计算机视觉课程设计1
《计算机视觉》课程教学大纲
《计算机视觉》课程教学大纲课程名称：计算机视觉课程类别：任意选修课适用专业：电子信息工程考核方式：考查总学时、学分：24学时1.5学分一、课程性质、教学目标计算机视觉是电子信息工程专业的一门任意选修课，旨在拓宽学生的专业和学术视野，引导学生了解掌握计算机视觉领域基础知识和热点方向，为后续从事相关工作或学术研究奠定基础。
计算机视觉是一门研究用计算机来实现人类视觉功能的学科，其研究目标是使得计算机能够对目标进行分割、分类、识别、检测、跟踪和决策等。
计算机视觉是人工智能领域的重要领域，在工业界有广泛的应用前景，也是科学研究中的一个富有挑战性的研究方向，它包含领域广，综合性强，涉及图像处理、模式识别、计算机科学、统计学、神经生理学和认知科学等多门学科。
通过本课程的学习，使学生了解计算机视觉的发展和应用，掌握学科基础知识和经典算法，培养分析解决相关问题的能力，为后续从事相关工作或学术研究奠定基础。
具体课程教学目标如下：课程教学目标1：了解计算机视觉的发展历史、相关学科、应用领域和研究方向，培养学生学习兴趣，引导学生关注学科前沿和业界动态。
课程教学目标2：掌握基本的图像预处理和特征提取的原理和方法；掌握卷积神经网络的相关知识（损失函数、正则化和梯度下降优化算法等）；为后续内容提供基础。
课程教学目标3：掌握图像分类、目标检测、语义分割、场景理解和图像生成等的原理和经典算法，使学生具备基本的方向知识和研究方法，并能够自主拓展学习或解决相关问题。
课程教学目标与毕业要求对应的矩阵关系二、课程教学要求因计算机视觉涉及领域广、研究方向多、发展日新月异，本课程选取前沿技术深度学习为切入点，讲授计算机视觉的基础知识和基于深度学习的图像分类、目标检测、语义分割、场景理解和图像生成等的原理和经典算法。
执行本大纲应注意的问题：1、计算机视觉基础知识中，涉及大量的数字图像处理知识，包含较多复杂公式，在教学过程中要注重原理，深入浅出；2、本课程的实践性较强,在教学过程中要突出理论与实践的联系，注重培养学生实践能力和综合解决问题的能力；3、计算机视觉涉及领域广、研究方向多，课程课时有限，在深度和广度不能全面覆盖，在教学过程中，要引导学习自主学习，探究感兴趣方向；4、计算机视觉是目前最为前沿和热门的研究方向之一，在教学过程中，要注意知识的更新和补充，并引导学生关注前沿动态、阅读相关论文、组织讨论分享，提高学生的科技素养。
高职计算机视觉课程设计
高职计算机视觉课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解计算机视觉的基本概念、原理和应用领域；2. 掌握图像处理的基本方法，如图像滤波、边缘检测、特征提取等；3. 学习常见的计算机视觉算法，如目标检测、图像识别、人脸识别等；4. 了解深度学习在计算机视觉领域的发展及其应用。
技能目标：1. 能够运用图像处理技术对图像进行预处理；2. 掌握使用计算机视觉算法进行目标检测、图像识别等任务；3. 能够运用相关工具和库（如OpenCV、TensorFlow等）实现简单的计算机视觉项目；4. 培养实际操作和解决问题的能力，提高团队协作和沟通能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对计算机视觉技术的好奇心和探索精神，激发学习兴趣；2. 增强学生对我国在计算机视觉领域取得成果的自豪感，培养爱国主义情怀；3. 培养学生严谨、务实的学术态度，提高创新意识和实践能力；4. 引导学生关注计算机视觉技术在现实生活中的应用，认识到技术对社会发展的积极作用。
本课程针对高职学生特点，注重理论与实践相结合，以项目驱动教学，使学生在掌握基本知识、技能的同时，培养实际操作和解决问题的能力。
通过本课程的学习，学生将能够独立完成计算机视觉相关项目，为未来从事相关领域工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 计算机视觉基础理论：包括图像处理基础、特征提取与匹配、视觉感知与认知；- 图像处理基础：图像表示、图像滤波、边缘检测、图像增强等；- 特征提取与匹配：SIFT、SURF、ORB等特征提取算法及其匹配方法；- 视觉感知与认知：视觉感知原理、生物视觉机制、计算机视觉与人类视觉的联系。
2. 常见计算机视觉算法：目标检测、图像识别、人脸识别等；- 目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO等算法；- 图像识别：卷积神经网络（CNN）原理及其在图像识别中的应用；- 人脸识别：特征提取、分类器设计、深度学习方法等。
3. 计算机视觉技术实践：- 实践项目一：基于OpenCV的图像处理与特征提取；- 实践项目二：基于深度学习的目标检测与图像识别；- 实践项目三：人脸识别系统设计与实现。
计算机视觉课程设计1
燕山大学课程设计说明书题目：基于矩形物体的旋转角度测量学院（系）电气工程学院年级专业：学号： 13010302001301030200学生姓名：指导教师：教师职称：讲师燕山大学课程设计（论文）任务书院（系）：电气工程学院基层教学单位：仪器科学与工程系说明：此表一式四份，学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份。
2016年 12 月 22 日燕山大学课程设计评审意见表摘要本文主要研究对矩形物体旋转角度的测量，并且比较每种方法的处理速度。
通过对图像的滤波、二值化、边框的识别等等操作，完成对矩形物体的角度测量。
本文采用五种方法分别对同一个矩形物体进行旋转角度测量，并比较其处理时间。
五种方式分别为，边缘直线角度测量、对角线角度测量、矩形内部标准角度测量、角点边缘角度测量、垂线角度测量。
关键词：图像处理二值化旋转角测量定位识别目录第一章矩形物体的识别 (1)1、图像滤波 (1)2、图像的边缘检测 (2)3、图像的二值化处理 (3)4、图像的区域选择及处理 (4)第二章旋转角度的测量 (6)1、边缘直线角度测量 (6)2、对角线角度测量 (8)3、矩形内部标准角度测量 (9)4、角点边缘角度测量 (10)5、垂线角度测量 (11)第三章算法时间的比较 (15)参考文献 (16)附录一 (17)1、边缘直线角度测量程序 (17)2、对角线角度测量程序 (17)3、矩形内部标准角度测量程序 (18)4、角点边缘角度测量程序 (19)5、二值化-垂线角度测量程序 (23)6、Soble-垂线角度测量程序 (24)附录二 (26)第一章矩形物体的识别1、图像滤波图1.1.1图像滤波前处理效果图1.1.2 滤波后的图像通过图像的处理，对矩形物体的识别，我们采取两个方法。
一种是边缘检测，一种是二值化处理。
通过图1.1.1和图1.1.2可以明显看出，图像中除了矩形物体外，有很多噪声白点。
由于噪声为椒盐噪声，我们采用中值滤波，既不会影响我们后续边缘的检测，也可以很好的除去噪声。
计算机视觉算法与系统原理课程设计
计算机视觉算法与系统原理课程设计背景计算机视觉是一项涉及从数字图像或视频中提取信息的领域，其应用包括自动驾驶、人脸识别、安防监控、医学图像分析等。
随着人工智能和深度学习技术的发展，计算机视觉算法和系统已经得到广泛的应用和发展。
因此，对于计算机视觉算法和系统原理进行深入的研究与开发具有重要的意义。
课程设计目标本次课程设计旨在通过实现计算机视觉算法与系统原理的项目来提高学生的计算机视觉算法实战经验和系统开发能力。
设计任务包括以下两个方面：1.实现常见的计算机视觉算法，包括但不限于图像分类、目标检测、图像分割等。
2.设计并开发一个基于计算机视觉的应用系统，如人脸识别、物体跟踪等。
设计步骤步骤一：学习计算机视觉算法在本课程设计中，我们将学习常见的计算机视觉算法，以从数字图像或视频中提取信息。
首先，我们需要掌握基本的数字图像处理技术，包括直方图均衡化、滤波、傅里叶变换等。
接着，我们需要学习图像特征提取技术，并使用常见的分类器进行分类、目标检测和图像分割等任务。
步骤二：设计计算机视觉应用系统在第一步的基础上，我们将设计并开发一个基于计算机视觉的应用系统。
该系统旨在解决某些实际应用问题，如人脸识别、物体跟踪等。
在此过程中，我们需要选择合适的计算机视觉算法，并结合计算机视觉系统设计的要求，完成整个系统的设计和开发。
步骤三：完成项目报告在完成上述两个步骤之后，我们需要完成一个项目报告，系统地介绍整个课程设计的实现过程和结果。
报告包括以下内容：•课程设计目的和背景•项目实现的具体算法和系统架构•实验结果和分析•项目的展望和优化课程设计评分本课程设计将通过实际实现的计算机视觉算法和应用系统进行评分。
具体评分细节如下：•步骤一所完成的算法实现占总分值的40%•步骤二所完成的应用系统实现占总分值的50%•报告占总分值的10%总结本次计算机视觉算法与系统原理课程设计通过实现常见的计算机视觉算法和应用系统，旨在提高学生在计算机视觉领域的综合实战经验和系统开发能力。
计算机视觉课程设计
计算机视觉课程设计一、教学目标本课程旨在通过学习计算机视觉的基本概念、技术和应用，使学生掌握计算机视觉的基本原理和方法，提高学生对计算机视觉问题的分析和解决能力。
具体的教学目标如下：1.理解计算机视觉的基本概念和原理；2.掌握常用的计算机视觉算法和技术；3.了解计算机视觉在实际应用中的案例。
4.能够运用计算机视觉算法进行图像和视频分析；5.能够使用相关软件和工具进行计算机视觉实验；6.能够独立思考和解决计算机视觉问题。
情感态度价值观目标：1.培养学生的创新意识和团队合作精神；2.使学生认识到计算机视觉技术在现实生活中的重要性和应用前景；3.培养学生的科学态度和严谨精神。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括计算机视觉的基本概念、常用算法和技术以及在实际应用中的案例。
具体的教学大纲如下：1.计算机视觉概述：计算机视觉的定义、发展历程和应用领域；2.图像处理基础：图像的表示、图像滤波和边缘检测；3.特征提取与匹配：特征点提取、特征匹配和描述子计算；4.目标检测与识别：基于深度学习的目标检测和识别算法；5.计算机视觉应用案例：人脸识别、图像分类和无人驾驶等。
三、教学方法为了提高学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。
1.讲授法：通过讲解计算机视觉的基本概念、原理和算法，使学生掌握计算机视觉的基本知识；2.讨论法：学生进行小组讨论，培养学生的思考能力和团队合作精神；3.案例分析法：分析计算机视觉在实际应用中的案例，使学生了解计算机视觉技术的应用前景；4.实验法：安排实验课程，让学生动手实践，提高学生的实际操作能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验，我们将选择和准备以下教学资源：1.教材：《计算机视觉：算法与应用》；2.参考书：国内外相关论文和专著；3.多媒体资料：教学PPT、视频讲座和实验演示等；4.实验设备：计算机、图像处理软件和实验器材等。
3.1计算机视觉教学设计人教中图版高中信息技术选择性必修4
（一）教学重难点
1.重点：图像处理基本方法、特征提取与匹配、计算机视觉应用案例分析。
2.难点：理解计算机视觉的基本原理、掌握特征提取和匹配算法、设计简单的视觉应用系统。
（二）教学设想
1.教学方法：
-采用项目式教学法识和技能；
-关注学生的个体差异，鼓励学生发挥自己的优势，提高学生的自信心；
-引导学生进行自我评价和反思，培养学生的自我认知能力。
4.教学拓展：
-鼓励学生在课外了解计算机视觉的前沿动态，拓展学生的知识面；
-组织学生参加信息技术竞赛、科技创新等活动，提高学生的实践能力和创新能力；
-结合道德教育，让学生了解计算机视觉技术在实际应用中应遵循的道德原则和法律法规。
4.学生在团队协作和沟通表达能力方面有待提高，需要通过小组合作等方式，培养他们的团队协作能力和沟通技巧；
5.学生对现实生活中的计算机视觉应用有一定了解，但可能对技术背后的原理和道德伦理问题认识不足，需要在教学中加以引导和拓展。
针对以上学情分析，教师在教学过程中应注重激发学生的学习兴趣，关注学生的个体差异，采用多样化的教学方法和策略，引导学生主动探究、合作学习，提高学生的信息技术素养和道德观念。
-实践操作：引导学生动手实践，掌握图像处理、特征提取与匹配等操作，加深对知识点的理解；
-案例分析：通过分析典型计算机视觉应用案例，让学生了解技术的实际应用，提高学生的应用能力；
-项目设计：布置具有挑战性的项目任务，让学生运用所学知识，设计简单的视觉应用系统。
3.教学评价：
-采用过程性评价与终结性评价相结合的方式，全面评估学生的学习成果；
（二）过程与方法
在本章节的教学过程中，教师应采用以下方法，引导学生掌握计算机视觉的相关知识：
计算机视觉教案
计算机视觉教案引言：计算机视觉是一门涉及计算机和图像处理的技术，通过模拟人类视觉系统，使计算机能够理解和解释图像和视频。
计算机视觉在许多领域都有广泛应用，例如人脸识别、图像检索、机器人导航等。
本教案将介绍计算机视觉的基本概念、算法和应用，并提供相应的教学资源和建议。
一、教学目标1. 理解计算机视觉的基本原理和方法；2. 掌握常见的计算机视觉算法和技术；3. 学习应用计算机视觉解决实际问题的能力；4. 培养对计算机视觉发展趋势的了解和创新思维。
二、教学内容1. 计算机视觉基础知识1.1 图像和视频的数字化表示- 图像和视频的像素表示- 彩色图像和灰度图像的区别1.2 图像处理基础- 图像的滤波和增强技术- 图像的几何变换和形态学操作 1.3 特征提取与描述- 边缘检测算法- 角点检测算法- 尺度不变特征变换（SIFT）算法2. 计算机视觉算法与技术2.1 图像分类与识别- 支持向量机（SVM）算法- 卷积神经网络（CNN）算法2.2 目标检测与跟踪- Viola-Jones人脸检测算法- 卡尔曼滤波跟踪算法2.3 特定应用领域- 人脸识别与表情分析- 图像检索与相似度计算- 机器人导航与环境感知三、教学资源1. 教材推荐- Richard Szeliski.《计算机视觉：算法与应用》- Simon J.D. Prince.《计算机视觉：模型、学习与推理》2. 培训视频- 斯坦福大学公开课：《计算机视觉》- MIT公开课：《计算机视觉：模型到算法》四、教学建议1. 理论与实践相结合教师可以通过实例、案例和实验来讲解计算机视觉的基本原理和算法。
同时，提供实践项目或练习题，让学生亲自动手实现和应用计算机视觉算法。
2. 小组合作学习鼓励学生组成小组，共同完成计算机视觉项目。
通过合作、交流和讨论，培养学生的团队合作和解决问题的能力。
3. 实践应用案例引入实际应用案例，例如无人驾驶、医学图像分析等，激发学生的学习兴趣和创新思维。
计算机视觉课程设计
计算机视觉课程设计一、引言计算机视觉是研究如何使计算机能够理解和解释视觉信息的一门学科。
随着计算机技术的不断发展，计算机视觉在图像处理、模式识别、人工智能等领域得到了广泛应用。
本文将重点介绍计算机视觉课程设计的内容和要点。
二、课程设计内容1. 图像预处理图像预处理是计算机视觉中的重要环节，主要目的是对原始图像进行一系列的处理，以提取出感兴趣的信息。
常用的图像预处理方法包括图像去噪、图像增强、图像平滑等。
在课程设计中，可以选择合适的图像预处理方法，对给定的图像进行处理，并分析处理效果。
2. 特征提取与描述特征提取与描述是计算机视觉中的关键环节，它是将图像中的信息转化为计算机可以理解和处理的形式。
常用的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。
在课程设计中，可以选择不同的特征提取方法，并对提取到的特征进行描述和分析。
3. 目标检测与识别目标检测与识别是计算机视觉中的核心任务之一，它是通过计算机对图像中的目标进行检测和识别。
常用的目标检测与识别方法包括基于特征的方法、基于深度学习的方法等。
在课程设计中，可以选择合适的目标检测与识别方法，对给定的图像进行目标检测和识别，并评估方法的性能。
4. 目标跟踪目标跟踪是计算机视觉中的另一个重要任务，它是通过计算机对目标在图像序列中的位置进行跟踪。
常用的目标跟踪方法包括基于颜色的方法、基于特征的方法等。
在课程设计中，可以选择不同的目标跟踪方法，并对跟踪结果进行分析和评估。
5. 图像分割图像分割是计算机视觉中的一项基础任务，它是将图像分割成若干个具有独立特征的区域。
常用的图像分割方法包括基于阈值的方法、基于边缘的方法等。
在课程设计中，可以选择合适的图像分割方法，对给定的图像进行分割，并对分割结果进行评估和分析。
三、课程设计要点1. 确定课程设计的目标和要求，明确设计的内容和范围。
2. 学习和掌握计算机视觉的基本理论和方法，了解计算机视觉的应用领域和发展趋势。
《计算机视觉技术》公开课教案
《计算机视觉技术》公开课教案计算机视觉技术公开课教案介绍本教案旨在介绍计算机视觉技术的基本概念和应用领域，帮助学生快速掌握相关知识和技能。
目标- 了解计算机视觉技术的定义和基本原理- 掌握计算机视觉技术在各个领域的应用案例- 研究基本的计算机视觉算法和方法- 培养学生的计算机视觉分析和处理能力教学内容1. 计算机视觉技术概述- 计算机视觉技术定义和发展历程- 计算机视觉技术的基本原理和主要技术领域2. 图像处理基础知识- 数字图像的基本概念和表示方法- 图像预处理和增强技术3. 图像特征提取与描述- 边缘检测和特征点提取算法- 图像特征描述和匹配方法4. 目标检测与识别- 目标检测的基本概念和常用算法- 目标识别和分类技术5. 图像分割与场景理解- 图像分割和图像对象提取技术- 场景理解与场景分析方法6. 计算机视觉应用领域- 人脸识别和人脸表情分析- 视频监控和动作识别- 图像搜索和图像识别应用教学方法- 授课讲解：介绍计算机视觉技术的基本概念和原理- 实例分析：通过实际案例展示计算机视觉技术在各个领域的应用- 编程实践：引导学生使用常见的计算机视觉算法进行实际编程练- 团队合作：组织学生分组完成小型计算机视觉项目评估方法- 课堂参与度：学生在课堂上的积极参与和提问- 平时作业：完成教师布置的图像处理和计算机视觉编程作业- 最终项目：学生完成小型计算机视觉项目并撰写实验报告教材推荐- 《计算机视觉：模型、研究和推理》- 《计算机视觉算法与应用》- 《计算机视觉导论》参考资源- 计算机视觉领域的国际学术会议和期刊- 开源计算机视觉库和工具授课时间安排本课程共设10次课，每次课时为2小时。
总结通过本课程的学习，学生将对计算机视觉技术有一个全面的了解，并能够应用基本算法解决实际问题。
希望学生能够通过实践和探索，不断深入研究和应用计算机视觉技术，为相关领域的发展做出贡献。
cv课程设计
cv 课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解CV（计算机视觉）的基本概念，掌握图像处理和特征提取的基础知识。
2. 学生能描述至少三种常见的计算机视觉应用，并了解其工作原理。
3. 学生能运用所学的CV知识，识别并简单解释图像中的目标物体。
技能目标：1. 学生能够使用至少一种编程语言（如Python）结合相关库（如OpenCV），完成基本的图像处理和特征提取任务。
2. 学生能够运用CV技术，解决实际问题，如设计一个简单的面部识别系统。
3. 学生能够通过小组合作，进行有效的沟通与协作，共同完成计算机视觉项目。
情感态度价值观目标：1. 学生对计算机视觉产生兴趣，认识到其在现实生活中的广泛应用和重要性。
2. 学生在学习和实践过程中，培养解决问题的能力和创新思维，增强自信心。
3. 学生意识到计算机视觉技术应遵循道德规范和法律法规，尊重他人隐私，树立正确的价值观。
本课程针对高年级学生，结合学科特点和教学要求，注重理论与实践相结合。
课程目标旨在帮助学生掌握计算机视觉基础知识，提高实践操作能力，培养创新意识和团队合作精神，使学生在了解和体验计算机视觉技术魅力的同时，树立正确的价值观。
二、教学内容1. 计算机视觉基础概念：包括图像的构成、图像处理的基本流程、特征提取与匹配。
- 教材章节：第一章 计算机视觉概述- 内容列举：图像的像素表示、图像类型、颜色空间转换、图像滤波、边缘检测、特征点提取。
2. 常见计算机视觉应用：介绍人脸识别、物体识别、场景识别等应用及其工作原理。
- 教材章节：第二章 计算机视觉应用- 内容列举：人脸检测、人脸识别算法、物体检测算法、场景分类。
3. 图像处理与特征提取实践：使用Python和OpenCV库进行图像处理与特征提取。
- 教材章节：第三章 图像处理技术- 内容列举：Python基础、OpenCV库的使用、图像读取与显示、灰度转换、几何变换、特征提取与匹配。
4. 计算机视觉项目实践：设计并实现一个简单的计算机视觉应用，如面部识别系统。
计算机视觉运用课程设计
计算机视觉运用课程设计一、教学目标本课程旨在让学生了解和掌握计算机视觉的基本概念、原理和方法，培养学生运用计算机视觉解决问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：（1）掌握计算机视觉的基本概念和原理；（2）了解计算机视觉的主要应用领域；（3）熟悉常见的计算机视觉算法和模型。
2.技能目标：（1）能够运用计算机视觉算法和模型解决实际问题；（2）具备一定的编程能力，能够使用相关软件和工具进行计算机视觉实验和应用开发。
3.情感态度价值观目标：（1）培养学生对计算机视觉学科的兴趣和热情；（2）培养学生勇于探索、创新的精神；（3）培养学生团队协作、沟通交流的能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.计算机视觉基本概念：计算机视觉的定义、发展历程和主要应用领域；2.计算机视觉基本原理：图像处理、特征提取、目标检测和识别等；3.计算机视觉常用算法：深度学习、卷积神经网络、循环神经网络等；4.计算机视觉实际应用：人脸识别、图像分割、无人驾驶等。
三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用多种教学方法相结合的方式，包括：1.讲授法：用于讲解基本概念、原理和算法；2.案例分析法：通过分析实际案例，使学生更好地理解计算机视觉的应用；3.实验法：让学生动手实践，培养实际操作能力；4.讨论法：鼓励学生积极参与课堂讨论，培养思考和沟通能力。
四、教学资源为了支持本课程的教学，我们将准备以下教学资源：1.教材：选用国内权威的计算机视觉教材；2.参考书：提供相关领域的经典著作和最新研究成果；3.多媒体资料：制作课件、视频等教学资料，丰富教学手段；4.实验设备：配置高性能计算机和相关的实验设备，保证实验教学的顺利进行。
五、教学评估为了全面、客观地评估学生的学习成果，本课程将采用以下评估方式：1.平时表现：包括课堂参与度、讨论发言等，占总成绩的30%；2.作业：包括课后练习、小项目等，占总成绩的20%；3.考试：包括期中和期末考试，占总成绩的50%。
计算机视觉教案
计算机视觉教案计算机视觉是人工智能领域的重要分支之一，正在逐渐渗透到日常生活中的各个领域。
为了帮助学生更好地理解和掌握计算机视觉的基本原理和应用，一份系统完整的计算机视觉教案显得尤为重要。
本文将从理论基础、实践案例和教学方法等方面，来探讨如何设计一份高质量的计算机视觉教案。
第一部分：理论基础在设计计算机视觉教案时，首先要确保学生具备扎实的数学和编程基础，比如熟练掌握线性代数、微积分和Python编程等知识。
其次，要引导学生了解计算机视觉的基本概念和技术，例如图像处理、目标检测、图像分类等。
教案内容可以包括相关算法原理、常用工具库和经典论文等，以帮助学生建立起对计算机视觉领域的整体认识。
第二部分：实践案例除了理论知识外，实践案例也是提高学生计算机视觉技能的关键。
设计教案时可以结合一些经典的计算机视觉应用案例，如人脸识别、图像风格转换等，通过实际编程操作帮助学生将理论知识转化为实际应用能力。
同时，可以引导学生分析案例中的问题和解决方案，培养其独立思考和解决问题的能力。
第三部分：教学方法在教学方法上，教师可以采用多种方式来引导学生学习计算机视觉。
例如，通过讲授、实验、讨论等多种形式的教学活动，激发学生的学习兴趣和积极性。
此外，还可以组织学生参加相关比赛和项目实践，提高他们的动手能力和团队协作能力。
在评价学生学习效果时，可以结合理论考核和实践项目评估，全面评估学生的综合能力和水平。
综上所述，一份优质的计算机视觉教案应该包括扎实的理论基础、丰富的实践案例和灵活多样的教学方法。
通过综合运用这些要素，可以更好地帮助学生掌握计算机视觉领域的知识和技能，为其未来的学习和工作打下坚实的基础。
希望教育工作者们在编写计算机视觉教案时，能够充分考虑到学生的学习需求和发展方向，制定出更加符合实际需求的教学方案。
这样不仅可以提升学生的学习效果，也能够推动计算机视觉领域的不断发展和创新。
愿我们的计算机视觉教案，能够为培养未来的人工智能人才贡献自己的一份力量。
部编教材《计算机视觉技术》教学设计
部编教材《计算机视觉技术》教学设计
本文主要介绍《计算机视觉技术》课程的教学设计。
本课程内容包括计算机视觉基本概念及算法、计算机视觉应用、计算机视觉系统。
教学目标
1. 理解计算机视觉基本概念及算法；
2. 掌握计算机视觉应用；
3. 能够设计和实现计算机视觉系统；
教材选择
本课程选择部编教材《计算机视觉技术》。
该书覆盖面广，内容着眼于实践应用，与本课程教学目标相符。
同时，该书在讲解算法原理和应用实例时均有详细解释和实践演示，在教学中能够起到很好的辅助作用。
教学方法和手段
本课程采用讲授理论知识与实践操作相结合的教学方法。
理论
授课通过PPT课件与案例分析相结合，辅以实际场景模拟演示视频，使学生更好地理解与掌握知识点。
实践操作通过编写程序，完成实
现一个小型计算机视觉系统的设计，帮助学生将理论知识应用到实
际中去。
教学手段包括PPT课件、实验材料（包含编程软件和相关资料）、实践操作视频及辅助阅读材料。
教学流程
本课程教学流程包括以下步骤：
1. 计算机视觉基本概念及算法讲解；
2. 计算机视觉应用案例分析；
3. 计算机视觉系统设计与实现。
教学评估与考核
本课程采用“学生自我评价+教师评价”的考核方法。
学生通过完成一个小型计算机视觉系统的设计与实现，并提交相关文档，进行自我评价。
教师根据学生提交的实验文档，进行评价与得分。
教学总结
总体而言，本课程是一门注重实践的计算机视觉课程。
通过本课程的学习，学生能够全面了解计算机视觉的基本概念、算法、应用及设计实现过程，并具备一定的实践操作能力。
计算机视觉一种现代方法完整版参考课程设计
计算机视觉一种现代方法完整版参考课程设计
计算机视觉是人工智能领域的一个高科技分支，它的研究目的是基于数字图像
或视频，让计算机系统通过外部感知环境信息并进行智能决策。
在实际应用中，计算机视觉的应用涉及到很多不同的场景，如安防监控、人脸识别、自动驾驶等。
在本文档中，我们将提供一份完整版的参考课程设计，来让读者了解到计算机视觉领域的基础知识和实践技能。
一、课程设计目标
本课程旨在介绍计算机视觉基本概念和算法，并通过具有挑战性的应用问题来
训练学生对计算机视觉的运用能力。
具体目标如下：
1.理解计算机视觉的基本概念和算法；
2.学习计算机视觉的基础技能，如图像预处理、特征提取和分类等；
3.掌握计算机视觉中的主要算法，如机器学习、神经网络、深度学习等；
4.实践计算机视觉的应用，如交通标志检测、目标跟踪等。
二、课程内容
本课程包含以下主要内容：
1. 计算机视觉基础
1.1 计算机图像的存储和处理； 1.2 常用的图像预处理方法； 1.3 特征的表
示和提取。
2. 图像分类
2.1 图像分类的基本思想； 2.2 常用的图像分类算法； 2.3 图像分类实战：
手写数字识别。
1。
计算机视觉课程教学大纲
计算机视觉课程教学大纲一、课程介绍计算机视觉课程是一门旨在介绍和教授计算机如何模仿人类视觉能力的课程。
通过该课程，学生将学习计算机视觉的基本概念、技术和应用。
本课程将通过理论讲解、实践项目和案例分析等方式，培养学生在计算机视觉领域的知识和技能。
二、课程目标本课程的目标是：1. 熟悉计算机视觉的基本概念、原理和算法；2. 掌握计算机视觉中的图像处理、特征提取和模式识别等技术；3. 理解计算机视觉在实际应用中的挑战和限制；4. 培养学生在计算机视觉领域的创新思维和问题解决能力。
三、课程内容1. 图像处理基础- 数字图像的基本概念和表示方法- 图像增强和滤波技术- 图像分割和边缘检测- 彩色图像处理2. 特征提取和表示- 兴趣点检测和描述子- 图像特征的数学表示- 主成分分析和线性判别分析3. 目标检测和识别- 模板匹配和相关性滤波- 特征匹配和目标定位- 分类器的训练与应用4. 三维视觉- 三维重建和摄像几何- 立体视觉的基本原理- 深度估计和体素表示5. 视觉跟踪和动态分析- 目标跟踪的算法和方法- 运动估计和动作分析- 视频监控和事件检测6. 高级计算机视觉应用- 人脸检测和识别- 视频内容分析和智能检索- 视觉导航和增强现实四、教学方法1. 理论讲解：通过课堂讲解，介绍计算机视觉的基本概念和算法，以及相关技术的发展和应用。
2. 实践项目：安排实践项目，让学生亲自动手实践，并在实践中掌握和应用所学的计算机视觉技术。
3. 案例分析：选取典型的计算机视觉案例进行分析，让学生理解计算机视觉在实际应用中的挑战和限制，并探讨解决方案。
五、考核方式1. 平时成绩：包括课堂参与、作业完成情况等。
2. 实践项目：完成指定的实践项目，并进行展示和评估。
3. 期末考试：对课程的理论知识进行考核。
六、参考教材1. Richard Szeliski. "Computer Vision: Algorithms and Applications." Springer, 2010.2. David Forsyth, Jean Ponce. "Computer Vision: A Modern Approach." Prentice Hall, 2002.七、备注本课程需要学生具备基本的图像处理和编程知识，建议先修习相关课程。
计算机视觉课设
计算机视觉课设
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”和“理解”图像或视频的技术和方法。
在计算机视觉课设中，学生将有机会应用所学知识和技术，解决实际的图像处理和分析问题。
下面是一个关于计算机视觉课设的简要介绍，介绍了项目的目标、方法和预期结果。
项目目标：
该计算机视觉课设的目标是开发一个图像识别系统，可以自动检测和识别图像中的不同物体。
系统应该能够处理不同尺寸、光照条件和旋转角度的图像，并准确地识别出包括人脸、车辆、动物等常见物体在内的多种物体。
项目方法：
预期结果：
通过该计算机视觉课设，预计可以达到以下几个结果：
1.开发和实现一个高性能的图像识别系统，能够检测和识别图像中的多种物体。
2.对不同类别物体进行准确的识别，包括人脸、车辆、动物等。
3.系统应能够处理各种尺寸、光照条件和旋转角度的图像，并保持较高的识别准确度。
4.对于一些常见的图像处理问题，如图像去噪、图像分割和物体追踪等，也可以进行尝试和探索。
在计算机视觉课设中，学生将学习和应用计算机视觉领域的核心概念和技术，包括图像处理、特征提取、模式识别等。
此外，他们还将获得实践经验，熟悉图像数据集的收集和标注、深度学习模型的构建和训练，以及模型评估和优化等方面的工作。
通过完成计算机视觉课设，学生将提高自己的图像处理和分析能力，更深入地理解计算机视觉技术的原理和应用。
此外，他们还可以在未来的学习和工作中，进一步探索计算机视觉领域，开拓更多的研究和创新。
计算机视觉教学设计方案
计算机视觉教学设计方案1.简介本文档旨在为计算机视觉教学设计提供一个方案，以帮助教师有效地教授和学生更好地研究计算机视觉的知识和技能。
2.教学目标通过本教学设计方案，学生将能够：- 理解计算机视觉的基本概念和原理；- 熟悉常见的计算机视觉技术和算法；- 学会使用计算机视觉工具和软件进行图像处理和分析；- 掌握计算机视觉在不同领域的应用。
3.教学内容3.1 基础知识- 计算机视觉的定义和发展历程；- 数字图像处理的基本原理；- 常见的图像特征提取和图像分割技术；- 目标识别和目标跟踪的方法；- 图像检索和内容识别技术。
3.2 计算机视觉算法- 常见的计算机视觉算法，如滤波、边缘检测、图像变换等；- 主要的目标识别算法，如模板匹配、特征点匹配等；- 图像分割和图像增强的算法；- 图像检索和内容识别的算法。
3.3 计算机视觉应用- 移动设备中的计算机视觉应用；- 视频监控和安防领域的计算机视觉应用；- 医学影像分析中的计算机视觉应用；- 自动驾驶和无人机领域的计算机视觉应用。
4.教学方法- 授课讲解：以理论为基础，讲解计算机视觉的概念、原理和算法，配以案例分析；- 实验演示：通过实际的计算机视觉工具和软件，展示图像处理和分析的具体步骤和技巧；- 课堂讨论：引导学生深入思考和讨论计算机视觉相关的问题和挑战；- 项目实践：组织学生进行小组或个人项目实践，应用计算机视觉技术解决实际问题。
5.教学评估对学生的研究成果进行评估，包括但不限于：- 课堂小测验和作业评分；- 实验报告和项目成果评价；- 期末考试或综合评估。
6.教学资源- 教材：推荐使用《计算机视觉导论》等相关教材；- 计算机视觉工具和软件：推荐使用OpenCV等开源工具。
7.教学时间安排根据教学计划，合理安排教学内容和时间分配，确保学生有足够的研究和实践时间。
以上是计算机视觉教学设计方案的简要内容介绍。
希望本方案能够为教师提供一些指导和参考，以促进学生在计算机视觉领域的学习和发展。
计算机视觉培训课程设计
计算机视觉培训课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解计算机视觉的基本概念，掌握图像处理和图像识别的基础知识。
2. 使学生掌握常用的计算机视觉算法，如边缘检测、特征提取、图像分类等。
3. 帮助学生了解计算机视觉技术在现实生活中的应用，如人脸识别、自动驾驶等。
技能目标：1. 培养学生运用计算机视觉算法处理和分析图像的能力。
2. 提高学生编写计算机视觉程序的能力，学会使用相关开发工具和库。
3. 培养学生将计算机视觉技术应用于解决实际问题的能力。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对计算机视觉领域的兴趣，培养其探索精神。
2. 培养学生具备团队协作意识，学会与他人共同分析和解决问题。
3. 增强学生的创新意识，使其认识到计算机视觉技术对社会发展的意义。
课程性质：本课程为选修课，旨在帮助学生拓展知识面，提高实践能力。
学生特点：学生具备一定的编程基础，对计算机视觉感兴趣，但相关知识储备不足。
教学要求：结合实际案例，注重理论与实践相结合，强调学生的动手实践能力。
通过课程学习，使学生能够掌握计算机视觉的基本知识和技能，并应用于实际项目中。
同时，关注学生的情感态度和价值观培养，提高其综合素质。
将课程目标分解为具体的学习成果，以便后续教学设计和评估。
二、教学内容1. 计算机视觉基础理论：- 图像处理基本概念（教材第1章）- 图像特征提取与表示（教材第2章）- 图像分类与识别（教材第3章）2. 常用算法及其应用：- 边缘检测算法（教材第4章）- 特征点匹配与跟踪（教材第5章）- 深度学习在计算机视觉中的应用（教材第6章）3. 计算机视觉技术实践：- 人脸识别系统设计与实现（教材第7章）- 自动驾驶技术原理与仿真（教材第8章）- 基于视觉的机器人导航（教材第9章）教学大纲安排：第一周：计算机视觉基础理论第二周：图像特征提取与表示第三周：图像分类与识别第四周：边缘检测算法第五周：特征点匹配与跟踪第六周：深度学习在计算机视觉中的应用第七周：人脸识别系统设计与实现第八周：自动驾驶技术原理与仿真第九周：基于视觉的机器人导航教学内容进度安排依据学生的实际掌握情况适时调整，确保学生充分理解并掌握各章节知识点。
计算机视觉课程设计
计算机视觉课程设计引言：计算机视觉是计算机科学领域中的一个重要分支，致力于使计算机能够“看”和理解图像或视频。
计算机视觉课程设计的目标是培养学生对计算机视觉基础理论和应用技术的理解和掌握。
本文将介绍计算机视觉课程设计的主要内容和学习方法。
一、课程设计背景计算机视觉是一门跨学科的领域，涵盖了图像处理、模式识别、机器学习等多个方面的知识。
随着计算机性能的提升和图像处理技术的发展，计算机视觉在人工智能、医学影像、安防监控等领域得到了广泛应用。
因此，学习计算机视觉对于计算机科学专业的学生来说具有重要意义。
二、课程设计内容1. 图像处理基础：介绍图像的表示方法、图像的获取与存储、图像的增强与恢复等基本概念和技术。
学生将学习如何使用各种滤波器和变换方法对图像进行处理和分析。
2. 特征提取与描述：介绍图像中的特征提取方法，如边缘检测、角点检测、尺度不变特征变换等。
学生将学习如何从图像中提取有用的特征，并进行特征描述和匹配。
3. 目标检测与识别：介绍目标检测与识别的基本原理和常用算法，如Haar特征、HOG特征、深度学习等。
学生将学习如何使用这些算法来实现物体的自动检测和识别。
4. 三维重建与立体视觉：介绍三维重建和立体视觉的基本原理和方法，如立体匹配、相机标定等。
学生将学习如何从多幅图像中恢复场景的三维结构，并实现立体视觉效果。
5. 目标跟踪与运动分析：介绍目标跟踪和运动分析的基本概念和算法，如卡尔曼滤波、粒子滤波等。
学生将学习如何利用图像序列进行目标的跟踪和运动的分析。
三、学习方法1. 理论学习：学生需要掌握计算机视觉的基本理论知识，包括图像处理、模式识别、机器学习等方面的知识。
可以通过课堂听讲、阅读相关教材和学术论文等方式进行学习。
2. 实践训练：学生需要通过实验和项目实践来巩固所学知识。
可以利用计算机视觉相关的开源工具和库，如OpenCV、PyTorch等，进行实验和项目的开发。
3. 学习交流：学生可以通过参加学术研讨会、参观企业实践等方式来与行业专业人士进行交流和学习。
计算机视觉课程设计
计算机视觉课程设计引言：计算机视觉是计算机科学的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和解释图像和视频数据。
计算机视觉课程设计是培养学生在计算机视觉领域的技能和知识，使他们能够开发和应用计算机视觉算法和技术。
本文将介绍计算机视觉课程设计的一些重要内容和步骤。
一、课程设计目标计算机视觉课程设计的目标是让学生掌握计算机视觉的基本理论和算法，具备实际应用计算机视觉技术的能力。
学生需要掌握图像处理、特征提取、目标检测与识别、图像分割等相关技术，了解深度学习在计算机视觉中的应用，并能够独立完成一个计算机视觉项目。
二、课程设计内容1. 图像处理：学生需要学习图像的基本处理方法，包括图像的读取、显示、保存，以及图像的灰度化、二值化、平滑滤波、边缘检测等基本操作。
2. 特征提取：学生需要学习特征提取的基本方法，包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。
学生需要了解不同特征的原理和应用场景，并能够使用相应的特征提取方法。
3. 目标检测与识别：学生需要学习目标检测与识别的基本方法，包括传统的机器学习方法和深度学习方法。
学生需要了解不同的目标检测与识别算法，如Haar特征、HOG特征、卷积神经网络等，并能够应用这些算法解决实际问题。
4. 图像分割：学生需要学习图像分割的基本方法，包括阈值分割、区域生长、边缘分割等。
学生需要了解不同的图像分割算法，并能够根据实际需求选择合适的算法进行图像分割。
5. 深度学习在计算机视觉中的应用：学生需要学习深度学习在计算机视觉中的应用，包括卷积神经网络、循环神经网络等。
学生需要了解深度学习的基本原理和常用的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，并能够应用深度学习解决计算机视觉问题。
三、课程设计步骤1. 确定课程设计题目：教师根据课程目标和学生的实际情况，确定一个适合的课程设计题目。
题目应具有一定的难度和挑战性，能够综合运用所学知识和技术。
2. 需求分析与设计：学生需要进行需求分析，确定课程设计的具体要求和功能。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
燕山大学课程设计说明书题目：基于矩形物体的旋转角度测量学院（系）电气工程学院年级专业：学号： 13010302001301030200学生姓名：指导教师：教师职称：讲师燕山大学课程设计（论文）任务书院（系）：电气工程学院基层教学单位：仪器科学与工程系说明：此表一式四份，学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份。
2016年 12 月 22 日燕山大学课程设计评审意见表摘要本文主要研究对矩形物体旋转角度的测量，并且比较每种方法的处理速度。
通过对图像的滤波、二值化、边框的识别等等操作，完成对矩形物体的角度测量。
本文采用五种方法分别对同一个矩形物体进行旋转角度测量，并比较其处理时间。
五种方式分别为，边缘直线角度测量、对角线角度测量、矩形内部标准角度测量、角点边缘角度测量、垂线角度测量。
关键词：图像处理二值化旋转角测量定位识别目录第一章矩形物体的识别 (1)1、图像滤波 (1)2、图像的边缘检测 (2)3、图像的二值化处理 (3)4、图像的区域选择及处理 (4)第二章旋转角度的测量 (6)1、边缘直线角度测量 (6)2、对角线角度测量 (8)3、矩形内部标准角度测量 (9)4、角点边缘角度测量 (10)5、垂线角度测量 (11)第三章算法时间的比较 (15)参考文献 (16)附录一 (17)1、边缘直线角度测量程序 (17)2、对角线角度测量程序 (17)3、矩形内部标准角度测量程序 (18)4、角点边缘角度测量程序 (19)5、二值化-垂线角度测量程序 (23)6、Soble-垂线角度测量程序 (24)附录二 (26)第一章矩形物体的识别1、图像滤波图1.1.1图像滤波前处理效果图1.1.2 滤波后的图像通过图像的处理，对矩形物体的识别，我们采取两个方法。
一种是边缘检测，一种是二值化处理。
通过图1.1.1和图1.1.2可以明显看出，图像中除了矩形物体外，有很多噪声白点。
由于噪声为椒盐噪声，我们采用中值滤波，既不会影响我们后续边缘的检测，也可以很好的除去噪声。
2、图像的边缘检测对于矩形物体的识别，我们采用一阶边缘检测算法soble算子。
从图1.1可知图像并不是理想图像，其中有很多噪声，而且后续需要对边缘进行处理。
要求其边缘不要太粗、尽量连通，否则影响后续的角度的误差。
所以我们选择了soble算子，它可以很好的检测出边缘效果。
图1.2.1和图1.2.2为检测前和检测后的图像。
图1.2.1 原始图像图1.2.2 soble算子检测图像3、图像的二值化处理由于所给图像背景和所识别的图像颜色差别明显，且背景颜色单一。
所以可以直接选取合适的阈值对图像进行二值化处理。
即可以很好的识别矩形物体，如图1.3.1所示。
图1.3.1二值化后图像4、图像的区域选择及处理从图1.2.2和图1.3.1可以看出图像中除了我们要后续处理的矩形物体外，边缘还有其他干扰，因为最终我们只对矩形物体处理，所以我们需要进行区域选择，选择我们感兴趣的区域进行后续处理。
图1.4.1和图1.4.2为处理前后的图像。
图1.4.1区域选择前图像图1.4.2 区域选择后图像第二章旋转角度的测量1、边缘直线角度测量对于这种方法，我们首先对图像按照第一章所介绍的方法进行处理。
识别矩形物体如图2.1.1。
图2.1.1 识别矩形物体其次，我们对整个图片像素进行处理，获得矩形物体最左边边缘。
如图2.1.2所示图2.1.2左侧边缘图像获得左侧边缘后，我们可以对直线进行操作，选取直线上面的两个点，求其斜率，即为所求矩形旋转角度。
如图2.1.3所示，红色直线为选取两点绘制的直线。
k1=-0.4图2.1.3 选取求解直线图像2、对角线角度测量这种方法主要思想是通过获得矩形物体的对顶角，求对角线斜率，获得矩形旋转角度。
首先，识别矩形物体如图2.1.1所示其次，通过对像素处理，判断第一个像素领域满足，上方、左方、右方像素为1，下方像素为0的像素点，判断第二个像素领域满足，左方、下方、右方像素为1，上方像素为0，即这两个点为矩形物体的对角零点。
并求其斜率k2=5.72图2.2.1对角线测旋转角度3、矩形内部标准角度测量这种方式是以矩形内部部件为衡量标准。
通过测量内部两点获得矩形物体旋转角度。
由于图片内部有四个圆形定位孔，所以通过识别任意两个圆形小孔，获得起坐标，求其斜率，即为矩形物体的旋转角度，k3=-2.4,如图2.3所示图2.3内部标准角度测量4、角点边缘角度测量角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法，广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维建模和目标识别等领域中。
也称为特征点检测。
角点通常被定义为两条边的交点，更严格的说，角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向的边界。
而实际应用中，大多数所谓的角点检测方法检测的是拥有特定特征的图像点，而不仅仅是“角点”。
这些特征点在图像中有具体的坐标，并具有某些数学特征，如局部最大或最小灰度、某些梯度特征等。
一阶导数(即灰度的梯度)的局部最大所对应的像素点；∙两条及两条以上边缘的交点；∙图像中梯度值和梯度方向的变化速率都很高的点；∙角点处的一阶导数最大，二阶导数为零，指示物体边缘变化不连续的方向。
首先，通过横向Prewitt查分模板分别对图像处理，然后用高斯窗口进行差分操作，其次，查找相似点，并计算其CRF判断是否为角点。
最后通过检测矩形物体的所有角点，并以7X7的领域对所有角点求平均做坐标值，选取两个顶点，求其斜率，如图2.4所示。
图2.4 角点检测图像5、垂线角度测量关于垂线角度检测方法，其原理为：首先找到矩形物体上一个点，然后以一点为中心，任意长度做一垂直直线，通过轮询的方法，判断在这条直线上的另一个边界点。
从而确定边界线的斜率。
关于这种方法的检测，我们采用了两种方式，一种是通过二值化图像识别矩形物体并进行直线斜率测量，结果如图2.5.1和图2.5.2所示，另一种是通过soble算子进行边缘检测并进行直线斜率测量，结果如图2.5.3和2.5.4所示。
K5=0.417图2.5.1 二值化矩形物体识别图2.5.2 二值化垂线角度测量效果图图2.5.3 soble算子识别效果图2.5.4 soble算子测量角度效果图第三章算法时间的比较同过对第二章的各种方法的实现与验证。
我们分别记录了其处理的时间，由于没有进行优化，所以可能有一些人为的误差存在，具体时间结果如表3.1所示。
表3.1从表3.1可以看出，角点边缘检测角度测量运行时间最快，其次是边缘直线角度测量，由于他们在处理图像中进行一些点的选择，将一些不需要的点进行排除。
对角线和矩形内部识别算法基本相同，所以时间也相差不多。
由于图像处理比较简单，处理时间和多方有关，比如当时系统CPU使用情况、循环使用次数等等。
总体来说时间基本相差不多，参考文献1、数字图像处理学电子工业出版社贾永红 20032、数字图像处理（Matlab版）电子工业出版社冈萨雷斯 2006附录一1、边缘直线角度测量程序clear alltici=imread('18.jpg');i=rgb2gray(i);A=im2bw(i,0.43);%进行区域选择for x=10:480for y=10:480if(A(x,y)==0&&A(x-1,y-1)==1&& y<280&& y>100&&x<350)B(x,y)=1;else B(x,y)=0;endendendimshow(B);%直线点选择for y=10:480if(B(200,y)==1&&B(200,y+2)==0&&B(200,y-2)==0)f1=y;endif(B(300,y)==1&&B(300,y+2)==0&&B(300,y-2)==0)b2=y;endendk=(b2-f1)/100;imshow(B);line([b2,f1],[300,200],'Color','r','LineWidth',3)t=toc2、对角线角度测量程序clear alltici=imread('18.jpg');i=rgb2gray(i);A=im2bw(i,0.43);for x=1:480for y=1:480%C(x,1)=0;if( y<480&& y>100&&x<480&&x>100)B(x,y)=A(x,y);else B(x,y)=1;endendendfor x=15:300for y=10:480if( B(x,y)==0&&B(x,y-4)==1&& B(x-1,y)==1&& B(x,y+4)==1)x1=y;y1=x;endendendfor x=240:480for y=10:480if(B(x,y)==0&&B(x,y-1)==1&& B(x+3,y)==1&& B(x,y+1)==1)x2=y;y2=x;endendendimshow(B);line([x1,x2],[y1,y2],'Color','r','LineWidth',3)k=(y2-y1)/(x2-x1);t=toc3、矩形内部标准角度测量程序clear alltici=imread('18.jpg');i=rgb2gray(i);A=im2bw(i,0.43);for x=1:480for y=1:480%C(x,1)=0;if( y<480&& y>100&&x<480&&x>100)B(x,y)=A(x,y);else B(x,y)=1;endendend%imshow(B);for x=15:300for y=10:470if( B(x,y)==1&&B(x,y-2)==1&& B(x-2,y)==1&& B(x,y+2)==1&&...B(x,y-2)==1&& B(x,y+10)==0&& B(x-10,y)==0&& B(x+10,y)==0)x1=y;y1=x;endendendfor x=240:480for y=10:470if(B(x,y)==1&&B(x,y-2)==1&& B(x-2,y)==1&& B(x,y+2)==1&&...B(x,y-2)==1&& B(x,y+10)==0&& B(x-10,y)==0&& B(x+10,y)==0)x2=y;y2=x;endendendimshow(B);line([x1,x2],[y1,y2],'Color','r','LineWidth',3)k=(y2-y1)/(x2-x1);%imshow(m);%hold ont=toc4、角点边缘角度测量程序%%%Prewitt Operator Corner Detection.m%%%时间优化--相邻像素用取差的方法%%clear;ticImage = imread('18.jpg'); % 读取图像Image = im2uint8(rgb2gray(Image));dx = [-1 0 1;-1 0 1;-1 0 1]; %dx：横向Prewitt差分模版Ix2 = filter2(dx,Image).^2;Iy2 = filter2(dx',Image).^2;Ixy = filter2(dx,Image).*filter2(dx',Image);%生成9*9高斯窗口。