计算机视觉
计算机视觉的基础知识
计算机视觉的基础知识计算机视觉是一门研究计算机系统如何“理解”和解释视觉信息的学科领域。
它是人工智能和计算机图形学的交叉学科，涉及图像处理、模式识别、机器学习和计算机图形学等多个领域，可以应用于医学影像、自动驾驶、安防监控、智能手机相机等各种领域。
本文将介绍计算机视觉的基础知识，包括图像处理、特征提取、目标检测、深度学习和计算机视觉应用等方面的内容。
一、图像处理图像处理是计算机视觉的基础技术之一，它涉及对图像进行预处理、增强、噪声去除、边缘检测、图像分割等操作。
常见的图像处理技术包括模糊滤波、锐化滤波、直方图均衡化、腐蚀膨胀、边缘检测算子等。
图像处理技术可以帮助计算机系统更好地理解图像信息，为后续的特征提取和目标检测提供更好的输入数据。
二、特征提取特征提取是计算机视觉中的重要环节，它涉及将图像中的信息转化为计算机能够理解的特征向量。
常见的特征提取方法包括颜色直方图、梯度直方图、局部二值模式、哈尔小波变换等。
特征提取的目标是提取出能够表征图像内在信息的特征向量，为后续的目标检测和分类任务提供有效的输入。
三、目标检测目标检测是计算机视觉中的核心任务之一，它涉及在图像中识别和定位特定的目标物体。
目标检测技术可以分为两个阶段：特征提取和目标分类。
在特征提取阶段，计算机系统会对图像中的信息进行提取，然后通过各种分类算法进行目标分类。
常见的目标检测算法包括Haar特征级联检测器、HOG+SVM、YOLO、Faster R-CNN等。
四、深度学习深度学习是近年来计算机视觉领域取得突破性进展的重要驱动力。
深度学习借鉴了人脑神经元网络的结构，通过多层神经网络进行特征提取和分类，在图像识别、目标检测、语义分割等任务中取得了显著的成果。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）等。
五、计算机视觉应用计算机视觉在各个领域都有着广泛的应用，以下是其中的一些典型应用：1.医学影像：计算机视觉可以帮助医生对CT、MRI等医学影像进行自动分析和诊断，辅助医生制定治疗方案。
计算机基础知识什么是计算机视觉
计算机基础知识什么是计算机视觉计算机基础知识：什么是计算机视觉计算机科学领域中的一个重要分支是计算机视觉（Computer Vision），它研究如何让计算机通过图像或视频来理解和解释视觉信息。
计算机视觉技术已经在许多领域得到了广泛的应用，包括人脸识别、自动驾驶、医学影像分析等。
本文将介绍计算机视觉的定义、应用、基本原理以及未来发展方向。
一、定义计算机视觉是指利用计算机和相关算法来模拟人类视觉系统的过程。
它使用摄像头、图像处理技术以及机器学习算法等，通过对图像或视频进行数字化处理和分析，让计算机能够识别、理解和处理视觉信息。
计算机视觉旨在实现机器对视觉信息的智能感知和认知。
二、应用1. 人脸识别：计算机视觉技术被广泛用于人脸识别领域。
通过采集和分析人脸图像，计算机可以判断出人脸的身份信息，用于身份认证、门禁系统等。
2. 自动驾驶：计算机视觉在自动驾驶领域起着关键作用。
车辆通过激光雷达和摄像头等装置采集周围环境信息，并通过计算机视觉算法进行图像处理，实现环境感知和道路识别等功能。
3. 医学影像分析：计算机视觉技术可以对医学影像进行分析和识别。
例如，在疾病检测中，计算机可以通过分析X光片、MRI等医学影像，帮助医生诊断和判断疾病。
4. 工业检测：计算机视觉在工业领域中被广泛用于质量控制和缺陷检测。
通过对产品图像进行分析，可以自动检测出产品缺陷，并及时进行拦截和修复。
三、基本原理计算机视觉的基本原理包括图像获取、特征提取和目标识别等过程。
1. 图像获取：利用摄像头等设备，将现实世界中的物体转换为数字化的图像。
2. 特征提取：对图像进行处理，提取出图像中的关键特征，如边缘、纹理、颜色等。
3. 目标识别：通过机器学习算法，将提取的特征与已知的模式进行比对和匹配，从而识别出图像中的目标对象。
四、未来发展方向计算机视觉领域仍然面临着一些挑战和机遇。
1. 深度学习：深度学习是计算机视觉发展的重要方向。
通过构建深层神经网络，可以提高图像分类、目标检测等任务的准确性和效率。
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）。
计算机视觉技术的现状和未来发展趋势
计算机视觉技术的现状和未来发展趋势一、计算机视觉技术的现状1.计算机视觉技术的定义计算机视觉技术是指利用计算机对图像或视频进行分析、处理和理解的一项技术。
它基于图像处理、模式识别、机器学习等方面的知识，旨在让计算机系统能够模拟人类视觉系统的能力，进行图像的感知、理解和推理。
2.计算机视觉技术的应用领域计算机视觉技术已经在多个领域得到了广泛的应用，包括但不限于医学影像分析、智能交通、安防监控、工业检测、虚拟现实与增强现实、无人驾驶等。
通过计算机视觉技术，可以实现对图像和视频的自动分析与识别，从而提高工作效率、降低成本、增强安全性等。
3.计算机视觉技术的主要技术（1）图像处理技术：包括图像采集、图像预处理、特征提取等，是计算机视觉技术的基础。
（2）模式识别技术：通过机器学习算法对图像进行分类、识别和检测。
（3）深度学习技术：利用深度神经网络进行图像识别和分析，已成为计算机视觉领域的主流技术。
4.计算机视觉技术的挑战尽管计算机视觉技术在多个领域得到了应用，但仍然存在一些挑战，如复杂场景下的图像识别、实时性要求较高的应用场景、对小样本数据的学习能力等。
二、计算机视觉技术的未来发展趋势1.强化学习的应用随着人工智能领域的持续发展，强化学习已经成为计算机视觉领域的一个热点。
强化学习可以帮助计算机系统更好地理解图像，提高图像分析和识别的精度与速度。
2.多模态融合技术未来计算机视觉技术将更加注重多模态融合，即通过结合图像、文本、声音等多种信息来进行更加全面的分析与理解。
这种技术的应用将拓展计算机视觉技术的应用场景，提高其适用性。
3.高性能计算平台的支持未来计算机视觉技术的发展将需要更加强大的计算平台的支持，以应对日益增长的数据量和复杂的算法模型。
云计算、边缘计算等技术的发展将为计算机视觉技术的应用提供更加强大的支持。
4.端到端的解决方案未来计算机视觉技术将趋向于提供端到端的解决方案，即通过整合数据采集、数据处理、模型训练和应用部署等环节，为用户提供更加便捷和高效的服务。
什么是计算机视觉技术
什么是计算机视觉技术计算机视觉技术（Computer Vision，CV）是指通过使用计算机和算法来模拟人类视觉，使计算机能够感知、理解和解释数字图像和视频的能力。
它主要是通过利用数字图像处理、模式识别、机器学习等关键技术，将数字图像转化为计算机可以识别和处理的数据，使得计算机能够通过图像识别、目标检测、人脸识别、运动跟踪等方式获取关于物理世界的信息。
现在，计算机视觉已经应用到了各个领域。
例如，在医疗领域，CV技术可以帮助医生通过CT、MRI等医学图像进行自动诊断，识别人体内的异常组织；在工业领域，CV技术可以用于自动化机器人领域，让机器人去完成人工还无法完成的任务；在智能交通领域，CV技术可用于路口智能交通灯，通过摄像头认知车流量，根据交通灯的运算模拟车流量，并通过控制加减速道路通行能力。
计算机视觉技术的核心是数字图像处理。
很多人对数字图像处理这一概念还有些模糊，简单来说，就是对于所拍摄的数字图像进行处理，使图像更容易识别和更加美观。
而数字图像处理的核心就是通过算法和技术对图像进行一系列的处理步骤，如增强，缩放，降噪等。
通过这些处理，可以使得输入的图像更加适合进行计算机视觉处理。
目前，数字图像处理被广泛应用在各种设备中，如手机、数码相机等。
另外，机器学习（Machine Learning）也是计算机视觉领域加速发展的重要因素之一。
机器学习是一种人工智能的分支，其基础就是利用算法和大量数据进行训练，使得机器能够学会一些能力。
而在计算机视觉领域，机器学习技术可以用来训练分类器、检测器、跟踪器等关键模型，以使得计算机视觉系统能够更好地完成图像和视频的分析与识别任务。
此外，目标检测（Object Detection）也是计算机视觉应用中的一个重要领域。
目标检测的意思是在一张图像中，找出所有我们感兴趣的物体，例如人、车、建筑物等。
目标检测和图像分类的联系非常紧密，可以看做是图像分类的扩展，在图像分类的基础上，提供了更加详实的信息。
计算机视觉
计算机视觉什么是计算机视觉？计算机视觉是指通过计算机技术和算法，使计算机能够“看懂”图像和视频，并从中获取有用的信息。
计算机视觉综合了图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的知识，可以应用于许多领域，如医疗影像诊断、智能交通、人脸识别等。
计算机视觉的主要任务计算机视觉的主要任务包括图像处理、目标检测与识别、图像分割、三维重建等。
图像处理图像处理是计算机视觉的基础任务之一，它包括对图像进行降噪、增强、滤波等操作，以提取出图像中的有用信息。
图像处理常用的方法包括灰度变换、直方图均衡化、滤波等。
目标检测与识别目标检测与识别是计算机视觉的核心任务之一，它旨在根据输入的图像，在图像中识别和定位特定的目标。
目标检测与识别的方法包括传统的特征提取与分类方法，以及深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）。
图像分割图像分割是将图像分成若干不重叠的区域，每个区域内具有类似的特征。
图像分割常用于目标定位与跟踪、医学影像分析等领域。
常用的图像分割方法包括阈值分割、区域增长、边缘检测等。
三维重建三维重建是根据多张二维图像恢复目标的三维结构的技术。
三维重建可用于建立虚拟现实、自动驾驶等领域。
常用的三维重建方法包括立体视觉、结构光、激光扫描等。
计算机视觉的应用领域计算机视觉已经在许多领域得到了广泛的应用，以下是一些常见的应用领域：医疗影像诊断计算机视觉可以辅助医生进行疾病的诊断与治疗。
例如，计算机视觉可以在医疗影像中自动检测肿瘤、病变等异常区域，并辅助医生进行诊断。
智能交通计算机视觉可以用于智能交通系统中，例如交通监控、车辆识别与跟踪等。
通过分析交通图像与视频，可以实现交通流量统计、违法行为监测等功能。
人脸识别人脸识别是计算机视觉中的一项重要技术，它可以用于身份验证、安全监控等领域。
通过分析人脸图像，可以准确地识别人脸的身份。
增强现实增强现实是指将虚拟信息与真实世界进行融合，以提供更丰富的感知体验。
计算机视觉可以用于识别真实世界中的物体，从而实现增强现实应用。
计算机视觉技术
计算机视觉技术计算机视觉技术是一门涉及计算机系统和软件的学科，旨在使计算机能够理解和解释视觉信息。
随着计算机技术的不断发展和进步，计算机视觉技术在各个领域中得到广泛应用，包括自动驾驶、人脸识别、图像处理等。
本文将重点介绍计算机视觉技术的基本概念、应用领域和未来发展方向。
一、计算机视觉技术的基本概念计算机视觉技术是指利用计算机系统和算法来模拟和实现人类视觉系统的功能和能力。
它通过对图像和视频进行获取、处理、分析和理解，以提取其中的有用信息并做出相应的决策。
计算机视觉技术的核心任务包括目标检测与识别、图像分割与描述、运动与三维重建等。
1.1 目标检测与识别目标检测与识别是计算机视觉技术中最关键的任务之一。
它包括在图像或视频中准确定位和识别出感兴趣的目标物体。
常用的目标检测与识别算法包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等。
通过这些算法，计算机可以在图像或视频中准确地检测和识别出目标物体，如人脸、车辆等。
1.2 图像分割与描述图像分割与描述是将图像分割成不同的区域，并对每个区域进行描述的过程。
图像分割可以将图像分为不同的物体或区域，以便进一步分析和处理。
图像描述则是对每个区域进行特征提取和表示，以帮助计算机理解图像的内容。
常用的图像分割与描述算法包括GrabCut、SIFT、HOG等。
1.3 运动与三维重建运动与三维重建是计算机视觉技术中的重要任务，它主要涉及对动态场景和物体进行建模、跟踪和重建的过程。
通过对图像序列或视频中的运动进行分析和估计，计算机可以实现对场景和物体的三维重建。
常用的运动与三维重建算法包括光流法、深度学习等。
二、计算机视觉技术的应用领域计算机视觉技术在各个领域中都有广泛的应用，下面将介绍其中一些典型的应用领域。
2.1 自动驾驶自动驾驶是计算机视觉技术最具代表性的应用之一。
通过使用计算机视觉技术，汽车可以感知和理解周围环境，包括道路、障碍物、行人等，并做出相应的驾驶决策。
计算机视觉技术
计算机视觉技术计算机视觉技术是指通过计算机对图像或视频进行处理和分析，实现对现实世界的理解和感知的一种技术。
它涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个领域，是人工智能领域的重要组成部分。
一、计算机视觉技术的概述计算机视觉技术旨在使计算机像人类一样理解和解释图像和视频。
它主要包括以下几个方面的技术：1. 图像获取和预处理：计算机视觉技术首先需要获取图像或视频，可以通过摄像头、扫描仪等设备获取。
然后需要对获取的图像进行预处理，包括去噪、增强、图像校正等操作，为后续处理做准备。
2. 特征提取和描述：在计算机视觉中，特征是指图像中的关键信息，如边缘、纹理、颜色等。
通过特征提取和描述，可以将图像转化为计算机可以理解和处理的数据形式，如向量或特征向量。
3. 目标检测和识别：目标检测是指在图像或视频中定位并标注感兴趣的目标，目标识别则是指通过特征匹配或机器学习算法，将检测到的目标分类为事先定义好的类别。
4. 图像分割和理解：图像分割是指将图像划分为若干个区域，每个区域具有相似的特征或属性。
图像理解则是指从分割好的图像中推断出更高层次的语义信息。
二、计算机视觉技术的应用计算机视觉技术在各个领域都有广泛的应用，其应用场景包括但不限于以下几个方面：1. 图像检索与搜索：通过计算机视觉技术，可以实现对大规模图像库中的图像进行检索和搜索，如基于图像内容的检索、相似图像搜索等。
2. 人脸识别与身份验证：计算机视觉技术可以用于人脸识别和身份验证，如人脸比对、人脸门禁系统等。
3. 视频监控与安防：计算机视觉技术可以用于视频监控和安防领域，如视频行为分析、异常事件检测等。
4. 医学影像与诊断：计算机视觉技术在医学影像领域有着广泛的应用，如肿瘤检测、影像分析等。
5. 自动驾驶与机器人导航：计算机视觉技术是实现自动驾驶和机器人导航的重要技术之一，如车道检测、障碍物避让等。
三、计算机视觉技术的挑战与发展方向虽然计算机视觉技术已经取得了很大的进展，但仍然面临着许多挑战和问题。
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2013-7-29
你的眼睛是否欺骗了你? 谁 动 了 你 的 方 块 ？
2013-7-29
眼见为实，耳听为虚
？
曾几何时，我们认为地球是方的，天空是圆的，地球就群 星环绕的宇宙的中心。可是随着对宇宙的了解不断加深， 我们知道了地球只是太阳系中的一颗行星而已，它也是圆 的。突然间人类豁然开朗，原来眼见也不一定为实。 由于种种客观原因，眼睛常常欺骗我们。但是它们是怎么 欺骗我们的呢？为什么它们竟能遮蔽人类那百转千回的大 脑的智慧曙光呢？还认为眼睛是你最忠诚的仆人吗？还认 为它们从来不会欺骗你吗？（1黑白视觉演示）
Computer vision
计算机视觉
主讲： 陈 志 翔 计算机科学与工程系 Email：zxchenphd@
考核成绩
1. 2.
3.
4.
20%课堂表现 30%作业 20%小测 30%课程报告
2013-7-29
引入
你的眼睛是否欺骗了你？
何处多出1人？
2013-7-29
64=65？
2013-7-29
需要解决的几个经典问题
运动
自体运动：摄像机/成像设备的三维刚性运动 （3D成像演示7、27、28 ） 图像跟踪：跟踪运动的物体。（车辆轨迹跟踪（8） 、 人员计数演示（9） ）
2013-7-29
需要解决的几个经典问题
场景重建
给定一个场景的二或多幅图像或者一段录像，场 景重建寻求为该场景建立一个计算机模型/三维模 型。 （故宫三维场景（10） ）
“从门缝里看人——把人看扁了”（有道理 吗？） 海市蜃楼（真实？虚幻？） 足球射门（门会变化？） 日有所思，夜有所梦（和心理有关） 魔术师（亦真亦假） 电视节目（隔行逐行）
2013-7-29
所见即所得？ 我思故我在？
我们的眼睛也不是万能的，它也有自己的 不足与缺陷。因为眼睛的可视光波长度范 围是380到760毫微米，也就是说只有在这个 波长范围内的光线才可以穿过眼角膜，在 视网膜上成像。如果超出了这个长度范围 外，我们就无法看到了。由此看来，尽管 眼睛欺骗了你，但它也不是有意的，也该 得到原谅吧 ！
右脑人的概念---人的右脑是属于灵感的、直觉 的、音乐的、艺术的，可以令人产生美感和喜 悦。
左脑能使人感觉和享受到成功，却无法使人享 受到长久的幸福感。
而善于使用右脑的人可以使人脑分泌更多的内 啡肽，从而使人能产生充分的幸福和满足感。
2013-7-29
2013-7-29
2013-7-29
生活中的视觉
约有1亿个．
2013-7-29
视网膜可分为以视轴为中心直径约 6毫米的中央区和周边区．中央区 有一直径约2毫米(折合6度视角)呈 黄色区域，称为黄斑．黄斑中央有 一小凹，叫做中央凹(fovea)，面积 约1平方毫米．人类视觉的中央凹 没有杆体细胞，只有锥体细胞，其 密度高达每平方毫米150,000．离 开中央凹，锥体细胞急剧减少，而 杆体细胞急剧增多，在离开中央凹 20度的地方，杆体细胞最多．中央 凹的锥体细胞密度很高，是产生最 清晰视觉的地方．杆体细胞主要是 在黑暗的条件下起作用，同时还负 责察觉物体的运动．因此，常将锥 体细胞称为明视觉细胞，将杆体细 胞称为暗视觉细胞．
2013-7-29
主要参考资料
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，IEEE 模式分析与机器智 能杂志 International Journal on Computer Vision，国际 计算机视觉杂志 Computer Vision and Image Understanding，计 算机视觉与图像理解 Pattern Recognition Letters，模式识别快报
2013-7-29
相关学科
物理学、光学
计算机视觉关注的目标在于充分理解电磁波，主 要是可见光与红外线部分，遇到物体表面被反射 所形成的图像，而这一过程便是基于光学物理和 固态物理，一些尖端的图像感知系统甚至会应用 到量子力学理论，来解析影像所表示的真实世界。 由此，计算机视觉同样可以被看作是物理学的拓 展。（隧道扫描演示（5-1-2） ）
红外线：遥感卫星
微波：雷达等（任何范围 时间气候光照条件下 收集数据，使用天线 和计算机记录图像、 微波辐射） 无线电波：医学和天文学 （MRI） (人眼看不到的光13 )
2013-7-29
人的眼睛是一个前后直 径大约23毫米的近似球 状体 。视网膜由锥体细 胞(cone cell)和杆体细胞 (rod cell)两种感光细胞 组成，其中，锥体细胞 约有650万个，杆体细胞
2013-7-29
顺时针的话，属于是用右脑较多的类型 逆时针属于是用左脑较多的类型 逆时针转动的，突然变成顺时针，IQ160以上！
左脑人的概念---心理学家发现，人的左右脑是 有严格的分工的，左脑属于逻辑的、理性的、 功力的、分析的、算计的大脑，要想成功就必 须充分利用好左脑。长期奔命于工作、事业、 追求功名利禄而忽视娱乐、生活的人被称为 “左脑人”
2013-7-29
计算机视觉 computer vision
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，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。
2013-7-29
应用广泛
2013-7-29
二值图象的特点
a. 假定二值图像大小为m x n，其中物体像素 值为1，背景像素值为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（工厂识别）； 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 。
2013-7-29
存在问题
人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，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。 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29。 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。
2013-7-29
模糊与锐化
2013-7-29
加噪
对比度
2013-7-29
相关学科
模式识别 根据从图像中抽取的统计特性或结构信息， 把图像分成预定的类别。例如，文字识别 或指纹识别。在计算机视觉中模式识别技 术经常用于对图像中的某些部分，例如分 割区域的识别和分类。（数字识别演示（4） ）
2013-7-29
相关学科
信号分析与处理 数学：统计，最优理论，几何，粒度…… 心理学 美学 集成电路
……ຫໍສະໝຸດ 2013-7-29需要解决的几个经典问题
识别（识别，鉴别，监测）
判定一组图像数据中是否包含某个特定的物体， 图像特征或运动状态。 到目前为止，还没有某个单一的方法能够广泛的 对各种情况进行判定：在任意环境中识别任意物 体。现有技术能够也只能够很好地解决特定目标 的识别，比如简单几何图形识别，人脸识别26 ， 印刷或手写文件识别或者车辆识别。而且这些识 别需要在特定的环境中，具有指定的光照，背景 和目标姿态要求。 （乐高演示30车牌识别演示（6））
2013-7-29
相关学科
神经生物学（生物视觉）
在整个20世纪中，人类对各种动物的眼睛、神经 元、以及与视觉刺激相关的脑部组织都进行了广 泛研究，这些研究得出了一些有关“天然的”视 觉系统如何运作的描述（尽管仍略嫌粗略），这 也形成了计算机视觉中的一个子领域——人们试 图建立人工系统，使之在不同的复杂程度上模拟 生物的视觉运作。同时计算机视觉领域中，一些 基于机器学习的方法也有参考部分生物机制。
2013-7-29
主要参考资料
《计算机视觉》
(美国)夏皮罗 (美国)斯托克曼 赵清杰 等译
机械工业出版社
《计算机视觉:计算理论与算法基础》
马德颂
《机器视觉算法与应用》
(德)斯蒂格 (德)尤里奇 (德)威德曼著 杨少荣等译
2013-7-29
一. 视觉原理
了解人类视觉 的构成、信息 处理过程，对 机器视觉研究 人员来讲是非 常具有启发性 和吸引力的。
2013-7-29
代替？模仿？--走自己的路
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。（咖啡伴侣的启示）
2013-7-29
相关学科
图像处理与图像分析 研究对象主要是二维图像，实现图像的转 化，尤其针对像素级的操作，例如提高图 像对比度，边缘提取，去噪声和几何变换 如图像旋转。这一特征表明无论是图像处 理还是图像分析其研究内容都和图像的具 体内容无关。
2013-7-29
颜色原理
猴和人的视网膜中，含有三种不 同的锥体细胞，每一种锥体细胞 对不同的光谱，其敏感性也是不 同的．三种锥体细胞对光谱的敏 感峰值分别在430纳米，540纳米 和570纳米．这三个峰值段正对 应着光谱中的红、绿、蓝区 域．实验进一步表明，当三种颜 色按一定比例同时刺激人眼时， 会产生各种颜色感觉．其中有一 种比例会使得颜色感觉完全消失， 只有亮度感觉．说明颜色只取决 于三个基本的输入量，这也是色 觉三基色原理的基础．