计算机视觉课件(8)
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计算机视觉ppt课件
point, defocus, texture,….)------第十章
2
第七章 基于运动视觉的场景复原
3
三维运动估计
三维运动估计是指从二维图象序列来估计物体三维 运动参数以及三维结构。
SFM (Shape From Motion)
4
Singular value decomposition (S1 zk 1
F
rxx xk rzx xk
rxy yk rzy yk
rxz zk rzz zk
tx tz
y规k 1范化F 焦zykk1距1 FF=1rr,yzxx分xxkk 子 rr分yzyy yy母kk 同rrzyzz除zzkk 以 ttZzy k
x F x z
y F y z
xk 1
rxx xk rzx xk
rxy yk rzy yk
rxz rzz
tx tz
/ zk / zk
yk 1
ryx xk rzx xk
ryy yk rzy yk
ryz rzz
ty / zk tz / zk
10
小角度旋转
1
Rk
1
1
小角度旋转矩阵
11
1. 基于正交投影的三维运动估计
xk 1 xk 1 rxxxk rxy yk (rxz zk tx ) yk 1 yk 1 ryxxk ryy yk (ryz zk t y )
1
Shape(Structure) From X
解决的是从2D图像到2.5D表面形状(场景深度) 的问题
2
第七章 基于运动视觉的场景复原
3
三维运动估计
三维运动估计是指从二维图象序列来估计物体三维 运动参数以及三维结构。
SFM (Shape From Motion)
4
Singular value decomposition (S1 zk 1
F
rxx xk rzx xk
rxy yk rzy yk
rxz zk rzz zk
tx tz
y规k 1范化F 焦zykk1距1 FF=1rr,yzxx分xxkk 子 rr分yzyy yy母kk 同rrzyzz除zzkk 以 ttZzy k
x F x z
y F y z
xk 1
rxx xk rzx xk
rxy yk rzy yk
rxz rzz
tx tz
/ zk / zk
yk 1
ryx xk rzx xk
ryy yk rzy yk
ryz rzz
ty / zk tz / zk
10
小角度旋转
1
Rk
1
1
小角度旋转矩阵
11
1. 基于正交投影的三维运动估计
xk 1 xk 1 rxxxk rxy yk (rxz zk tx ) yk 1 yk 1 ryxxk ryy yk (ryz zk t y )
1
Shape(Structure) From X
解决的是从2D图像到2.5D表面形状(场景深度) 的问题
中国科学院大学模式识别国家重点实验室计算机视觉课件
Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
模式识别国家重点实验室
中国科学院自动化研究所
混合高斯模型
• 流程图
National Laboratory of Pattern Recognition
Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
模式识别国家重点实验室
中国科学院自动化研究所
运动分析
National Laboratory of Pattern Recognition
Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
?
输入图象
背景图象
National Laboratory of Pattern Recognition
Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
模式识别国家重点实验室
中国科学院自动化研究所
背景差法
• 怎样获得背景图像?
人为给定若干背景图像 –求其均值图像; –图像训练集的中值图像; 没有指定背景图象 –混合高斯模型; –其它。
National Laboratory of Pattern Recognition
Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
模式识别国家重点实验室
中国科学院自动化研究所
背景差法
• 原理:计算当前图像与背景图像的逐象素的灰 度差,再通过设置阈值来确定运动前景区域。
National Laboratory of Pattern Recognition
模式识别国家重点实验室
中国科学院自动化研究所
混合高斯模型
• 流程图
National Laboratory of Pattern Recognition
Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
模式识别国家重点实验室
中国科学院自动化研究所
运动分析
National Laboratory of Pattern Recognition
Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
?
输入图象
背景图象
National Laboratory of Pattern Recognition
Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
模式识别国家重点实验室
中国科学院自动化研究所
背景差法
• 怎样获得背景图像?
人为给定若干背景图像 –求其均值图像; –图像训练集的中值图像; 没有指定背景图象 –混合高斯模型; –其它。
National Laboratory of Pattern Recognition
Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
模式识别国家重点实验室
中国科学院自动化研究所
背景差法
• 原理:计算当前图像与背景图像的逐象素的灰 度差,再通过设置阈值来确定运动前景区域。
National Laboratory of Pattern Recognition
计算机视觉技术与模式识别培训课件
04
基于滤波的目标跟踪
利用滤波算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波等)对目标进行跟踪,通过对目标状态的预测和更新来实现跟踪。
介绍人脸检测与跟踪的应用场景和技术原理,以及常见的算法和模型,如MTCNN、Siamese网络等。
人脸检测与跟踪
介绍车辆检测与跟踪的应用场景和技术原理,以及常见的算法和模型,如YOLO、SSD等。
前向传播与反向传播
神经网络通过前向传播计算输出结果,通过反向传播调整网络参数以优化目标函数。反向传播算法是神经网络训练的核心。
损失函数与优化器
损失函数用于衡量网络预测结果与实际结果的差距,优化器则用于调整网络参数以最小化损失函数。常见的损失函数有均方误差、交叉熵等,常见的优化器有梯度下降、Adam等。
应用领域
随着人工智能技术的不断发展,计算机视觉的应用前景将更加广阔。未来,计算机视觉将在自动驾驶、智能家居、智能医疗等领域发挥更大的作用。同时,随着5G、物联网等新技术的普及,计算机视觉的应用场景也将更加丰富。
前景
图像预处理与特征提取方法
02
灰度化
去噪
二值化
归一化
01
02
03
04
将彩色图像转换为灰度图像,减少检测与避让。通过图像处理和机器学习技术,实时检测道路上的行人,并根据行人的位置和速度,自动规划安全避让路径。
案例二
基于深度学习的交通信号识别。利用深度学习技术,对交通信号灯进行准确识别和分类,确保自动驾驶车辆在复杂交通环境中的安全行驶。
案例三
基于多传感器融合的自动驾驶系统。结合激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器,实现全方位、多层次的环境感知和目标跟踪,提高自动驾驶系统的可靠性和安全性。
车牌识别
对印刷或手写文字进行图像预处理和特征提取,识别出文字内容,用于文档数字化和自然语言处理等领域。
基于滤波的目标跟踪
利用滤波算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波等)对目标进行跟踪,通过对目标状态的预测和更新来实现跟踪。
介绍人脸检测与跟踪的应用场景和技术原理,以及常见的算法和模型,如MTCNN、Siamese网络等。
人脸检测与跟踪
介绍车辆检测与跟踪的应用场景和技术原理,以及常见的算法和模型,如YOLO、SSD等。
前向传播与反向传播
神经网络通过前向传播计算输出结果,通过反向传播调整网络参数以优化目标函数。反向传播算法是神经网络训练的核心。
损失函数与优化器
损失函数用于衡量网络预测结果与实际结果的差距,优化器则用于调整网络参数以最小化损失函数。常见的损失函数有均方误差、交叉熵等,常见的优化器有梯度下降、Adam等。
应用领域
随着人工智能技术的不断发展,计算机视觉的应用前景将更加广阔。未来,计算机视觉将在自动驾驶、智能家居、智能医疗等领域发挥更大的作用。同时,随着5G、物联网等新技术的普及,计算机视觉的应用场景也将更加丰富。
前景
图像预处理与特征提取方法
02
灰度化
去噪
二值化
归一化
01
02
03
04
将彩色图像转换为灰度图像,减少检测与避让。通过图像处理和机器学习技术,实时检测道路上的行人,并根据行人的位置和速度,自动规划安全避让路径。
案例二
基于深度学习的交通信号识别。利用深度学习技术,对交通信号灯进行准确识别和分类,确保自动驾驶车辆在复杂交通环境中的安全行驶。
案例三
基于多传感器融合的自动驾驶系统。结合激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器,实现全方位、多层次的环境感知和目标跟踪,提高自动驾驶系统的可靠性和安全性。
车牌识别
对印刷或手写文字进行图像预处理和特征提取,识别出文字内容,用于文档数字化和自然语言处理等领域。
中国科学院大学模式识别国家重点实验室计算机视觉课件
图像分割的难点
• 图像分割是中层视觉中的最基本问题,也是计算视觉和图像 理解中的最基本问题之一。它还是该领域国际学术界公认的 将会长期存在的最困难的问题之一。
• 图像分割之所以困难的一个重要原因是其并不完全属于图象 特征提取问题,它还涉及到各种图像特征的知觉组织。
阈值法
阈值法基本原理:通过设定不同的特征阈值,把图像像素点分 为若干类.常用的特征包括:灰度、彩色特征、由原始灰度或 彩色值变换得到的特征。
阈值法—Otsu法
最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自 适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称Otsu法。 Otsu法按图像的灰度特性将图像分成背景和目标两部分,背景 和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越 大。当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两 部分差别变小。 因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。
计算机视觉—图像分割
申抒含 中国科学院自动化研究所 模式识别国家重点实验室
计算机视觉课程结构图
图像 2.特征检测 3.特征匹配
4.图像分割 6.运动估计 7.目标跟踪
5.图像配准
8-11.三维重建
12.识别 13.人脑工程
什么是图像分割
图像分割就是指把图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣目 标的技术和过程。
对于直方图中波峰不明显或者波谷平坦宽阔的图像无法使用。
阈值法—迭代法
基本流程: 1. K=0,初始阈值选取为图像的平均灰度TK ; 2. 用TK将图像的象素点分作两部分,计算两部分各自的平均 灰度,小于TK的部分为TA,大于TK的部分为TB; 3. 计算TK+1 =(TA + TB) /2,将TK+1作为新的全局阈值代替TK; 4. K=K+1; 5. 重复过程2-5,如此迭代,直至TK 收敛,即TK+1 =TK。
计算机视觉--3D Computer Vision ppt课件
ppt课件
22
Vanishing points and lines
Parallel lines in the world intersect in the image at a “vanishing point”
ppt课件
23
Vanishing points and lines
Vanishing Line
Vanishing Pointo
oVanishing Point
ppt课件
24
Vanishing points and lines
Vanishing line
Vertical vanishing point
(at infinity)
Vanishing point
Slide from Efros, Photo from Criminisi
• Many methods have been developed using this approach. • Major advantage -- simple to use. • Low spatial resolution -- patterns become sparser with
distance. • Some close range (4cm) sensors exist with good depth
have an inadequate depth resolution (1cm at best) for most practical industrial vision purposes.
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Structured Light Methods
• Project patterns of light (grids, stripes, elliptical patterns
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
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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》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
许多深度学习算法的可解释性较差,难以理解其决策过程和原理,这限制了其在 一些需要解释的场景中的应用。
鲁棒性差
计算机视觉算法在面对复杂环境和噪声干扰时,容易出现误判和失效,鲁棒性有 待提高。
多模态信息融合与跨域问题
多模态信息融合
计算机视觉任务通常涉及多种模态的信息, 如图像、文本、音频等,如何有效地融合这 些信息以提高任务性能是一个挑战。
安全与隐私
随着智能监控的普及,安全与隐私保护也成为了计算机视觉领域的一个重要研究方向,涉及到视频数 据的加密、水印、隐私保护等方面的技术。
医学影像分析
医学影像分析
计算机视觉技术在医学影像分析中发挥着重 要作用,通过对医学影像进行自动分析和识 别,可以辅助医生进行疾病诊断和治疗。
图像分割和识别
在医学影像分析中,图像分割和识别是两个 重要的任务,通过对医学影像进行分割和分 类,可以提取出病变区域和器官等重要信息 ,为医生提供更加准确的诊断依据。
04
计算机视觉技术前沿
深度学习在计算机视觉中的应用
深度学习技术
深度学习在计算机视觉领域的应用已经取得了显著的进展,通过构建深度神经网络,可以 自动提取图像中的特征,实现各种复杂的视觉任务,如目标检测、图像识别、图像生成等 。
卷积神经网络(CNN)
CNN是深度学习在计算机视觉领域中最常用的模型之一,它通过模拟人眼视觉细胞的层 级结构,能够从原始图像中逐层提取越来越抽象的语义信息,从而实现对图像的分类、检 测、分割等任务。
未来趋势
随着深度学习等技术的突破,计 算机视觉将在更多领域得到应用 ,并不断提升其准确性和智能化 水平。
应用领域
工业自动化
计算机视觉在工业自动化领域 应用广泛,如生产线上的质量
鲁棒性差
计算机视觉算法在面对复杂环境和噪声干扰时,容易出现误判和失效,鲁棒性有 待提高。
多模态信息融合与跨域问题
多模态信息融合
计算机视觉任务通常涉及多种模态的信息, 如图像、文本、音频等,如何有效地融合这 些信息以提高任务性能是一个挑战。
安全与隐私
随着智能监控的普及,安全与隐私保护也成为了计算机视觉领域的一个重要研究方向,涉及到视频数 据的加密、水印、隐私保护等方面的技术。
医学影像分析
医学影像分析
计算机视觉技术在医学影像分析中发挥着重 要作用,通过对医学影像进行自动分析和识 别,可以辅助医生进行疾病诊断和治疗。
图像分割和识别
在医学影像分析中,图像分割和识别是两个 重要的任务,通过对医学影像进行分割和分 类,可以提取出病变区域和器官等重要信息 ,为医生提供更加准确的诊断依据。
04
计算机视觉技术前沿
深度学习在计算机视觉中的应用
深度学习技术
深度学习在计算机视觉领域的应用已经取得了显著的进展,通过构建深度神经网络,可以 自动提取图像中的特征,实现各种复杂的视觉任务,如目标检测、图像识别、图像生成等 。
卷积神经网络(CNN)
CNN是深度学习在计算机视觉领域中最常用的模型之一,它通过模拟人眼视觉细胞的层 级结构,能够从原始图像中逐层提取越来越抽象的语义信息,从而实现对图像的分类、检 测、分割等任务。
未来趋势
随着深度学习等技术的突破,计 算机视觉将在更多领域得到应用 ,并不断提升其准确性和智能化 水平。
应用领域
工业自动化
计算机视觉在工业自动化领域 应用广泛,如生产线上的质量
《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。
计算机视觉ppt课件
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(2) 路径
和 路48路路[径i径径0 :,从::像 像互j像0 素素为]素与与邻[,i其其点1,近近j1 邻邻][到i像像 0像,,素 素素j,是是0[]i48n 连连,通通jn 关关]的系系一[[个iikn像,, jj素kn]序] 列:[ik1, jk1]
,
(3)前景
图像中值为1的全部像素的集合,用S表示.
5,5,1,5,4
18
3.5 二值图像算法 3.5.1 定义 (1)近邻:
4邻点(4-neighbors):有公共边关系的两个像素. 8邻点(8-neighbors):两个像素至少共享一个顶角 4连通(4-connected):一个像素与其4邻点的关系 8连通(4-connected):一个像素与其8邻点的关系
第 3章
二值图象分析 Binary Image Analysis
1
3.1 二值图象
二值图像例
2
(2) 二值图象的特点 a. 二值图像只有两个灰度级,其中物体像素值为1,背景像素值为0; b. 图象中许多的特征如边缘、轮廓可以用二值图像表示; c.二值图像处理的算法简单,所需的内存小,计算速度快; d.二值视觉系统技术可用于灰度图像视觉系统 。
3
(3)二值图象的获取 a. 硬件实现
敏感元二值输出或逻辑输出。敏感元模拟值 输出,通过硬件电路二值 化。 b. 软件实现
灰度图象可以通过阈值(threshold)分割进行二值化处理。
4
(4)灰度图象的二值化
图象二值化 设一幅灰度图像中物体的灰度分布在某一区间内,经过阈值运算后的图
像为二值图像。
7
(1) 尺寸和位置 一幅二值图像区域的面积(或零阶矩)由下式给出:
8
物体的中心位置:
(2) 路径
和 路48路路[径i径径0 :,从::像 像互j像0 素素为]素与与邻[,i其其点1,近近j1 邻邻][到i像像 0像,,素 素素j,是是0[]i48n 连连,通通jn 关关]的系系一[[个iikn像,, jj素kn]序] 列:[ik1, jk1]
,
(3)前景
图像中值为1的全部像素的集合,用S表示.
5,5,1,5,4
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3.5 二值图像算法 3.5.1 定义 (1)近邻:
4邻点(4-neighbors):有公共边关系的两个像素. 8邻点(8-neighbors):两个像素至少共享一个顶角 4连通(4-connected):一个像素与其4邻点的关系 8连通(4-connected):一个像素与其8邻点的关系
第 3章
二值图象分析 Binary Image Analysis
1
3.1 二值图象
二值图像例
2
(2) 二值图象的特点 a. 二值图像只有两个灰度级,其中物体像素值为1,背景像素值为0; b. 图象中许多的特征如边缘、轮廓可以用二值图像表示; c.二值图像处理的算法简单,所需的内存小,计算速度快; d.二值视觉系统技术可用于灰度图像视觉系统 。
3
(3)二值图象的获取 a. 硬件实现
敏感元二值输出或逻辑输出。敏感元模拟值 输出,通过硬件电路二值 化。 b. 软件实现
灰度图象可以通过阈值(threshold)分割进行二值化处理。
4
(4)灰度图象的二值化
图象二值化 设一幅灰度图像中物体的灰度分布在某一区间内,经过阈值运算后的图
像为二值图像。
7
(1) 尺寸和位置 一幅二值图像区域的面积(或零阶矩)由下式给出:
8
物体的中心位置:
中国科学院大学模式识别国家重点实验室计算机视觉课件
左图中数字表示类别
阈值高时(实线),容易产生False Negative; 阈值低时(虚线),容易产生False Positive。
特征匹配—最近邻法
最近邻法:给定一个较低阈值,返回阈值内匹配距离最小的特 征点作为匹配点。
左图中颜色表示类别
使用最近邻法,DA与DB正确匹配,但DD与DC错误匹配。
特征匹配—最近邻比值法
构造PCA-SIFT描述子
• • • • • 以特征点为中心根据主方向取一个41×41的窗口; 将窗口主方向旋转至水平; 计算窗口的水平和竖直梯度,得到两个39×39的梯度图 ; 将梯度图写成一个39×39×2=3042维的向量; 使用PCA将得到的3042维向量降到36维构成描述子。
(Ke and Sukthankar, 2004)
最近邻比值法:当距离最近的特征点和距离次近特征点间距离 比值小于一定阈值时,将距离最近的特征点作为匹配点,否则 无匹配点。
特征描述—GLOH
构造GLOH描述子
• • • • • 使用对数极坐标结构替代SIFT的4象限; 空间上取半径6、11和15,角度上分八个区间(除中间区域); 梯度方向分为16份,构成一个272(17×16)维梯度直方图; 使用PCA将得到的272维向量降到128维构成描述子; 这个PCA的协方差矩阵 通过在47,000个图像path上训练得到。
特征描述—MOPS
Haar小波变换
MOPS中使用到的Haar特征中的前三个 相当于对8×8窗口分别在深灰和浅灰区域求和后相减,其值作为这一 Haar特征的系数。 在计算机视觉中,Haar特征最早由Viola 和Jones在2001年用于人脸检测。
特征描述—SIFT
SIFT:Scale Invariant Feature Transform
相关主题
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1) Solve rotation with quaternion:
Orthonornal constraint of rotation matrix is absorbed in quaternion expression.
In absolute coordinate system, a set of points at a 3D object
One should remember the constraint of rotation matrix that is orthogonal matrix, i.e.
R R(1) | R(2) | R(3)
R(i)
R( j)
1 0
for i j for i j
This adds 6 additional equations in solving for rotation.
Course 12 Calibration
Course 12 Calibration
1.Introduction
In theoretic discussions, we have assumed: ----- Camera is located at the origin of coordinate system
of scene. ----- Optic axis of camera is pointing in z-direction of scene
coordinates. ----- Image plane is to perpendicular to z-axis with origin at
(f, 0, 0) ----- X and Y axes of image coordinates are parallel to x
are :
{ pa1,
pa2 ,
,
paN
}
In model coordinate system, the same set of points are
correspondingly
measuredas: { pm1, pm2 ,
,
pmN
}
they satisfy
pai R(q) pmi p0
----- Relative orientation: between two camera systems.
----- Exterior orientation: between camera and scene systems
----- Interior orientation: within a camera, such as camera constant, principal point, lens distortion, etc.
2) Coordinate systems:
----- scene coordinates (global coordinates, world
coordinates, absolute coordinates).
----- Camera coordinates.
----- Image coordinate systems (X ,Y )
----- Pixel coordinates [i, j]
For a image of size m×n, image center
cˆx
m 1 2
cˆy
n 1 2
X
sx (
j
cˆx )
sx (
j
m 1) 2
Y
sy (i
cˆy )
sy (i
n 1) 2
2. Absolute orientation:
In absolute coordinate system:
Centroid of the point set is
And
the
ray
Pa
from
1 N
set
N
Pai
i 1
centroid
to
pointpai
is:
rai pai pa
In the same way, in model coordinate system:
absolute
coordinates;
p0
is
the
origin
of
model
coordinate
system in the absolute coordinate system.
Given:
pa,i ,
pm,i
(i
1,2,3,)
We want to find:
R and p0
It is the same expression as 3D motion estimates from 3D points. Therefore, all the algorithms of motion estimation (using 3D points) can be used to solve for absolute orientation.
pc (xm , ym , zm ) pa ( xa , ya , za )
in model coordinate system. in absolute coordinate system.
Then:
pa Rpm p0
where R is rotation of model coordinate corresponding to
and y axes of scene coordinates, respectively. ----- No any distortions for camera, i.e. pinhole camera
model.
1) What we need to calibrate:
----- Absolute orientation: between two coordinate systems, e.g.,robot coordinates and model coordinates.
To find out relationship between two coordinate systems from 3 or more 3D points that have expressed in the two coordinate systems.
Let a 3Dpoint p is expressed by