北理工贾云德《计算机视觉》第二章 生物视觉
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计算机视觉课件课件1210v14
W代表权值的总数，Pi代表第i层的感知器数量： 当网络层数不多的时候，随着感知器单元数量的增加，权值数目是平方增加的趋势
、
4.3 前向传播与反向传播算法
随着神经网络的崛起而名声大噪的方法
前向传播算法
假设上一层结点i, j, k,…与本层的结点w有连接，结点w的计算方法就是通过上一层的i, j, k等结点以及对应的连接权值进行加权和运算， 最终结果再加上一个偏置项（图中为了简单省略了），最后通过一个非线性函数（即激活函数），如ReLU，sigmoid等函数，得到的 结果就是本层结点w的输出。最终通过逐层运算的方式，得到输出层结果。
正向传播后： 反向传播：
链式推导：
最终结果：
更新权值：
、
4.4 卷积神经网络概述
计算机视觉核心网络。
卷积神经网络概述
卷积神经网络是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组成，同时也包括关联权重和池化层。这一结构使得卷 积神经网络能够利用输入数据的二维结构,其中最早比较有名的卷积神经网络为LeNet-5。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在 图像和语音识别方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他深度、前馈神经网络，卷积神经 网络需要考量的参数更少，使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。
卷积神经网络架构回顾
输入层 -> [[卷积层 -> 线性整流层]*N -> 池化层?]*M -> [全连接层 -> 线性整流层]*K -> 全连接层 堆叠几个卷积和整流层，再加一个池化层，然后再用全连接层控制输出。 上述表达式中，问号符号代表0次或1次，符号N和M则代表具体的数值。通常情况下，取N >= 0 && N <= 3,M >= 0,K >= 0 && K < 3。
、
4.3 前向传播与反向传播算法
随着神经网络的崛起而名声大噪的方法
前向传播算法
假设上一层结点i, j, k,…与本层的结点w有连接，结点w的计算方法就是通过上一层的i, j, k等结点以及对应的连接权值进行加权和运算， 最终结果再加上一个偏置项（图中为了简单省略了），最后通过一个非线性函数（即激活函数），如ReLU，sigmoid等函数，得到的 结果就是本层结点w的输出。最终通过逐层运算的方式，得到输出层结果。
正向传播后： 反向传播：
链式推导：
最终结果：
更新权值：
、
4.4 卷积神经网络概述
计算机视觉核心网络。
卷积神经网络概述
卷积神经网络是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组成，同时也包括关联权重和池化层。这一结构使得卷 积神经网络能够利用输入数据的二维结构,其中最早比较有名的卷积神经网络为LeNet-5。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在 图像和语音识别方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他深度、前馈神经网络，卷积神经 网络需要考量的参数更少，使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。
卷积神经网络架构回顾
输入层 -> [[卷积层 -> 线性整流层]*N -> 池化层?]*M -> [全连接层 -> 线性整流层]*K -> 全连接层 堆叠几个卷积和整流层，再加一个池化层，然后再用全连接层控制输出。 上述表达式中，问号符号代表0次或1次，符号N和M则代表具体的数值。通常情况下，取N >= 0 && N <= 3,M >= 0,K >= 0 && K < 3。
计算机视觉与图像处理_1
计算机视觉与图像处理
Xi’an University of Architecture and Technology Company Logo
计算机视觉与图像处理
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计算机视觉与图像处理
计算机视觉与图像处理
中级视觉
分解图像与视频为具有物理意义的结构单元 –图像分割（分割线索）: 分解图像与视频为一些有意义的块 如：视频场景分割与编辑 如：寻找图像的组成部分 –目标跟踪: 在长序列图像中跟踪运动目标
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图像变换与滤波
–图像表示（图像的稀疏表示） –图像滤波（特征提取） ������图像块与检测模式相似，滤波器输出较强 ������本质上为图像块与检测模板做内积（投影）运算。 ������完成信息过滤，抑制不需的信息。
Xi’an University of Architecture and Technology XAUAT
计算机视觉与图像处理
图像卷积与多尺度分析
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计算机视觉与图像处理
图像光滑、边缘与角点检测
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计算机视觉与图像处理
图像工程的三个层次
Xi’an University of Architecture and Technology
计算机视觉优秀课件
马颂德, 张正友
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、……
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、……
计算机视觉技术智慧树知到答案章节测试2023年
第一章测试1.人类视觉对（）更敏感？ A:蓝光 B:红光 C:黄光 D:绿光答案:D2.人类的眼睛更容易关注到图像的边缘区域是人类视觉系统的（）特性在起作用。
A:视觉关注 B:视觉掩盖 C:内在推导 D:亮度对比度敏感答案:D3.识别图像中目标与目标之间的关系属于计算机视觉任务层级（）。
A:图像跟踪 B:图像识别 C:图像理解 D:图像定位答案:C4.在分析图像前进行去噪、转换、增强等处理，属于（）。
A:图像分析 B:图像获取 C:图像预处理 D:特征提取答案:C5.人类视觉系统有哪些视觉特性？（） A:视觉掩盖 B:色彩敏感度 C:内在推导D:视觉关注答案:ABCD6.下列选项中属于计算机图像表示形式的有（）。
A:二值图 B:灰度图 C:风景图 D:彩色图答案:ABD7.下列选项中，与图像处理相关的库有（）。
A:NumPy B:OpenCV C:PillowD:Matplotlib 答案:ABCD第二章测试1.OpenCV的深度学习模块是（）。
A:contrib B:photo C:dnn D:core 答案:C2.以下为OpenCV读取图像、显示图像和保存图像函数的选项是（）。
A:imread()、imwrite()、imshow() B:iread()、imwrite()、imshow()C:imread()、imshow()、imwrite() D:imread()、imshow()、iwrite() 答案:C 3.下列选项中表示以灰度图模式读取图像的关键字是（）。
A:cv2.IMREAD_ANYCOLOR B:cv2.IMREAD_ GRAYSCALE C:cv2.IMREAD_ COLORD:cv2.IMREAD_ ANYDEPTH 答案:B4.将图像由RGB转为灰度图的语句是（）。
A:cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY) B:cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_RGB2GRAY) C:cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_ GRAY2RGB)D:cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2RGB) 答案:B5.OpenCV读取图像的默认通道排序顺序是“蓝色-绿色-红色”。
1-计算机视觉简介
24
计算机视觉系统构成
JAI CV-A1 JAI CV-A33
JAI CV-M77
DALSA 1M75
25
计算机视觉系统构成
四、采集卡（完成信号的采集与格式转换）
分类：模拟(标准和非标准）/数字、单通道/多通道
主要指标：采集频率（速度）、接口、Buffer大小、预处理功能、 支持相机的种类、控制功能、I/O点数 代理公司：CORECO、COGNEX、EURESYS
17
计算机视觉系统构成
摄 像 头
光 源
图 像 采 集 卡
硬件：pc机、微处理器 软件：图像处理算法 控制设备 执行机构 图像处理 图像传输 图像输出 显示、打印、 存盘
图像采集
18
计算机视觉系统构成
机器视觉系统的构成
智能相机（Smart Camera） 图像 处理器 软件 算法
光源
镜头
图像传感器芯片 （CCD或CMOS）
37
讲课内容
作业： 做一个产品设计或小发明，应用数字图像处 理的某一种或某几种理论、技术和算法。 具体要求： (1)字数没有限制 (2)如果有条件有能力，写清技术方案，实现的路 线、算法； (3)写不出具体方案，可以只提出一个设计的构想
38
节省时间 降低生产成本 优化物流过程 缩短机器停工期 提高生产率和产品质量 减轻测试及检测人员劳动强度 减少不合格产品的数量
提高机器利用率
9
1.2 计算机视觉应用
10
计算机视觉应用
GIGI(Gauge、Inspection、Guide、Identification)
28
计算机视觉系统构成
工业面阵相机系统
(完整版)计算机视觉基础
Image
World
也称作“平行投影” 其投影矩阵是什么?
59
x
u 1 wv 0
0 1
0 0
0 0
y z
1
0
0
0
11
比例缩放的正射投影
透视投影的特例
物体面积相对于到相机的距离来说很小
Image
World
也称为“弱透视” 其投影矩阵是什么?
60
x
u f
wv
0
0 f
0 0
0 0
14
计算机视觉的应用：基于视觉的生物测量
12岁
30岁
15
计算机视觉的应用：无密码登录
笔记本电脑和其他设备 上的指纹扫描仪
16
人脸识别系统
计算机视觉的应用：物体识别(手机上)
17
计算机视觉的应用：特效--形状捕获
黑客帝国
18
计算机视觉的应用：特效--运动捕获
加勒比海盗
19
计算机视觉的应用：体育
LaneHawk by EvolutionRobotics “A smart camera is flush-mounted in the checkout lane, continuously watching for items. When an item is detected and recognized, the cashier verifies the quantity of items that were found under the basket, and continues to close the transaction. The item can remain under the basket, and with LaneHawk,you are assured to get paid for it… “
计算机视觉基础
笛卡尔坐标中的点在齐次坐标中是一条射线
46
投影矩阵（针孔相机模型）
R,T
jw
kw
Ow iw
x KR t X
x: 图像坐标 (u,v,1) K: 内部矩阵 (3x3) R: 旋转矩阵 (3x3) t: 平移量 (3x1) X: 世界坐标 (X,Y,Z,1)
49
投影矩阵
内部假设： • 单位宽高比
Sportvision first down line Nice explanation on /video.html
20
计算机视觉的应用：智能汽车21来自Mobileye
汽车上的视觉系统，如BMW、GM、Volvo等
纹理、边缘、特征点，等等 模板匹配
从图像中提取信息
检测模式
66
例：箱式滤波器
g[ , ]
1 1 1 1 1 1 1 1 1
67
g[ , ]
1 1 1
1 1 1
1 1 1
f [.,.]
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 90 90 0 0 0 0 90 90 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 0 0 0 90 90 90 0 0 90 90 0 0 0 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
《计算机视觉》教学课件 第03章2-图像处理基础2
2024/7/13
13
01
项目导入
02
项目任务
C ONTENTS
03
项目目标
04
知识链接
05
项目准备
06
任务实施
07
任务拓展
08
项目小结
项目小结
➢学会从图片文件获取图像数据
➢能通过摄像头获取彩色图像
➢能够将图像转换到不同色彩空间中
➢学会获取掩码图像
➢学会使用ROI
➢学会图像的像素级操作
➢学会图像的规范化操作
2024/7/13
4
01
项目导入
02
项目任务
C ONTENTS
03
项目目标
04
知识链接
05
项目准备
06
任务实施
07
任务拓展
08
项目小结
项目任务
2024/7/13
6
01
项目导入
02
项目任务
C ONTENTS
03
项目目标
04
知识链接
05
项目准备
06
任务实施
07
任务拓展
08
项目小结
项目准备
➢硬件条件
➢能够对图像进行几何变换
2024/7/13
15
10
知识问答解释
2024/7/13
11
01
项目导入
02
项目任务
C ONTENTS
03
项目目标
04
知识链接
05
项目准备
06
任务实施
07
任务拓展
08
项目小结
任务拓展
➢如何针对彩色图像进行直方图均衡化？