤二所完成的应用系统实现占总分值的50%•报告占总分值的10%总结本次计算机视觉算法与系统原理课程设计通过实现常见的计算机视觉算法和应用系统，旨在提高学生在计算机视觉领域的综合实战经验和系统开发能力。
计算机视觉课程设计
计算机视觉课程设计一、教学目标本课程旨在通过学习计算机视觉的基本概念、技术和应用，使学生掌握计算机视觉的基本原理和方法，提高学生对计算机视觉问题的分析和解决能力。
具体的教学目标如下：1.理解计算机视觉的基本概念和原理；2.掌握常用的计算机视觉算法和技术；3.了解计算机视觉在实际应用中的案例。
4.能够运用计算机视觉算法进行图像和视频分析；5.能够使用相关软件和工具进行计算机视觉实验；6.能够独立思考和解决计算机视觉问题。
情感态度价值观目标：1.培养学生的创新意识和团队合作精神；2.使学生认识到计算机视觉技术在现实生活中的重要性和应用前景；3.培养学生的科学态度和严谨精神。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括计算机视觉的基本概念、常用算法和技术以及在实际应用中的案例。
具体的教学大纲如下：1.计算机视觉概述：计算机视觉的定义、发展历程和应用领域；2.图像处理基础：图像的表示、图像滤波和边缘检测；3.特征提取与匹配：特征点提取、特征匹配和描述子计算；4.目标检测与识别：基于深度学习的目标检测和识别算法；5.计算机视觉应用案例：人脸识别、图像分类和无人驾驶等。
三、教学方法为了提高学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。
1.讲授法：通过讲解计算机视觉的基本概念、原理和算法，使学生掌握计算机视觉的基本知识；2.讨论法：学生进行小组讨论，培养学生的思考能力和团队合作精神；3.案例分析法：分析计算机视觉在实际应用中的案例，使学生了解计算机视觉技术的应用前景；4.实验法：安排实验课程，让学生动手实践，提高学生的实际操作能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验，我们将选择和准备以下教学资源：1.教材：《计算机视觉：算法与应用》；2.参考书：国内外相关论文和专著；3.多媒体资料：教学PPT、视频讲座和实验演示等；4.实验设备：计算机、图像处理软件和实验器材等。
3.1计算机视觉教学设计人教中图版高中信息技术选择性必修4
（一）教学重难点
1.重点：图像处理基本方法、特征提取与匹配、计算机视觉应用案例分析。
2.难点：理解计算机视觉的基本原理、掌握特征提取和匹配算法、设计简单的视觉应用系统。
（二）教学设想
1.教学方法：
-采用项目式教学法识和技能；
-关注学生的个体差异，鼓励学生发挥自己的优势，提高学生的自信心；
-引导学生进行自我评价和反思，培养学生的自我认知能力。
4.教学拓展：
-鼓励学生在课外了解计算机视觉的前沿动态，拓展学生的知识面；
-组织学生参加信息技术竞赛、科技创新等活动，提高学生的实践能力和创新能力；
-结合道德教育，让学生了解计算机视觉技术在实际应用中应遵循的道德原则和法律法规。
4.学生在团队协作和沟通表达能力方面有待提高，需要通过小组合作等方式，培养他们的团队协作能力和沟通技巧；
5.学生对现实生活中的计算机视觉应用有一定了解，但可能对技术背后的原理和道德伦理问题认识不足，需要在教学中加以引导和拓展。
针对以上学情分析，教师在教学过程中应注重激发学生的学习兴趣，关注学生的个体差异，采用多样化的教学方法和策略，引导学生主动探究、合作学习，提高学生的信息技术素养和道德观念。
-实践操作：引导学生动手实践，掌握图像处理、特征提取与匹配等操作，加深对知识点的理解；
-案例分析：通过分析典型计算机视觉应用案例，让学生了解技术的实际应用，提高学生的应用能力；
-项目设计：布置具有挑战性的项目任务，让学生运用所学知识，设计简单的视觉应用系统。
3.教学评价：
-采用过程性评价与终结性评价相结合的方式，全面评估学生的学习成果；
（二）过程与方法
在本章节的教学过程中，教师应采用以下方法，引导学生掌握计算机视觉的相关知识：
计算机视觉教案
计算机视觉教案引言：计算机视觉是一门涉及计算机和图像处理的技术，通过模拟人类视觉系统，使计算机能够理解和解释图像和视频。
计算机视觉在许多领域都有广泛应用，例如人脸识别、图像检索、机器人导航等。
本教案将介绍计算机视觉的基本概念、算法和应用，并提供相应的教学资源和建议。
一、教学目标1. 理解计算机视觉的基本原理和方法；2. 掌握常见的计算机视觉算法和技术；3. 学习应用计算机视觉解决实际问题的能力；4. 培养对计算机视觉发展趋势的了解和创新思维。
二、教学内容1. 计算机视觉基础知识1.1 图像和视频的数字化表示- 图像和视频的像素表示- 彩色图像和灰度图像的区别1.2 图像处理基础- 图像的滤波和增强技术- 图像的几何变换和形态学操作 1.3 特征提取与描述- 边缘检测算法- 角点检测算法- 尺度不变特征变换（SIFT）算法2. 计算机视觉算法与技术2.1 图像分类与识别- 支持向量机（SVM）算法- 卷积神经网络（CNN）算法2.2 目标检测与跟踪- Viola-Jones人脸检测算法- 卡尔曼滤波跟踪算法2.3 特定应用领域- 人脸识别与表情分析- 图像检索与相似度计算- 机器人导航与环境感知三、教学资源1. 教材推荐- Richard Szeliski.《计算机视觉：算法与应用》- Simon J.D. Prince.《计算机视觉：模型、学习与推理》2. 培训视频- 斯坦福大学公开课：《计算机视觉》- MIT公开课：《计算机视觉：模型到算法》四、教学建议1. 理论与实践相结合教师可以通过实例、案例和实验来讲解计算机视觉的基本原理和算法。
同时，提供实践项目或练习题，让学生亲自动手实现和应用计算机视觉算法。
2. 小组合作学习鼓励学生组成小组，共同完成计算机视觉项目。
通过合作、交流和讨论，培养学生的团队合作和解决问题的能力。
3. 实践应用案例引入实际应用案例，例如无人驾驶、医学图像分析等，激发学生的学习兴趣和创新思维。
计算机视觉课程设计
计算机视觉课程设计一、引言计算机视觉是研究如何使计算机能够理解和解释视觉信息的一门学科。
随着计算机技术的不断发展，计算机视觉在图像处理、模式识别、人工智能等领域得到了广泛应用。
本文将重点介绍计算机视觉课程设计的内容和要点。
二、课程设计内容1. 图像预处理图像预处理是计算机视觉中的重要环节，主要目的是对原始图像进行一系列的处理，以提取出感兴趣的信息。
常用的图像预处理方法包括图像去噪、图像增强、图像平滑等。
在课程设计中，可以选择合适的图像预处理方法，对给定的图像进行处理，并分析处理效果。
2. 特征提取与描述特征提取与描述是计算机视觉中的关键环节，它是将图像中的信息转化为计算机可以理解和处理的形式。
常用的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。
在课程设计中，可以选择不同的特征提取方法，并对提取到的特征进行描述和分析。
3. 目标检测与识别目标检测与识别是计算机视觉中的核心任务之一，它是通过计算机对图像中的目标进行检测和识别。
常用的目标检测与识别方法包括基于特征的方法、基于深度学习的方法等。
在课程设计中，可以选择合适的目标检测与识别方法，对给定的图像进行目标检测和识别，并评估方法的性能。
4. 目标跟踪目标跟踪是计算机视觉中的另一个重要任务，它是通过计算机对目标在图像序列中的位置进行跟踪。
常用的目标跟踪方法包括基于颜色的方法、基于特征的方法等。
在课程设计中，可以选择不同的目标跟踪方法，并对跟踪结果进行分析和评估。
5. 图像分割图像分割是计算机视觉中的一项基础任务，它是将图像分割成若干个具有独立特征的区域。
常用的图像分割方法包括基于阈值的方法、基于边缘的方法等。
在课程设计中，可以选择合适的图像分割方法，对给定的图像进行分割，并对分割结果进行评估和分析。
三、课程设计要点1. 确定课程设计的目标和要求，明确设计的内容和范围。
2. 学习和掌握计算机视觉的基本理论和方法，了解计算机视觉的应用领域和发展趋势。
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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： 13010302001301030200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)第一章矩形物体的识别1、图像滤波图1.1.1图像滤波前处理效果图1.1.2 滤波后的图像通过图像的处理，对矩形物体的识别，我们采取两个方法。
一种是边缘检测，一种是二值化处理。
通过图1.1.1和图1.1.2可以明显看出，图像中除了矩形物体外，有很多噪声白点。
由于噪声为椒盐噪声，我们采用中值滤波，既不会影响我们后续边缘的检测，也可以很好的除去噪声。
2、图像的边缘检测对于矩形物体的识别，我们采用一阶边缘检测算法soble算子。
从图1.1可知图像并不是理想图像，其中有很多噪声，而且后续需要对边缘进行处理。
要求其边缘不要太粗、尽量连通，否则影响后续的角度的误差。
所以我们选择了soble算子，它可以很好的检测出边缘效果。
图1.2.1和图1.2.2为检测前和检测后的图像。
图1.2.1 原始图像图1.2.2 soble算子检测图像3、图像的二值化处理由于所给图像背景和所识别的图像颜色差别明显，且背景颜色单一。
所以可以直接选取合适的阈值对图像进行二值化处理。
即可以很好的识别矩形物体，如图1.3.1所示。
图1.3.1二值化后图像4、图像的区域选择及处理从图1.2.2和图1.3.1可以看出图像中除了我们要后续处理的矩形物体外，边缘还有其他干扰，因为最终我们只对矩形物体处理，所以我们需要进行区域选择，选择我们感兴趣的区域进行后续处理。
图1.4.1和图1.4.2为处理前后的图像。
图1.4.1区域选择前图像图1.4.2 区域选择后图像第二章旋转角度的测量1、边缘直线角度测量对于这种方法，我们首先对图像按照第一章所介绍的方法进行处理。
识别矩形物体如图2.1.1。
图2.1.1 识别矩形物体其次，我们对整个图片像素进行处理，获得矩形物体最左边边缘。
如图2.1.2所示图2.1.2左侧边缘图像获得左侧边缘后，我们可以对直线进行操作，选取直线上面的两个点，求其斜率，即为所求矩形旋转角度。
如图2.1.3所示，红色直线为选取两点绘制的直线。
k1=-0.4图2.1.3 选取求解直线图像2、对角线角度测量这种方法主要思想是通过获得矩形物体的对顶角，求对角线斜率，获得矩形旋转角度。
首先，识别矩形物体如图2.1.1所示其次，通过对像素处理，判断第一个像素领域满足，上方、左方、右方像素为1，下方像素为0的像素点，判断第二个像素领域满足，左方、下方、右方像素为1，上方像素为0，即这两个点为矩形物体的对角零点。
并求其斜率k2=5.72图2.2.1对角线测旋转角度3、矩形内部标准角度测量这种方式是以矩形内部部件为衡量标准。
通过测量内部两点获得矩形物体旋转角度。
由于图片内部有四个圆形定位孔，所以通过识别任意两个圆形小孔，获得起坐标，求其斜率，即为矩形物体的旋转角度，k3=-2.4,如图2.3所示图2.3内部标准角度测量4、角点边缘角度测量角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法，广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维建模和目标识别等领域中。
也称为特征点检测。
角点通常被定义为两条边的交点，更严格的说，角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向的边界。
而实际应用中，大多数所谓的角点检测方法检测的是拥有特定特征的图像点，而不仅仅是“角点”。
这些特征点在图像中有具体的坐标，并具有某些数学特征，如局部最大或最小灰度、某些梯度特征等。
一阶导数(即灰度的梯度)的局部最大所对应的像素点；∙两条及两条以上边缘的交点；∙图像中梯度值和梯度方向的变化速率都很高的点；∙角点处的一阶导数最大，二阶导数为零，指示物体边缘变化不连续的方向。
首先，通过横向Prewitt查分模板分别对图像处理，然后用高斯窗口进行差分操作，其次，查找相似点，并计算其CRF判断是否为角点。
最后通过检测矩形物体的所有角点，并以7X7的领域对所有角点求平均做坐标值，选取两个顶点，求其斜率，如图2.4所示。
图2.4 角点检测图像5、垂线角度测量关于垂线角度检测方法，其原理为：首先找到矩形物体上一个点，然后以一点为中心，任意长度做一垂直直线，通过轮询的方法，判断在这条直线上的另一个边界点。
从而确定边界线的斜率。
关于这种方法的检测，我们采用了两种方式，一种是通过二值化图像识别矩形物体并进行直线斜率测量，结果如图2.5.1和图2.5.2所示，另一种是通过soble算子进行边缘检测并进行直线斜率测量，结果如图2.5.3和2.5.4所示。
K5=0.417图2.5.1 二值化矩形物体识别图2.5.2 二值化垂线角度测量效果图图2.5.3 soble算子识别效果图2.5.4 soble算子测量角度效果图第三章算法时间的比较同过对第二章的各种方法的实现与验证。
我们分别记录了其处理的时间，由于没有进行优化，所以可能有一些人为的误差存在，具体时间结果如表3.1所示。
表3.1从表3.1可以看出，角点边缘检测角度测量运行时间最快，其次是边缘直线角度测量，由于他们在处理图像中进行一些点的选择，将一些不需要的点进行排除。
对角线和矩形内部识别算法基本相同，所以时间也相差不多。
由于图像处理比较简单，处理时间和多方有关，比如当时系统CPU使用情况、循环使用次数等等。
总体来说时间基本相差不多，参考文献1、数字图像处理学电子工业出版社贾永红 20032、数字图像处理（Matlab版）电子工业出版社冈萨雷斯 2006附录一1、边缘直线角度测量程序clear alltici=imread('18.jpg');i=rgb2gray(i);A=im2bw(i,0.43);%进行区域选择for x=10:480for y=10:480if(A(x,y)==0&&A(x-1,y-1)==1&& y<280&& y>100&&x<350)B(x,y)=1;else B(x,y)=0;endendendimshow(B);%直线点选择for y=10:480if(B(200,y)==1&&B(200,y+2)==0&&B(200,y-2)==0)f1=y;endif(B(300,y)==1&&B(300,y+2)==0&&B(300,y-2)==0)b2=y;endendk=(b2-f1)/100;imshow(B);line([b2,f1],[300,200],'Color','r','LineWidth',3)t=toc2、对角线角度测量程序clear alltici=imread('18.jpg');i=rgb2gray(i);A=im2bw(i,0.43);for x=1:480for y=1:480%C(x,1)=0;if( y<480&& y>100&&x<480&&x>100)B(x,y)=A(x,y);else B(x,y)=1;endendendfor x=15:300for y=10:480if( B(x,y)==0&&B(x,y-4)==1&& B(x-1,y)==1&& B(x,y+4)==1)x1=y;y1=x;endendendfor x=240:480for y=10:480if(B(x,y)==0&&B(x,y-1)==1&& B(x+3,y)==1&& B(x,y+1)==1)x2=y;y2=x;endendendimshow(B);line([x1,x2],[y1,y2],'Color','r','LineWidth',3)k=(y2-y1)/(x2-x1);t=toc3、矩形内部标准角度测量程序clear alltici=imread('18.jpg');i=rgb2gray(i);A=im2bw(i,0.43);for x=1:480for y=1:480%C(x,1)=0;if( y<480&& y>100&&x<480&&x>100)B(x,y)=A(x,y);else B(x,y)=1;endendend%imshow(B);for x=15:300for y=10:470if( B(x,y)==1&&B(x,y-2)==1&& B(x-2,y)==1&& B(x,y+2)==1&&...B(x,y-2)==1&& B(x,y+10)==0&& B(x-10,y)==0&& B(x+10,y)==0)x1=y;y1=x;endendendfor x=240:480for y=10:470if(B(x,y)==1&&B(x,y-2)==1&& B(x-2,y)==1&& B(x,y+2)==1&&...B(x,y-2)==1&& B(x,y+10)==0&& B(x-10,y)==0&& B(x+10,y)==0)x2=y;y2=x;endendendimshow(B);line([x1,x2],[y1,y2],'Color','r','LineWidth',3)k=(y2-y1)/(x2-x1);%imshow(m);%hold ont=toc4、角点边缘角度测量程序%%%Prewitt Operator Corner Detection.m%%%时间优化--相邻像素用取差的方法%%clear;ticImage = imread('18.jpg'); % 读取图像Image = im2uint8(rgb2gray(Image));dx = [-1 0 1;-1 0 1;-1 0 1]; %dx：横向Prewitt差分模版Ix2 = filter2(dx,Image).^2;Iy2 = filter2(dx',Image).^2;Ixy = filter2(dx,Image).*filter2(dx',Image);%生成9*9高斯窗口。