计算机视觉第二次作业实验报告
视觉检测实验报告2
视觉检测技术试验题目：MV-ERP200A机器视觉旋转试验台功能验证试验学院：信息科学与工程学院专业班级：测控技术与仪器1401学号：14040110X学生姓名：李二狗指导教师：宋辉设计时间：2017.11.13目录一、试验台介绍 (1)1.1试验台主要构成 (1)1.1.1机械运动控制部分 (1)1.1.2相机部分 (2)1.1.3光源照明部分 (2)1.1.4图像处理部分 (2)1.2主要器件的关键指标 (2)1.2.1工业数字相机 (2)1.2.2光源 (3)二、仪器操作及配置流程 (3)2.1光源部分的调试 (4)2.2相机部分的调试 (4)三、仪器主要测量指标分析 (5)3.1多圆检测指标分析 (5)3.2 血管识别检测指标分析 (5)四、仪器采集或测量的试样 (6)4.1多圆检测试验结果 (6)4.2 血管识别检测试验结果 (7)五、试验方案设计 (8)六、实验结果分析 (9)6.1 原始采集的图像 (9)6.2 测试结果的图像 (9)6.3 测试结果的分析与总结 (10)一、试验台介绍本次试验中以维视数字图像技术有限公司(MICROVISION)推出MV-ERP200A机器视觉电动控制旋转实验开发平台作为主要的实验设备，本设备采用MV-MVIPS机器视觉图像处理控制器软件，其中包括匹配定位、尺寸测量、颜色分析、缺陷检测等多个图像处理库函数功能强大。
MV-ERP200A 开发平台提供多种图像处理实验，如图象分割、图象融合、机器学习、模式识别、图象测量、图象处理、模式识别和人工智能、三维测量、双目立体视觉等实验。
此次试验中通过MV-ERP200A 机器视觉电动控制运动实验开发平台提供的尺寸测量、缺陷测量XA VIS编程示例，实践了解了尺寸检测与划痕检测的基本流程与原理。
1.1试验台主要构成从整体外观来看，MV-ERP200A机器视觉实验平台由三大部分组成:机械运动、控制部分，视觉部分，光源照明部分，图像处理模块（未显示），平台外观如下图1所示:图1整体设备外观视图1.1.1机械运动控制部分主要组成为机械平台主体(装配体)，包括了运动控制的所有控制单元以及通讯单元，各控制单元及通讯单元合理地布局在机柜内部。
计算机视觉课程仿真实训总结
计算机视觉课程仿真实训总结在当今数字化和智能化的时代，计算机视觉技术正发挥着越来越重要的作用，从自动驾驶到医疗诊断，从安防监控到工业生产，其应用领域不断拓展。
为了更深入地理解和掌握这一前沿技术，我们参与了计算机视觉课程的仿真实训。
通过这次实训，我不仅学到了丰富的理论知识，还积累了宝贵的实践经验。
本次仿真实训的主要内容涵盖了图像采集与预处理、特征提取与描述、目标检测与识别、图像分类与标注等多个关键环节。
在图像采集与预处理阶段，我们学会了使用各种设备和工具来获取高质量的图像数据，并掌握了一系列图像处理技术，如去噪、增强、裁剪、缩放等，以提高图像的质量和可用性。
这一环节让我深刻认识到，数据的质量对于后续的分析和处理至关重要，如果原始图像存在大量的噪声或失真，那么无论后续的算法多么先进，都难以得到准确的结果。
特征提取与描述是计算机视觉中的核心环节之一。
我们学习了多种特征提取方法，包括基于颜色、纹理、形状等的特征提取。
同时，还掌握了如何使用描述符来对提取的特征进行有效的描述，以便于后续的比较和匹配。
通过实际操作，我发现不同的特征提取方法在不同的场景下具有不同的效果，需要根据具体的问题和数据特点来选择合适的方法。
目标检测与识别是计算机视觉中的重要应用领域。
在实训中，我们运用了经典的目标检测算法，如基于滑动窗口的方法和基于深度学习的方法。
通过对大量图像数据的训练和测试，我们逐渐掌握了如何调整参数以提高检测的准确性和效率。
同时，我们也了解到目标检测不仅要准确地定位目标的位置，还要能够准确地识别目标的类别，这需要综合运用多种技术和方法。
图像分类与标注是对图像数据进行归类和标记的过程。
我们学习了如何使用机器学习和深度学习算法来对图像进行分类，并通过手动标注和自动标注相结合的方式，提高标注的准确性和效率。
这一环节让我体会到了数据标注的重要性和繁琐性，同时也让我认识到了标注质量对于模型训练效果的直接影响。
在实训过程中，我们遇到了不少问题和挑战。
计算机视觉实验报告
计算机视觉实验报告SC09023008 胡幸福概述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。
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。
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迭。
应用1. 图象处理图象处理技术把输入图象转换成具有所希望特性的另一幅图象。
例如，可通过处理使输出图象有较高的信-噪比，或通过增强处理突出图象的细节，以便于操作员的检验。
在计算机视觉研究中经常利用图象处理技术进行预处理和特征抽取。
2. 模式识别（图象识别）模式识别技术根据从图象抽取的统计特性或结构信息，把图象分成予定的类别。
例如，文字识别或指纹识别。
在计算机视觉中模式识别技术经常用于对图象中的某些部分，例如分割区域的识别和分类。
3. 图象理解（景物分析）给定一幅图象，图象理解程序不仅描述图象本身，而且描述和解释图象所代表的景物，以便对图象代表的内容作出决定。
在人工智能视觉研究的初期经常使用景物分析这个术语，以强调二维图象与三维景物之间的区别。
图象理解除了需要复杂的图象处理以外还需要具有关于景物成象的物理规律的知识以及与景物内容有关的知识。
在建立计算机视觉系统时需要用到上述学科中的有关技术，但计算机视觉研究的内容要比这些学科更为广泛。
计算机视觉的研究与人类视觉的研究密切相关。
计算机视觉和自然语言处理实训报告
计算机视觉和自然语言处理实训报告
计算机视觉和自然语言处理是人工智能领域中两个重要的方向，它们分别涉及计算机对图像和文字的理解和处理。
本文将从实训的角度探讨这两个方向的发展和应用。
计算机视觉是指让计算机“看懂”图像或视频的能力，它主要包括图像识别、目标检测、图像分割等技术。
随着深度学习的发展，计算机视觉取得了巨大的进步，如人脸识别、自动驾驶、智能监控等应用已经逐渐走进我们的生活。
在实训中，学生可以通过构建神经网络模型，学习图像处理算法，实现图像分类、物体检测等任务，从而提升对计算机视觉技术的理解和应用能力。
自然语言处理则是让计算机理解和处理人类语言的能力，它涉及文本分类、情感分析、语言生成等任务。
随着深度学习技术的不断发展，自然语言处理领域也取得了巨大的进步，如智能客服、智能翻译、智能问答系统等应用已经成为人们日常生活中的重要组成部分。
在实训中，学生可以通过构建文本处理模型，学习自然语言处理算法，实现文本分类、语义分析等任务，从而提升对自然语言处理技术的理解和应用能力。
在计算机视觉和自然语言处理的实训中，学生将通过实际项目的设计和实现，掌握相关技术和工具的使用，培养解决实际问题的能力。
通过实训，学生可以深入了解计算机视觉和自然语言处理的原理和算法，掌握相关编程技能，提升团队合作能力和项目管理能力。
总的来说，计算机视觉和自然语言处理的实训旨在帮助学生深入了解人工智能领域的前沿技术，提升他们的实际操作能力和解决问题的能力，为他们未来的职业发展打下坚实的基础。
希望通过实训，学生能够在这两个领域取得更好的成绩，为推动人工智能技术的发展做出贡献。
计算机视觉实验报告
计算机视觉实验报告SC09023008 胡幸福概述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。
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。
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迭。
应用1. 图象处理图象处理技术把输入图象转换成具有所希望特性的另一幅图象。
例如，可通过处理使输出图象有较高的信-噪比，或通过增强处理突出图象的细节，以便于操作员的检验。
在计算机视觉研究中经常利用图象处理技术进行预处理和特征抽取。
2. 模式识别（图象识别）模式识别技术根据从图象抽取的统计特性或结构信息，把图象分成予定的类别。
例如，文字识别或指纹识别。
在计算机视觉中模式识别技术经常用于对图象中的某些部分，例如分割区域的识别和分类。
3. 图象理解（景物分析）给定一幅图象，图象理解程序不仅描述图象本身，而且描述和解释图象所代表的景物，以便对图象代表的内容作出决定。
在人工智能视觉研究的初期经常使用景物分析这个术语，以强调二维图象与三维景物之间的区别。
图象理解除了需要复杂的图象处理以外还需要具有关于景物成象的物理规律的知识以及与景物内容有关的知识。
在建立计算机视觉系统时需要用到上述学科中的有关技术，但计算机视觉研究的内容要比这些学科更为广泛。
计算机视觉的研究与人类视觉的研究密切相关。
计算机视觉实训总结
计算机视觉实训总结
计算机视觉实训总结
在计算机视觉实训中，我学习了许多关于图像处理和机器学习的知识，并将其应用于实际项目中。
在实训期间，我主要完成了以下任务：
1. 数据准备：收集并清理相关图像数据，包括去除重复图像、裁剪、调整大小等操作。
同时，对数据进行标签标注，以便后续训练模型时使用。
2. 特征提取：使用图像处理算法，对图像进行特征提取。
主要使用了边缘检测、颜色直方图等算法，将图像转换为特征向量表示，方便后续的机器学习操作。
3. 模型训练：根据实际需求，选择合适的机器学习算法，并使用训练数据对模型进行训练。
我主要使用了卷积神经网络（CNN）来处理图像分类问题。
通过调整网络结构和超参数，不断优化模型的性能。
4. 模型评估：使用测试数据对训练好的模型进行评估。
主要使用准确率和召回率等指标来评估模型的性能。
5. 模型应用：将训练好的模型应用到实际场景中。
例如，使用模型来实现物体识别、人脸识别等功能。
在实际应用中，我遇到了一些挑战，例如光照变化、姿态变化等问题，通过进一步改进模型和数据增强等技术，取得了一定的效果。
通过这次实训，我对计算机视觉有了更深入的了解，收获了很多实践经验。
我意识到要想训练一个准确有效的模型，数据的质量和数量非常重要，同时合适的算法和参数选择也对模型的性能有很大影响。
在未来的学习和工作中，我将继续深入学习计算机视觉相关技术，并且不断进行实践和探索，提升自己的能力。
计算机视觉日常实训报告
一、实训背景随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉作为人工智能的重要分支，在众多领域展现出巨大的应用潜力。
为了更好地掌握计算机视觉技术，提升自身实践能力，我们开展了为期一个月的计算机视觉日常实训。
本次实训旨在通过实际操作，加深对计算机视觉理论知识的理解，提高在实际项目中运用计算机视觉技术的能力。
二、实训内容1. 实训目标（1）掌握计算机视觉的基本原理和常用算法；（2）了解计算机视觉在实际应用中的技术实现；（3）提高动手实践能力，培养团队协作精神。
2. 实训内容（1）计算机视觉基础知识本次实训首先对计算机视觉的基本概念、发展历程、应用领域进行了介绍，使学员对计算机视觉有全面的认识。
（2）图像处理技术实训过程中，我们学习了图像处理的基本操作，如滤波、边缘检测、形态学变换等，为后续的计算机视觉应用打下基础。
（3）特征提取与匹配重点学习了特征提取和匹配的方法，如SIFT、SURF、ORB等，为图像识别、目标跟踪等应用提供技术支持。
（4）目标检测与跟踪实训中，我们学习了目标检测和跟踪的常用算法，如YOLO、SSD、Faster R-CNN等，并通过实际案例进行操作练习。
（5）图像分类与识别学习了图像分类和识别的常用算法，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，并通过实际项目进行应用。
（6）实际项目实践在实训的最后阶段，我们分组进行实际项目实践，如人脸识别、物体检测、场景识别等，提高团队协作能力和项目实践能力。
三、实训过程1. 理论学习实训初期，我们通过课堂讲解、文献阅读等方式，对计算机视觉的基本原理和常用算法进行学习。
2. 案例分析结合实际案例，分析计算机视觉技术在各个领域的应用，加深对理论知识的理解。
3. 动手实践通过实验操作，熟练掌握计算机视觉算法的实现过程，提高编程能力。
4. 项目实践分组进行实际项目实践，将所学知识应用于实际问题，提高团队协作能力和项目实践能力。
四、实训成果1. 理论知识掌握通过本次实训，学员对计算机视觉的基本原理和常用算法有了全面的认识，为后续的学习和研究奠定了基础。
大学生计算机视觉实训报告
一、实习背景与目的随着信息技术的飞速发展，计算机视觉技术在各个领域中的应用越来越广泛。
为了使同学们深入了解计算机视觉的基本原理、方法和技术，提高实际操作能力，我们学院特开设了计算机视觉实训课程。
通过本次实训，旨在使同学们掌握计算机视觉的基本概念、常用算法，并能够运用所学知识解决实际问题。
二、实习内容与过程本次实训共分为以下几个阶段：1. 基础知识学习在实训开始之前，我们首先对计算机视觉的基本概念、发展历程、应用领域等进行了学习。
通过阅读教材、查阅资料，我们对计算机视觉有了初步的认识。
2. 实验操作实验部分主要分为以下几个模块：（1）图像处理我们学习了图像的获取、预处理、增强、分割等基本操作。
通过实验，掌握了OpenCV等图像处理工具的使用。
（2）特征提取与匹配在这一部分，我们学习了HOG、SIFT、SURF等特征提取算法，并使用FLANN、BF等匹配算法进行特征匹配。
（3）目标检测我们学习了YOLO、SSD、Faster R-CNN等目标检测算法，并使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架进行模型训练和预测。
（4）图像识别在图像识别部分，我们学习了卷积神经网络（CNN）的基本原理，并使用VGG、ResNet等模型进行图像分类和识别。
3. 项目实践在实训过程中，我们选择了以下项目进行实践：（1）基于SIFT的特征匹配与图像拼接我们利用SIFT算法提取图像特征，并使用FLANN进行特征匹配，最终实现了图像的拼接。
（2）基于YOLO的目标检测我们使用YOLO算法对图像中的目标进行检测，并实现了实时视频目标检测。
（3）基于CNN的图像识别我们使用VGG模型对图像进行分类和识别，实现了对图片中物体的识别。
三、实习成果与总结通过本次计算机视觉实训，我们取得了以下成果：1. 掌握了计算机视觉的基本概念、常用算法和技术。
2. 熟练掌握了OpenCV、TensorFlow、PyTorch等工具的使用。
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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
假设摄像机焦距f=1，则图像物理坐标系与像素坐标系之间的关系如下：
0v y s v u x s u u y u x +⋅=+⋅=
则图像的像素坐标与归一化图像坐标p 之间以齐次坐标表示为：
Kp z y z x v f u s f v u m c c c c v u
=⎥⎥⎥⎦
⎤
⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=1//10
0100 K 可以看做摄像机参数矩阵。
2.3实验用标定板及摄像机说明
本实验使用国际象棋棋盘格标定板，在A4纸上打印使用，规格为6*5，棋盘格大小为3cm 。
图2.4 实验使用的标定板
实验使用手机摄像机进行图片采集。
三、摄像机标定方法
考虑到传统方法对实验设备要求较高，操作繁琐等缺点，本实验决定使用著名的正友标定方法进行实验。
图3.1 正友标定成像模型
基本原理：
[][]⎥⎥⎥⎦
⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥
⎦
⎤
⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦
⎤
⎢⎢⎢⎣⎡11012
13
21Y X t r r K Y X t r r r K v u s 设[][]t r r K h h h H 2
1
32
1
λ==
则根据旋转矩阵的性质，每幅图像可以获得以下两对参数矩阵的基本约束：
2
1
2
11
1
2110
h K K h h K K h h K K h T
T T
T
T T ------==
由于摄像机有五个部参数，所以当图像数目大于等于三时即可求出部参数唯一解。
四、实验步骤与结果
4.1实验步骤
为提高实验精度，本实验从八个不同的距离，每个距离两个角度采集16幅图片。
图 4.1 标定所用图片运行程序，获得外参数。
4.2实验结果
4.2.1OPENCV实验结果
实验结果如下：
图4.2 实验求得的外部参数
4.2.2MATLAB对比试验
MATLAB对比试验结果如下：
五、实验误差分析
在本实验中，误差来源主要有系统误差和偶然误差，系统误差是手机摄像头配置不高，在成像过程中产生畸变误差，影响实验精度。
偶然误差就是标定板是一A4纸打印的，只是手工测量方格长度，误差较大，另外标定板不是十分平整，在进行角点检测时也会产生实验误差。