计算机视觉ppt
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《计算机视觉实验》课件
3
算法选择
选择适当的计算机视觉算法来解决实验的问题。
计算机视觉实验结果分析
定量分析
对实验结果进行数值化分析和评估。
定性分析
通过可视化和主观观察对实验结果进行分析。
3
安。
计算机视觉算法
经典算法
介绍计算机视觉中经典的图像处 理和模式识别算法。
深度学习
探索深度学习在计算机视觉中的 应用，如卷积神经网络。
目标检测算法
介绍常用的目标检测算法，如 RCNN、YOLO和SSD。
计算机视觉数据集
1 MNIST
介绍一个常用的手写数字识别数据集。
《计算机视觉实验》PPT 课件
计算机视觉是研究如何使计算机“看”和解释图像和视频的领域，涉及图像处理、 模式识别、机器学习等技术。
计算机视觉概述
定义和背景
介绍计算机视觉的定义、发展历 程和研究背景。
图像处理
探索图像获取、增强、复原和编 码等图像处理基础概念和方法。
特征提取
介绍特征提取方法，如边缘检测、 角点检测和纹理描述。
3 ImageNet
介绍一个大规模图像数据集，用于图像分类 和目标识别。
2 COCO
探索一个广泛应用于目标检测和图像分割的 数据集。
4 PASCAL VOC
研究一个图像识别的综合性数据集，用于多 个计算机视觉任务。
计算机视觉实验设计
1
问题定义
明确定义计算机视觉实验的问题和目标。
2
数据准备
收集和标注适用于实验的图像数据集。
图像分割
介绍图像分割算法用于将图像分 成不同的区域或对象。
计算机视觉任务
目标检测
研究如何在图像中定位和识 别特定对象。
《计算机视觉》PPT课件
fucntion)
精选课件ppt
11
Overview (3)
计算机视觉的图像模型基础
✓ 摄像机模型及其校准
▪ 内参数、外参数
✓ 图像特征
▪ 边缘、角点、轮廓、纹理、形状…
✓ 图像序列特征 (运动)
▪ 对应点、光流
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12
Overview (4)
计算机视觉的信号处理层次
低层视觉处理
✓ 单图像：滤波/边缘检测/纹理
计算机视觉的基本的分析工具和数学模型 Signal processing approach: FFT, filtering, wavelets, … Subspace approach: PCA, LDA, ICA, … Bayesian inference approach: EM, Condensation/SIS/…, MCMC, …. Machine learning approach: SVM/Kernel machine, Boosting/Adaboost, NN/Regression, … HMM, BN/DBN, … Gibbs, MRF, …
✓ 多图像：几何/立体/从运动恢复仿射或透视结构 affine/perspective structure from motion
中层视觉处理
✓ 聚类分割/拟合线条、曲线、轮廓 clustering for segmentation, fitting line…
✓ 基于概率方法的聚类分割/拟合
✓ 跟踪 tracking
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6
Tools
Intel OpenCV, IPL
✓ Camera calibration (Zhang Zhengyou’s method) ✓ Face detection (a variation of Viola’s) ✓ Motion analysis and object tracking
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11
Overview (3)
计算机视觉的图像模型基础
✓ 摄像机模型及其校准
▪ 内参数、外参数
✓ 图像特征
▪ 边缘、角点、轮廓、纹理、形状…
✓ 图像序列特征 (运动)
▪ 对应点、光流
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12
Overview (4)
计算机视觉的信号处理层次
低层视觉处理
✓ 单图像：滤波/边缘检测/纹理
计算机视觉的基本的分析工具和数学模型 Signal processing approach: FFT, filtering, wavelets, … Subspace approach: PCA, LDA, ICA, … Bayesian inference approach: EM, Condensation/SIS/…, MCMC, …. Machine learning approach: SVM/Kernel machine, Boosting/Adaboost, NN/Regression, … HMM, BN/DBN, … Gibbs, MRF, …
✓ 多图像：几何/立体/从运动恢复仿射或透视结构 affine/perspective structure from motion
中层视觉处理
✓ 聚类分割/拟合线条、曲线、轮廓 clustering for segmentation, fitting line…
✓ 基于概率方法的聚类分割/拟合
✓ 跟踪 tracking
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6
Tools
Intel OpenCV, IPL
✓ Camera calibration (Zhang Zhengyou’s method) ✓ Face detection (a variation of Viola’s) ✓ Motion analysis and object tracking
《计算机视觉》课件 (2)
《计算机视觉》PPT课件 (2)
计算机视觉是指计算机通过模拟人类视觉系统的方式，利用摄像机和计算机 算法来实现对图像和视频的理解与处理。
计算机视觉的概述
定义与发展
探索计算机和图像处理技术的交叉领域，起 源于20世纪60年代。
技术基础
图像处理、模式识别、机器学习等。
关键任务
图像识别、目标检测、运动跟踪、立体重建 等。
虚拟现实
计算机视觉技术为虚拟现实提 供更真实和沉浸式的体验。
总结和重点
计算机视觉的定义与发展历程。 计算机视觉面临的挑战和限制。
计算机视觉的核心技术和应用领域。 计算机视觉的未来发展趋势。
安防
人脸识别、行为检测等。
工业
质检、自动化生产等。
计算机视觉的挑战和限制
1 复杂场景
2 准确性
光照变化、遮挡等导致图像处理的困难。
目标识别和跟踪的精确度有待提高。
3 隐私问题
人脸识别等技术引发的隐私争议。
4 算力需求
大规模图像和视频分析对计算资源的需求 高。
计算机视觉在实际生活中的应用
1
人脸识别技术
应用广泛
医学影像分析、智能监控、自动驾驶等。
计算机视觉中的核心技术
1 图像预处理
去噪、增强、图像配准等。
3 目标检测与识别
基于机器学习的特征分类和模式匹配。
2 特征提取和描述
边缘检测、角点检测、特征描述子等。
4 立体视觉
利用多个图像重建场景的三维模型。
计算机视觉应用领域
医疗
病变检测、肿瘤分析等。
人脸解锁、相册自动分类等智能手机
增强现实
2
应用。
通过摄像头将虚拟物体叠加到真实世
计算机视觉是指计算机通过模拟人类视觉系统的方式，利用摄像机和计算机 算法来实现对图像和视频的理解与处理。
计算机视觉的概述
定义与发展
探索计算机和图像处理技术的交叉领域，起 源于20世纪60年代。
技术基础
图像处理、模式识别、机器学习等。
关键任务
图像识别、目标检测、运动跟踪、立体重建 等。
虚拟现实
计算机视觉技术为虚拟现实提 供更真实和沉浸式的体验。
总结和重点
计算机视觉的定义与发展历程。 计算机视觉面临的挑战和限制。
计算机视觉的核心技术和应用领域。 计算机视觉的未来发展趋势。
安防
人脸识别、行为检测等。
工业
质检、自动化生产等。
计算机视觉的挑战和限制
1 复杂场景
2 准确性
光照变化、遮挡等导致图像处理的困难。
目标识别和跟踪的精确度有待提高。
3 隐私问题
人脸识别等技术引发的隐私争议。
4 算力需求
大规模图像和视频分析对计算资源的需求 高。
计算机视觉在实际生活中的应用
1
人脸识别技术
应用广泛
医学影像分析、智能监控、自动驾驶等。
计算机视觉中的核心技术
1 图像预处理
去噪、增强、图像配准等。
3 目标检测与识别
基于机器学习的特征分类和模式匹配。
2 特征提取和描述
边缘检测、角点检测、特征描述子等。
4 立体视觉
利用多个图像重建场景的三维模型。
计算机视觉应用领域
医疗
病变检测、肿瘤分析等。
人脸解锁、相册自动分类等智能手机
增强现实
2
应用。
通过摄像头将虚拟物体叠加到真实世
计算机视觉技术 ppt课件
2020/11/24
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计算机视觉的发展趋势
目前，过去由于CPU处理能力强大，可以进行较为 复杂的图像处理，并且一个Pc可支持多个相机进行多 方位的检测，因此PC Based方案受到了广大厂商的青 睐。目前国内多数厂商对计算机视觉的认识，已不仅 仅停留在PC Based方案层面。嵌入式方案越来越引起 厂商们的重视，其具有更大的灵活性，成本又低于PC Based方案，就抗干扰能力来说，嵌入式方案也更能适 应工业环境的电子干扰、温度变化、供电电压波动等 多种干扰，因此，目前计算机视觉正在向嵌入式的方 向发展。
2020/11/24
12
5. 交通: 汽车车牌识别、高速公路收费、违章闯红灯检 测、交通管制系统等。采用智能交通管理系统,通过在 交通要道放置摄像头,当有违章车辆(如闯红灯) 时,摄像 头将车辆的牌照拍摄下来,传输给中央管理系统,系统利 用图像处理技术,对拍摄的图片进行分析,提取出车牌号, 存储在数据库中,可以供管理人员进行检索。 6. 商标管理:可以建立商标图像库,利用图像检索技术, 对新申请的商标与图像库里的注册商标进行分析,检查 是否设计相似或雷同。
计算机视觉技术概述
2020/11/24
1
学习内容：
★计算机视觉技术的定义 ★计算机视觉技术的发展 ★计算机视觉技术的应用 ★计算机视觉技术的图像处理方法 ★计算机视觉技术的发展趋势
2020/11/24
2
精品资料
• 你怎么称呼老师？
• 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点，你 是否会认为老师的教学方法需要改进？
• 你所经历的课堂，是讲座式还是讨论式？ • 教师的教鞭
• “不怕太阳晒，也不怕那风雨狂，只怕先生骂我 笨，没有学问无颜见爹娘 ……”
计算机视觉总论课件
执行计算的策略是什么？ 表示与表示之间的变换是什么？
视觉信息处理的三个阶段
低层视觉(Low-level vision)
构成所谓的“要素图”(primary sketch),包含一些基本的 图像特征(角点、边缘、线条、边界、色彩、纹理等)
中层视觉(Intermediate-level vision)
• 用计算机实现对视觉信息处理的全过程
计算机视觉是通过对图像和视频的分析处 理，实现类似人类视觉感知能力的过程
输入：图像或视频 输出：对象的恢复以及对对象信息的使用
Marr的视觉计算理论框架
David Marr (1945-1980)是英国心理学家。他将心 理学、人工智能和神经生理学的结果结合起来， 对视觉的研究做出了重要贡献。他是计算视觉的 奠基人。
假定视觉系统是被动的，给什么图像就处理什么 缺乏或者未足够重视高层知识的指导作用 由局部信息到整体信息的单向过程，没有反馈
构成对环境的2.5维描述，即部分的、不完整的三维信息 描述(恢复场景可见部分的深度、法线方向、轮廓等，包 含了深度信息，但不是真正的物体三维表示。)
高层视觉(High-level vision)
从2.5维描述得到完整的三维描述(恢复、表示和识别三维 物体)
Marr框架的计算机视觉三阶段
Marr模型的缺点：
David Marr 70年代末在美国MIT提出了第一个较 为完善的视觉系统框架
此框架尽管存在很多缺陷，但过去20多年一直处 于主导地位
视觉系统研究的三个层次
计表 1算-1 理论
表示和算法
硬件实现
计算的目的是什么？
如何实现这计算理论？
在物理上如何实现
为什么这一计算是合适的？ 输入、输出的表示是什么？ 这些表示和算法？
《计算机视觉》PPT课件
实例：雷达测距系统
computer vision
3
7.1 立体视觉基础
被动测距方法
双目视觉系统：使用两个相隔一定距离的 摄像机同时获取场景图像来生成深度图。
单目运动视觉：一个摄像机在不同空间位 置上获取两幅或两幅以上图像，通过多幅 图像的灰度信息和成像几何来生成深度图
特征深度测量：使用灰度图象的明暗特征、 纹理特征、运动特征间接的估算深度信息。
14
7.2 立体成像
依据双目立体视觉几何关系的深度计算
结合以下公式：
x
x
l
zF
x B x r zF
可以得到： z B F x l x r
其中F是焦距，B是基线距离， xl 是xr 视差。
各种场景中的点的深度就可以通过计算视差来实 现。视差一般是整数。
对于一组给定的摄像机参数，提高场景点深度计
即使两个摄像机处于一般的位置和方向时， 对应场景点的两个图像点仍然位于图像平 面和外极平面的交线（外极线）上。
computer vision
20
7.3 立体成像
从原理上讲根据“立体图象对”抽取深度信息的 处理应包括以下四部分：
在图象中寻找在两幅图象中都便于区分的特征或 用于匹配的基元（primitive）。
立体匹配的匹配规则约束
立体匹配：立体成像的深度信息测量的一个重要 步骤就是寻找立体成像对中的共轭对，即求解对 应问题。
问题：实际中求解对应问题是非常困难的，一是 计算量大，二是匹配的准确度要求高。
解决：为了求解对应，建立了许多约束来减少对 应点误匹配，并最终得到正确的匹配特征点的对 应。
computer vision
computer vision
4
计算机视觉 ppt课件
绪论
(2.27，3.2)
(5 lectures) 视觉基本特性I 生物特性
Week 2
视觉基本特性II
（3.6，3.9） 物理特性
(5 lectures) 视觉基本特性III 几何特性
Week 3
图像处理基础I
（3.13，3.16） 空域处理
(5 lectures) 图像处理基础II 频域处理
Week 4
图像多义性： 三维场景被投影为二维图像，深度和不可 见部分的信息被丢失，因而会出现不同形状的三维物体投 影在图像平面上产生相同图像的问题．另外，在不同角度 获取同一物体的图像会有很大的差异．
环境因素影响：场景中的诸多因素，包括照明、物体形状、 表面颜色、摄像机以及空间关系变化都会对成像有影响.
计算机视觉的任务是用图像创建或恢复现实世界模 型，然后认知现实世界。
具体来说，让计算机具有对周围世界的空间物体进 行传感、抽象、判断的能力，从而达到识别、理解 的目的。
分为三个阶段
◦ 特征提取和区域分割
基于轮廓,纹理,颜色…
◦ 建模与模式表达
基于各种物体的抽象化模 型
◦ 描述和理解
主讲： 曹洋 forrest@ 办公室：科技楼西楼303
课程教材：
使用教材： Richard Szeliski ， Computer Vision: Algorithms and Applications，Springer，2010 参考教材：
David A. Forsyth, Jean Ponce著，计算机视觉（一种现 代方法），电子工业出版社 2004。
上世纪60年代，拓展到三维结构，对物体的形状， 物体的空间关系进行描述。通过对积木世界的研 究，引出了边缘、角点等特征提取，图像明暗、 纹理、运动以及成像几何等研究工作。
《计算机视觉》课件
特征提取方法
学习常用的特征提取方法， 如边缘检测、角点检测和 纹理描述子等。
分类器的选择与训练
了解不同的分类器及其应 用，学会使用机器学习算 法对图像进行分类。
第三部分：视觉任务
图像分类
学习图像分类的基本概念、传 统方法和深度学习方法，以及 其在各个应用领域中的应用。
对象检测
掌握对象检测的基本概念、传 统方法和深度学习方法，了解 对象检测在不同领域的应用。
《计算机视觉》PPT课件
计算机视觉是研究如何使机器“看”的技术。本课程将帮助您全面了解计算机 视觉的定义、应用领域以及其历史和发展。
第一部分：简介
什么是计算机视觉？计算机视觉的应用领域及其历史和发展。
第二部分：基础知识
图像处理基础
掌握图像处理的基本概念 和常用技术，包括滤波、 增强、几何变换等。
3
计算机视觉技术的发展趋势
分析计算机视觉技术的发展趋势，包括硬件设备的进步、深度学习的发展和数据 集的丰富等。
结束语
总结课程内容并鼓励学生主动探索计算机视觉领域的未来发展方向，以提升技术水平和应用能力。
语义分割
了解语义分割的基本概念、传 统方法和深度学习方法，探索 语义分割在各个应用领域中的 意义。
第四部分：计算机视觉技术的未来
1
计算机视觉技术的未来发展方向
展望计算机视觉技术的未来发展趋势，如智能交通、医疗诊断和智能安防等领域。
2
可能的应用பைடு நூலகம்域与场景
探讨计算机视觉技术在各个行业中的可能应用，如无人驾驶、人脸识别和机器人 导航等。
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数学形态学的中心思想
利用一个结构元素（相当于模板）去探测一个图像，看是否能将这个
结构元素很好地填放在图像的内部，同时验证填放结构元素的方法是 否有效。 A B
数学形态学的优点
形态学基本运算
可以简化图像数据，保持它们基本的形状特性，并除去不相干的结构， 数学形态学的算法具有天然的并行实现的结构。
天津大学
计算机视觉
数学形态学
姓名：赵冬阳 学号：2014203143
天津大学
什么是数学形态学？
1、起源：
数学形态学（Mathematics Morphology）形成于
1964年，法国巴黎矿业学院马瑟荣（G. Matheron）和 其学生赛拉（J. Serra）从事铁矿核的定量岩石学分析， 提出了该理论。
天津大学
什么是数学形态学？
2、发展：
数学形态学是一门建立在严格数学理论基础上的学科，
其基本思想和方法对图像处理的理论和技术产生了重大 的影响。目前，形态学图像处理已成为数字图像处理的 一个主要研究领域。在文字识别、显微图像分析、医学 图像、工业检测、机器人视觉都有很成功的应用。
天津大学
什么是数学形态学？
3、定义：
数学形态学（Mathematical Morphology）是以形态 为基础对图像进行分析的数学工具，它建立在集合代数 的基础上，是用集合论方法定量描述目标几何结构的学 科。
这种结构表示的可以是分析对象的宏观性质，例如，
在分析一个工具或印刷字符的形状时，研究的就是其宏 观结构；也可以是微观性质，例如，在分析颗粒分布或 由小的基元产生的纹理时，研究的便是微观结构。
二值数学形态学
基本集合定义
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) 集合：用大写字母表示，空集记为 元素：用小写字母表示 子集： 并集： 交集： 补集： Ac x x A 位移： ( A) x y y a x, a A ˆ x x a, a A 映像： A 差集： A B x x A, x B A Bc
二值形态学基本运算
集合运算：
•
A为图像集合，B 为结构元素（集合）
• 数学形态学运算是用 B 对 A 进行操作
• 结构元素要指定1个原点（参考点）
膨胀和腐蚀
开启和闭合