计算机视觉教程 (8)
介绍计算机视觉技术的基本概念与原理
介绍计算机视觉技术的基本概念与原理计算机视觉技术是一种模仿人类视觉系统的人工智能技术，通过使用计算机和相应的算法来处理和理解图像和视频数据。
它涉及图像处理、模式识别、机器学习和人工智能等领域，旨在让计算机能够“看”和“理解”图像，并从中提取有用的信息。
计算机视觉技术的基本概念包括图像获取、图像预处理、特征提取、目标检测与识别以及图像分析和理解。
首先，图像获取是计算机视觉的起点。
计算机视觉系统需要通过摄像头或其他图像采集设备获得图像或视频数据。
随着技术的发展，现在许多智能设备都具备了图像采集功能，例如手机、安防摄像头等。
然后，图像预处理是对图像进行处理和去噪以减少图像中的噪声和失真。
常见的预处理方法包括图像去噪、图像增强、图像缩放和图像去除背景等。
这些预处理方法能够提高图像质量，并为后续的处理步骤提供更好的基础。
接下来，特征提取是计算机视觉技术中的一个重要环节。
通过提取图像中的特征，可以将复杂的图像数据转换为计算机可以处理的数值数据。
常用的特征包括边缘、纹理、颜色、形状等。
特征提取方法可以有很多种，如直方图、SIFT（尺度不变特征转换）、HOG（方向梯度直方图）等。
在目标检测与识别方面，计算机视觉技术通过训练模型来自动识别和检测图像中的目标物体。
目标检测是在图像中找到感兴趣的目标的位置和边界，而目标识别则是确定目标物体的类别。
这一步骤可以通过机器学习和深度学习等方法来实现，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
最后，图像分析和理解是计算机视觉技术的最终目标。
通过对图像进行分析和理解，计算机可以获得更高层次的理解和推理能力。
这包括图像语义分割、目标跟踪、行为识别等。
图像分析和理解可以应用在许多领域，如自动驾驶、人脸识别、图像搜索等。
计算机视觉技术的原理是基于图像的数学表示和计算机算法的结合。
图像可以看作是二维像素矩阵，每个像素点上都有一个灰度或颜色值。
计算机视觉算法通过对图像矩阵的分析和处理来实现图像的识别和分析。
计算机视觉中尺度不变特征变换方法的使用教程
计算机视觉中尺度不变特征变换方法的使用教程摘要：计算机视觉中的尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform， SIFT）是一种经典的图像特征提取方法。
本文将介绍SIFT算法的原理、流程以及如何在计算机视觉应用中使用SIFT进行目标识别和图像匹配。
1. 引言随着计算机视觉领域的快速发展，图像特征提取和描述对于图像处理和分析至关重要。
然而，由于图像在不同尺度和旋转角度下的变化，如何寻找具有尺度不变性的特征一直是一个挑战。
SIFT算法的提出正是为了解决这一问题。
2. SIFT算法原理SIFT算法的核心思想是构建具有尺度不变性的图像特征。
它通过在图像中检测局部特征点，并对这些特征点进行尺度空间极值检测和方向分配，最终形成独特的特征描述子。
2.1 尺度空间极值检测SIFT算法首先通过高斯差分金字塔来寻找图像中的尺度空间极值点，即在不同尺度和位置上的局部极值点。
高斯差分金字塔是由一系列高斯模糊图像和它们之间的差分图像构成的。
通过对高斯模糊图像进行高斯差分操作，可以提取图像中的边缘结构和斑点结构等。
2.2 方向分配对于尺度空间极值点，SIFT算法会计算其周围像素的梯度方向直方图，并找到主要的梯度方向。
这样就为后续的特征描述子计算提供了方向信息，使得特征具有一定的旋转不变性。
2.3 特征描述子在确定尺度空间极值点的位置和方向后，SIFT算法会计算每个特征点周围像素的梯度幅值和方向，进而生成一个128维的特征向量。
该特征向量代表了图像中的局部纹理特征，并具有尺度和旋转不变性。
3. SIFT算法步骤根据SIFT算法原理，我们可以总结出SIFT算法的主要步骤如下：3.1 预处理首先，将原始图像转换为灰度图像，并进行图像尺寸的调整。
3.2 构建高斯金字塔在灰度图像上构建高斯金字塔，通过不断降采样和高斯模糊操作得到一系列尺度空间的图像。
3.3 构建高斯差分金字塔使用高斯金字塔中的相邻图像相减得到一系列高斯差分图像，用于寻找尺度空间极值点。
计算机视觉课程教学大纲
计算机视觉课程教学大纲一、课程简介计算机视觉是计算机科学领域的一个重要分支，它致力于让计算机系统具备人类视觉系统的能力，实现对图像和视频的理解、分析和处理。
本课程将带领学生深入了解计算机视觉的基本理论和应用技术，培养学生的图像处理和模式识别能力，为他们今后在人工智能领域的发展奠定坚实的基础。
二、教学目标1. 掌握计算机视觉的基本概念和原理；2. 熟悉常用的图像处理和分析技术；3. 能够应用计算机视觉技术解决实际问题；4. 培养学生的创新和实践能力。
三、教学内容1. 计算机视觉概述- 计算机视觉的定义和历史发展- 计算机视觉的基本任务和应用领域2. 数字图像处理基础- 数字图像的表示与存储- 图像的增强和滤波- 边缘检测和图像分割3. 特征提取与描述- 图像特征的概念和分类- 霍夫变换及其在图像检测中的应用- 图像描述符和局部特征4. 目标检测与识别- 感兴趣区域检测- 目标定位和识别算法- 目标追踪和运动分析技术5. 三维计算机视觉- 立体视觉基础- 三维重建和视觉SLAM技术- 深度学习在三维视觉中的应用四、教学方法1. 理论讲授：讲解计算机视觉的基本理论和方法；2. 实践操作：开展图像处理和分析实验，提升学生的实践能力；3. 课程设计：组织学生开展计算机视觉项目设计，培养其独立思考和解决问题的能力；4. 案例分析：引导学生深入了解计算机视觉在各领域的应用案例。
五、考核方式1. 平时成绩（包括课堂参与和作业）占总成绩的30%；2. 实验及项目报告占总成绩的40%；3. 期末考试占总成绩的30%。
六、教材及参考书目教材：《计算机视觉：算法与应用》参考书目：1. Richard Szeliski, "Computer Vision: Algorithms and Applications"2. David A. Forsyth, Jean Ponce, "Computer Vision: A Modern Approach"七、师资力量本课程将由计算机视觉领域资深教授授课，具备丰富的理论知识和实践经验，能够为学生提供专业的指导和支持。
计算机视觉教程微课版第三版课后答案
计算机视觉教程微课版第三版课后答案1、Internet 的域名空间采用的是（）。
易[单选题] *A.网状结构B.树状结构(正确答案)C.链式结构D.线性结构2、下列对IPv 地址FF::::BC:::D 的简化表示中，错误的是（B ）。
中[单选题] *A.FF:::BC:::DB.FF:::BC::D(正确答案)C.FF::::BC::DD.FF::::BC::D3、双绞线把两根绝缘的铜导线按一定密度互相绞在一起，可以降低（）的程度。
[单选题] *A声音干扰B温度干扰C信号干扰(正确答案)D湿度干扰4、C：硬盘驱动器既可做输入设备又可做输出设备用D：硬盘与CPU之间不能直接交换数据操作系统将CPU的时间资源划分成极短的时间片，轮流分配给各终端用户，使终端用户单独分享CPU的时间片，有独占计算机的感觉，这种操作系统称为______。
[单选题] *A：实时操作系统B：批处理操作系统5、A：Windows XP和管理信息系统B：Unix和文字处理程序C：Linux和视频播放系统D：Office 2003和军事指挥程序(正确答案)下列叙述中，正确的是______。
[单选题] *6、（）是工作表中的小方格，它是工作表的基本元素，也是WPS表格独立操作的最小单位。
[单选题] *A．单元格(正确答案)B.单元格区域C．任务窗格7、WPS文字具有分栏功能，下列关于分栏的说法正确的是（）。
[单选题] *A.最多可以分栏B.各栏的宽度必须相同C.各栏的宽度可以不同(正确答案)8、.Windows的窗口分为类，下面（）不是Windows的窗口类型。
[单选题] *A. 对话框B. 快捷菜单(正确答案)C. 文档窗口9、下列软件中，属于系统软件的是______。
[单选题] *A：航天信息系统B：Office 2003C：Windows Vista(正确答案)D：决策支持系统10、A：存储在RAM中的数据不会丢失B：存储在ROM中的数据不会丢失(正确答案)C：存储在U盘中的数据会全部丢失D：存储在硬盘中的数据会丢失下列度量单位中，用来度量CPU时钟主频的是______。
计算机视觉优秀课件
学习OpenCV（中文版）
（美）布拉德斯基（Bradski，G.），著，于仕琪，刘瑞祯 译 清华大学出版社，2009-10-1
OpenCV教程：基础篇(附光盘)
刘瑞祯，于仕琪 北京航空航天大学出版社，2007-6-1
网络资源
CVonline-Compendium of Computer Vision /rbf/CVonline
主要期刊与会议
IJCV, IEEE Transactions on PAMI, IEEE T-Image Processing, IEEE T-Multimedia, Pattern Recognition, Image and Vision Computing, PR Letters, ……
Computer Vision Course Home Pages /Homepages/qji/CV/visionCours es.html
Vision Groups at Universities. (CMU, MIT, UW, UCB and etc..)
课程内容提要
介绍计算机视觉的基础理论（ arr视觉计算、
成像几何基础）
介绍和分析计算机视觉的经典算法
介绍有关计算机视觉的最新应用
课程安排
计算机视觉概述 线性滤波、边缘检测与特征提取 图像分割与纹理 照相机与多视觉几何 立体视觉 三维重建 图像识别与理解
参考资料
《计算机视觉——计算理论与算法基础》
ICCV, ECCV, CVPR, ICPR, ICIP, ACCV, BMVC, MVA, ……
自动化学报、计算机学报、软件学报、电子学 报、中国图像图形学报、模式识别与人工智 能、……
计算机视觉技术在农业领域的应用教程
计算机视觉技术在农业领域的应用教程计算机视觉技术作为一种模拟人类视觉的技术，已经在各个领域呈现出巨大的应用潜力。
在农业领域，计算机视觉技术的应用也越来越广泛，它可以帮助农民提高生产效率、优化农业管理、增强农作物品质等。
本文将详细介绍计算机视觉技术在农业领域的具体应用，并提供相关的教程和案例分析。
首先，计算机视觉技术在农业领域的一个重要应用是图像识别。
通过训练计算机视觉模型，可以实现对不同农作物或病虫害的图像进行自动识别和分类。
这对于农民来说非常重要，因为他们可以通过监测和检测病虫害，及时采取相应的防治措施，以保证作物的健康生长。
为了实现图像识别，我们可以按照以下步骤进行操作：1. 数据采集和准备：收集不同农作物或病虫害的图像数据，并对数据进行预处理，例如调整大小、裁剪等。
2. 构建模型：使用深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，构建卷积神经网络模型。
选择合适的架构和参数，并将数据集分为训练集和测试集。
3. 模型训练：通过将图像数据输入到模型中，并使用反向传播算法更新模型的权重和偏置，直到达到预先指定的准确度。
4. 模型评估和优化：使用测试集对模型进行评估，根据结果进行模型优化和调整，以提高识别准确度。
5. 模型应用：将训练好的模型部署到实际环境中，对图像进行分类和识别。
另一个计算机视觉技术在农业领域的应用是目标检测和跟踪。
通过使用目标检测算法，可以实现对农作物中的病虫害、杂草或其他有害物质的检测和定位。
这有助于农民快速识别问题，并采取相应的措施解决。
以下是实现目标检测和跟踪的步骤：1. 数据收集和标注：收集包含不同目标（如病虫害、杂草等）的图像数据，并进行标注，以指示目标的位置和类别。
2. 选择合适的目标检测算法：常用的目标检测算法包括基于深度学习的YOLO、Faster R-CNN和SSD等。
根据项目需求和计算资源选择适合的算法。
3. 模型训练：使用标注的图像数据作为输入，使用深度学习框架训练目标检测模型。
计算机基础知识什么是计算机视觉原理
计算机基础知识什么是计算机视觉原理计算机基础知识-计算机视觉原理计算机视觉是指计算机模拟人类的视觉系统，通过摄像机、图像处理器、算法等技术，使计算机能够对图像和视频进行感知、理解和分析。
计算机视觉原理是计算机视觉技术的基本原理和概念，是理解和应用计算机视觉的基础。
本文将介绍计算机视觉原理的相关知识。
一、图像的表示和处理图像是计算机视觉的基本对象，它由像素组成，每个像素代表图像中的一个点。
图像可以用数字矩阵来表示，矩阵的每个元素表示对应像素的亮度或颜色值。
计算机视觉需要对图像进行处理，包括图像增强、滤波、分割等。
图像增强可以提高图像的质量和视觉效果，滤波可以去除图像中的噪声和干扰，分割可以将图像中的目标从背景中提取出来。
二、计算机视觉的特征提取计算机视觉需要通过特征提取来识别和描述图像中的目标。
特征是对目标的一种数学描述，可以表示颜色、纹理、形状等视觉属性。
常用的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、尺度不变特征变换(SIFT)等。
边缘检测可以提取图像中的边缘信息，角点检测可以提取图像中的角点信息，SIFT可以提取图像中的关键点和描述子。
三、目标检测和识别目标检测和识别是计算机视觉的核心任务之一，它是指在图像或视频中找到并识别出感兴趣的目标。
目标检测可以通过分析图像中的特征和上下文信息来定位目标的位置，目标识别可以通过比对目标特征和图像数据库中的特征来确定目标的类别。
常用的目标检测和识别方法包括模板匹配、分类器、卷积神经网络(CNN)等。
四、图像分割和场景理解图像分割是将图像分割成若干个子区域的过程，目的是对图像进行分析和理解。
图像分割可以将图像中的目标从背景中分离出来，便于后续的目标检测和识别。
常用的图像分割方法包括阈值分割、边缘分割、区域增长、分水岭算法等。
场景理解是对图像中的场景进行理解和解释，可以识别出场景中的物体、人物和环境信息。
五、三维重建和虚拟现实三维重建是将二维图像转化为三维模型的过程，可以从多个视角的图像中推断出物体的三维形状和结构。
OpenCV计算机视觉基础教程试题及答案
OpenCV计算机视觉基础教程试题及答案一、单项选择题（本大题共20小题，每小题1分，共20分）1、OpenCV创建于（）年。
A、1997B、1998C、1999D、20002、OpenCV提供图像文件读写的模块是（）A、coreB、imgcodecsC、imgprocD、highgui3、OpenCV使用（）语言实现。
A、JavaB、C/C++C、PythonD、JavaScript4、NumPy中可用于表示无符号整数的数据类型是（）。
A、int8B、uint16C、intpD、float5、NumPy中可用于创建单位矩阵的函数是（）A、array()B、zeros()C、arange()D、ones()6、OpenCV用于将图像写入文件的函数是（）A、imread()B、imshow()C、imwrite()D、VideoCapture()7、OpenCV用于绘制椭圆的函数是（）A、line()B、circle()C、ellipse()D、polylines()8、OpenCV用于对图像执行透视变换的函数是（）A、flip()B、resize()C、warpAffine()D、warpPerspective()9、OpenCV用于实现截断阈值处理的参数是（）A、THRESH_BINARYB、THRESH_BINARY_INVC、THRESH_TRUNCD、THRESH_TOZERO10、下列关于轮廓查找的说法错误的是（）A、findContours()函数只能从二值图像中查找图像轮廓。
B、findContours()函数返回一个list对象。
C、findContours()函数返回图像中的所有轮廓。
D、父级轮廓和子级轮廓之间是嵌套关系。
11、下列选项中，可返回轮廓长度的函数是（）A、arcLength()B、contourArea()C、approxPolyDP()D、convexHull()12、下列选项中，适用于检测图像中的直线的函数是（）A、Laplacian()B、Sobel()C、Canny()D、HoughLines()13、下列选项中，可返回2维直方图的函数是（）A、hist()B、calcHist()C、createCLAHE()D、equalizeHist()14、使用分水岭算法分割图像时，不会执行的操作是（）A、将原图像转换为灰度图像。
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(1) 细度比例：形状因子的倒数，即4p(A/B2) (2) 面积周长比：A/B (3) ( B B2 4π A ) ( B B2 4π A ) (4) 矩形度：矩形度定义为A/AMER，其中AMER代表 围盒面积。矩形度反映的是目标的凸凹程度。 (5) 与边界的平均距离：目标中各点与边界的平均 距离定义为A / （见式(8.1.15)）。 (6) 轮廓温度：轮廓温度是根据热力学原理得来的 描述符，定义为 ，其中H为目标凸包的周长
8.2 形状复杂性描述符
2. 对模糊图的直方图分析来描述形状复杂度
8.2 形状复杂性描述符
3. 饱和度
既反映了目标的紧凑性（紧致性），也反映了
目标的复杂性，它考虑的是目标在其围盒中的充满
程度
81/140 = 57.8%
63/140=45%
8.3 基于多边形的形状分析
8.3.1 8.3.2 多边形的获取 多边形描述
第 8章
形状特性分析
8.1 形状紧凑性描述符 8.2 形状复杂性描述符 8.3 基于多边形的形状分析
8.4 基于曲率的形状分析
8.1 形状紧凑性描述符
1. 外观比 2. 形状因子
8.1 形状紧凑性描述符
3. 偏心率
两个主轴的斜率
两个半主轴长
8.1 形状紧凑性描述符
3. 偏心率
借助等效椭圆间的匹配可以获得对两幅图像间 的几何失真进行校正所需的几何变换
8.4.1
轮廓曲率
4. 基于曲率的描述符
(4) 对称测度。对曲线线段，其对称测度S定义为
其中内部的积分是到当前位置的角度改变量； A是整 个曲线的角度改变量；L是整个曲线的长度；k(l)就是 沿轮廓的曲率
8.4.2
1. 曲面曲率定义
曲面曲率
在曲面上至少可以确定一个具有最大曲率的方
向，还可以确定出一个具有最小曲率的方向
8.1 形状紧凑性描述符
4. 球状性
球状性 S 原本指 3-D 目标的表面积和体积的比值。
为描述2-D目标，它被定义为81 形状紧凑性描述符5. 圆形性
圆形性C是一个用目标区域R的所有边界点定义
的特征量：
8.1 形状紧凑性描述符
例8.1.4 描述符的数字化计算
8.2 形状复杂性描述符
1. 形状复杂度的简单描述符
它们是互相正交的
8.4.2
曲面曲率
2. 平均曲率和高斯曲率
高斯曲率
平均曲率
8.4.2
曲面曲率
8.3.1
多边形的获取
(1) 基于收缩的最小周长多边形法 (2) 基于聚合的最小均方误差线段逼近法 (3) 基于分裂的最小均方误差线段逼近法 112比特 272比特 224比特
8.3.2
多边形描述
1. 直接特征 下面几个与形状相关的特征可直接从多边形表 达的轮廓得出以描述其特性 (1) 角点或顶点的个数 (2) 角度和边的统计量，如均值、中值、方 差、矩等 (3) 最长边和最短边的长度，它们的长度比和 它们间的角度 (4) 最大内角与所有内角和的比值 (5) 各个内角的绝对差的均值
8.3.2
多边形描述
2. 比较边界形状数 两个形状间的（相似）距离定义为它们相似度 的倒数 这个距离量度满足以下条件：
8.3.2
3. 借助区域标记
多边形描述
区域标记的基本思想与边界标记类似，也是沿 不同方向进行投影，把2-D问题转换为1-D问题
8.4 基于曲率的形状分析
8.4.1 8.4.2 轮廓曲率 曲面曲率
8.4.1
3. 离散曲率的计算
轮廓曲率
(1) 先对x(t)和y(t)进行插值再求导数
8.4.1
3. 离散曲率的计算
轮廓曲率
(2) 根据矢量间的夹角来定义等价的曲率测度
先定义以下的两个矢量
8.4.1
轮廓曲率
4. 基于曲率的描述符 (1) 曲率的统计值。曲率的直方图可提供一些有用的 全局测度，如平均曲率、中值、方差、熵、矩等 (2) 曲率的最大点、最小点、拐点。曲率达到正最 大、负最小的点或拐点带的信息更多。这些点的数 量，它们在轮廓中的位置，正最大、负最小的点曲率 数值都可用作形状测度。 (3) 弯曲能。曲线的弯曲能（bending energy，BE） 是将给定曲线弯曲成所需形状而需要的能量
8.4.1
1. 曲率与几何特征
轮廓曲率
8.4.1
2. 离散曲率
轮廓曲率
在点pi P处的k-阶曲率rk(pi) = |1 – cosqki|，其中 qki = angle(pik, pi, pi+k)是两个线段[pik, pi]和[pi, pi+k]之 间的夹角，而k {i, …, n – i}