计算机视觉Chapter7
计算机视觉的基本流程
计算机视觉的基本流程
计算机视觉是一种模拟人类视觉的技术，它通过算法和数学模型来使计算机识别和理解图像或视频中的对象和场景。
计算机视觉的基本流程包括以下步骤：
1. 图像采集：计算机视觉的第一步是获取图像或视频。
这可能涉及到使用摄像机、扫描仪或其他设备来捕捉图像或视频。
2. 图像处理：图像或视频采集后，需要进行预处理。
这可能包括降噪、增强图像对比度等操作，以便更好地提取有用信息。
3. 特征提取：接下来，需要从图像或视频中提取关键特征。
这可能包括物体的形状、大小、颜色、纹理等信息。
4. 特征匹配：在识别物体时，需要将提取的特征与已知物体的特征进行匹配。
这可能涉及到使用匹配算法，如SIFT、SURF等。
5. 目标检测：一旦特征匹配成功，就可以进行目标检测。
这可能涉及到使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）等。
6. 目标跟踪：如果目标在图像或视频中移动，需要进行目标跟踪。
这可能涉及到使用滤波器、卡尔曼滤波器等算法。
7. 目标识别：最后一步是识别目标。
这可能涉及到使用神经网络、深度学习等算法。
总之，计算机视觉的基本流程包括图像采集、图像处理、特征提取、特征匹配、目标检测、目标跟踪和目标识别。
这些步骤通常需要进行多次迭代，以不断提高计算机视觉的准确性和效率。
- 1 -。
《计算机视觉》知识要点总结终极
1、、。
；视觉是人类观察世界、认知世界的重要功能手段。
人类从外界获得信息约有80%来自视觉系统。
2、计算机视觉是指用计算机实现人类的视觉功能，即对客观世界中三维场景的感知、加工和理解。
计算机视觉的研究方法只有有两种：一种是仿生学的方法，参照人类视觉系统的结构原理，建立相应的处理模块完成类似的功能和工作；另一种是工程的方法，即从分析人类视觉过程的功能着手，并不刻意模拟人，视觉系统内部结构，而仅考虑系统的输入和输出，并采用任何现有的手段来实现系统的功能。
计算机视觉主要研究目标有两个：一是建立计算机视觉系统来完成各种视觉任务；二是把该研究作为探索人脑视觉工作机理的手段，即生物学机理。
3、计算机视觉系统的功能模块主要有以下几个模块：图像采集、预处理、基元检测、目标分割、表达描述、形状分析等，参考下图1.4.14、整个视觉过程是由光学过程，化学过程和神经处理过程这3个顺序的子过程所构成。
光学过程：我们需要掌握的是人眼水平截面的示意图，见图2.1.1。
光学过程基本确定了成像的尺寸。
类似照相机。
化学过程：视网膜表面的光接收细胞可分为：锥细胞（亮视觉）和柱细胞（暗视觉）。
化学过程，基本确定了成像的亮度或颜色。
神经处理过程：将对光的感觉转换为对景物的知觉。
视觉处理过程流图2.1,2如下：5、形状知觉是对景物各部分相对关系的知觉，也与视野中各种空间关系的知觉有关。
6、轮廓（封闭的边界）是形状知觉中最基本的概念，人在知觉一个形状以前一定先看到轮廓。
轮廓的构成如果用数学语言来说就是轮廓对应亮度的二阶导数。
轮廓与形状又有区别，轮廓不等于形状。
轮廓在帮助构成形状时还有“方向性”。
轮廓通常倾向于对它所包围的空间发生影响，即轮廓一般是向内部而不是向外部发挥构成形状的作用。
7、主观轮廓：在没有直接刺激作用下产生的轮廓知觉。
主观轮廓的形成是在一定感觉信息的基础上进行知觉假设的结果8、空间知觉的问题本质是一个深度感知的问题。
人对空间场景的深度感知主要依靠双目视觉实现。
计算机视觉技术与模式识别培训课件
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。
《计算机视觉》PPT课件
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
精选课件ppt
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
精选课件ppt
6
Tools
Intel OpenCV, IPL
✓ Camera calibration (Zhang Zhengyou’s method) ✓ Face detection (a variation of Viola’s) ✓ Motion analysis and object tracking
计算机视觉课件笔记
3 视网膜：将光信号转变成电脉冲信号 1 光感受体：包括视锥细胞和视杆细胞。作 用是将光信号转换为电脉冲信号。 视锥细胞：亮视觉 视杆细胞：暗视觉 2 中间层： 构成视觉信息传输的直接和间接 通道。 3 神经节细胞层：视觉信息在这里形成纤维 束,离源自人眼。光线 ---------
4 视觉通路概述： 视网膜 视觉传导通路：光线—角膜—瞳孔—晶状体—玻璃体—视 网膜色素上皮细胞层 — 视锥视杆细胞层 — 双极神经原 — 节细胞—视神经—视交叉—视束—外侧膝状体—视辐射— 大脑半球枕叶皮质。 视觉反射通路：光线—角膜—瞳孔—晶状体—玻璃体—视 网膜色素上皮细胞层 — 视锥视杆细胞层 — 双极神经原 — 节细胞—视神经—视交叉—视束—外侧膝状体—上丘臂— 双侧上丘 — 中脑动眼神经副交感核 — 动眼神经 — 睫状神 经节—节后纤维—瞳孔、睫状体—调节瞳孔对光反射和视 觉反射
第三讲：数学基础 1 线性代数知识复习：齐次坐标系、普通二维坐标和二维齐次坐标之间进行转换、行列式、行列式几何意义（二阶 行列式：平面平行四边形的有向面积；三阶行列式：平行六面体的有向体积；n 阶行列式：n 维平行多面体的有向 容积） 、行列式性质、两个三维向量叉积、矩阵、任意一个矩阵其本身蕴含一个变换、矩阵与线性变换之间的关系 （矩阵变换就是线性变换） 、二阶矩阵对应线性变换的平面几何图形小结、矩阵的秩（初等变换不改变矩阵的秩） 、 矩阵的 K 阶子式、满秩矩阵、满秩矩阵的逆矩阵、反对称矩阵、二元/三元线性方程组解的行列式表示、Gramer(克 拉姆)法则、三点共线的判定（三点的齐次坐标行列式的值为 0） 、
det( p1 , p3 ) det( p1 , p4 ) : det( p2 , p3 ) det( p2 , p4 )
计算机视觉概述
计算机视觉概述计算机视觉是一门研究让计算机能够理解和解释图像和视频内容的学科。
它的目标是使计算机能够看懂和分析图像，从而识别物体、人脸、文字等。
计算机视觉技术在人工智能和机器研究领域发挥着重要的作用。
在计算机视觉中，主要涉及以下几个关键问题：1. 图像获取图像获取是计算机视觉的第一步，它涉及到使用传感器和相机来获取图像。
传感器将图像转换为数字信号，以便计算机能够处理和分析。
2. 图像预处理在图像进入算法之前，通常需要对其进行预处理。
这包括去噪、增强、调整亮度和对比度等操作，以提高后续算法的准确性和鲁棒性。
3. 特征提取特征提取是计算机视觉中的核心任务之一。
它涉及从图像中提取有用的特征，比如边缘、纹理和颜色等。
这些特征可以帮助我们理解图像中的内容和结构。
4. 目标检测与识别目标检测与识别是计算机视觉的一个重要应用领域。
它涉及到在图像中定位和识别特定的目标物体，比如人脸、车辆、字符等。
这对于许多应用，如自动驾驶、安全监控和人脸识别等都是至关重要的。
5. 图像分割与语义理解图像分割是将图像分解为不同的区域或对象的过程。
它有助于我们理解图像中的语义信息，如道路、建筑物和人物等。
图像分割在医学图像处理、机器人导航和数字地图创建等方面有广泛的应用。
6. 三维重建与立体视觉三维重建和立体视觉是计算机视觉的另一个重要研究领域。
它涉及从多个角度的图像中重建出三维场景的形状和结构，以及推测深度信息。
这对于虚拟现实、增强现实和机器人导航等领域具有重要意义。
7. 视频分析与动作识别视频分析和动作识别是计算机视觉中的关键任务之一。
它涉及从视频序列中提取有关对象的运动和行为的信息。
这对于视频监控、行为分析和体育分析等方面都非常重要。
综上所述，计算机视觉是一门研究让计算机能够理解和解释图像和视频内容的学科。
它在人工智能和机器学习领域具有重要作用，并正在广泛应用于诸多领域中。
公共基础知识计算机视觉基础知识概述
《计算机视觉基础知识概述》一、引言计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”的科学，它旨在让计算机能够理解和解释图像和视频中的内容。
随着科技的不断发展，计算机视觉已经成为人工智能领域的一个重要分支，广泛应用于各个领域，如医疗、安防、交通、娱乐等。
本文将对计算机视觉的基本概念、核心理论、发展历程、重要实践以及未来趋势进行全面的阐述与分析。
二、基本概念1. 图像与视频- 图像是由像素组成的二维矩阵，每个像素包含颜色和亮度信息。
常见的图像格式有 JPEG、PNG、BMP 等。
- 视频是由一系列连续的图像帧组成，通常以一定的帧率播放。
常见的视频格式有 MP4、AVI、MOV 等。
2. 特征提取- 特征提取是计算机视觉中的一个关键步骤，它旨在从图像或视频中提取出具有代表性的特征，以便计算机进行后续的分析和处理。
常见的特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
3. 目标检测与识别- 目标检测是指在图像或视频中检测出特定的目标物体，如人、车、动物等。
目标识别则是在检测出目标物体的基础上，进一步确定其类别和属性。
三、核心理论1. 图像处理技术- 图像处理技术包括图像增强、图像滤波、图像分割等。
图像增强可以提高图像的质量和对比度；图像滤波可以去除图像中的噪声；图像分割可以将图像分成不同的区域，以便进行后续的分析和处理。
2. 机器学习算法- 机器学习算法在计算机视觉中起着至关重要的作用。
常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、神经网络等。
这些算法可以通过对大量的图像数据进行训练，学习到图像中的特征和模式，从而实现目标检测、识别等任务。
3. 深度学习模型- 深度学习是近年来计算机视觉领域的一个重大突破。
深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等，具有强大的特征提取和模式识别能力，可以自动学习图像中的特征，无需人工设计特征。
四、发展历程1. 早期阶段- 计算机视觉的研究可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时主要是通过对图像的分析和处理来实现简单的目标检测和识别任务。
计算机视觉课件
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》知识要点总结终极
《计算机视觉》知识要点总结终极计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”和“理解”图像和视频的领域。
它涉及到图像处理、图像分析、模式识别、机器学习等多个学科的知识。
下面是《计算机视觉》的一些重要知识要点的总结：1.图像和图像处理：图像是计算机视觉的基本输入，理解图像的内容和特征是计算机视觉的首要任务。
图像处理技术包括图像增强、图像滤波、边缘检测等，用于提高图像的质量和清晰度。
2.特征提取和描述：特征用于描述图像中的重要信息，如纹理、形状、颜色等。
常用的特征提取算法包括SIFT、SURF、HOG等，通过这些算法可以获取图像的特征向量，用于后续的图像分类、检索等任务。
3.目标检测与识别：目标检测是指在图像中定位并标记出感兴趣的目标物体，目标识别是指识别目标物体的类别。
常用的目标检测和识别方法包括基于特征的方法、深度学习方法等。
4.图像分割：图像分割是将图像分为若干个子区域，每个区域具有相似的特征。
常用的图像分割方法包括阈值分割、边缘分割、基于区域的分割等，可以用于图像分析、目标提取等任务。
5.三维重建与摄像机模型：三维重建是指根据多个图像或视频估计出场景的三维结构，摄像机模型是用于描述摄像机的内部参数和外部姿态的数学模型。
常用的三维重建方法包括立体视觉、结构光、光场摄影等。
6.图像识别与分类：图像识别是指将图像分为不同的类别，图像分类是指将图像分为预定义的类别。
常用的图像识别和分类方法包括传统的机器学习方法如SVM、KNN，以及深度学习方法如卷积神经网络。
7.目标跟踪：目标跟踪是指在连续的图像序列中追踪特定目标的位置和状态。
常用的目标跟踪方法包括基于特征匹配的方法、基于深度学习的方法等。
8.图像生成：图像生成是指利用计算机生成逼真的图像，包括计算机图形学、图像合成和图像增强等技术。
常用的图像生成方法包括纹理合成、图像风格转换等。
9.视觉SLAM：视觉SLAM是指在未知场景中同时估计摄像机的轨迹和场景的结构，常用于机器人导航、增强现实等领域。
计算机视觉ppt
➢ 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。
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。
二值数学形态学
基本集合定义
(1) 集合：用大写字母表示，空集记为 (2) 元素：用小写字母表示 (3) 子集： (4) 并集： (5) 交集：
(6) 补集： Ac x x A (7) 位移： ( A)x y y a x, a A (8) 映像： Aˆ x x a, a A (9) 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
➢ 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。
➢ 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，
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（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
OpenCV计算机视觉教程
OpenCV计算机视觉教程Chapter 1: Introduction to OpenCVOpenCV (Open Source Computer Vision Library) is a free and open-source computer vision and machine learning software library. It provides a wide range of functionalities for image and video processing, object detection and recognition, and much more. This chapter introduces the basics of OpenCV and its applications.1.1 What is computer vision?Computer vision is a field of study that focuses on developing algorithms and techniques to enable computers to understand and analyze visual data, such as images and videos. It aims to replicate human vision capabilities using computer algorithms.1.2 Importance of computer visionComputer vision has emerged as a critical technology in various fields, including autonomous vehicles, healthcare, robotics, surveillance, and augmented reality. It enables machines to perceive and interpret the visual environment, leading to numerous applications and advancements in these domains.1.3 Introduction to OpenCVOpenCV was initially developed by Intel in 1999 and became an open-source project in 2000. It is written in C++, but provides interfaces for various programming languages, including Python andJava. OpenCV supports multiple platforms, including Windows, Linux, macOS, iOS, and Android, making it accessible and widely used in both research and industrial applications.Chapter 2: Image Processing with OpenCVImage processing is a fundamental task in computer vision. OpenCV provides a rich set of functions and algorithms for manipulating and enhancing images. This chapter covers various techniques in image processing using OpenCV.2.1 Image loading and displayOpenCV provides functions to read and display images in different formats, such as JPEG, PNG, and BMP. These functions allow users to load and view images, making it easier to work with image data.2.2 Image filteringImage filtering techniques, such as blurring, sharpening, and edge detection, are commonly used in image processing applications. OpenCV offers a range of filter functions that can be used to apply these operations on images.2.3 Image transformationsTransforming images can be useful in tasks such as resizing, rotating, and flipping. OpenCV provides functions to perform these transformations efficiently, allowing users to modify images as needed.2.4 Image segmentationImage segmentation is the process of partitioning an image into multiple regions with similar characteristics. OpenCV includes algorithms for popular segmentation techniques, such as thresholding, region growing, and watershed.Chapter 3: Object Detection and Recognition with OpenCVObject detection and recognition are key components of computer vision systems. OpenCV provides powerful tools and algorithms for detecting and identifying objects in images and videos. This chapter explores the techniques and algorithms used in object detection and recognition with OpenCV.3.1 Feature extractionFeature extraction plays a crucial role in object detection and recognition. OpenCV offers built-in functions to extract various types of features, including corners, edges, and descriptors like SURF and SIFT.3.2 Object detection using Haar cascadesHaar cascades are widely used for object detection, especially for face detection. OpenCV provides pre-trained Haar cascade models that can be easily used to detect specific objects, such as faces, eyes, and smiles.3.3 Deep learning-based object detectionWith the rise of deep learning, OpenCV has integrated popular deep learning frameworks, such as TensorFlow and PyTorch. These frameworks enable users to utilize deep neural networks for object detection and recognition tasks.3.4 Object trackingObject tracking is the process of following a specific object's movement in a sequence of images or videos. OpenCV provides multiple tracking algorithms, such as MOSSE and KCF, which can be applied to track objects in real-time.Chapter 4: Camera Calibration and 3D Vision with OpenCVCamera calibration and 3D vision are essential for various applications, including robotics, augmented reality, and 3D reconstruction. OpenCV provides tools to calibrate cameras and perform 3D vision tasks. This chapter delves into these topics using OpenCV.4.1 Camera calibrationCalibrating a camera involves estimating its intrinsic and extrinsic parameters to correct for lens distortion, perspective, and other calibration errors. OpenCV provides functions and algorithms for camera calibration, making it easier to obtain accurate camera parameters.4.2 3D reconstructionOpenCV offers methods to reconstruct 3D scenes from multiple 2D images or videos. By utilizing camera calibration and image triangulation techniques, users can generate 3D models and measure distances in real-world dimensions.4.3 Augmented realityAugmented reality (AR) overlays virtual content onto the real world. OpenCV provides functionalities to align virtual objects with real-world scenes, enabling the development of AR applications. This includes marker-based tracking and camera pose estimation.4.4 Structure from Motion (SfM)SfM is a technique that reconstructs 3D scenes from a collection of 2D images. OpenCV includes algorithms for SfM, allowing users to perform accurate 3D reconstructions from image sequences.ConclusionOpenCV is a powerful and versatile library for computer vision tasks. This tutorial provided an overview of its capabilities, covering image processing, object detection and recognition, camera calibration, and 3D vision. By leveraging OpenCV's functionalities, researchers and developers can explore and implement various computer vision applications efficiently. OpenCV continues to evolve, adapting to new technologies and advancements, making it an essential tool in the field of computer vision.。
计算机视觉入门指南
计算机视觉入门指南在当今科技飞速发展的时代，计算机视觉作为一门充满活力和潜力的学科，正逐渐走进我们的生活，并在各个领域发挥着重要作用。
从人脸识别解锁手机，到自动驾驶汽车感知周围环境，再到医疗影像诊断疾病，计算机视觉的应用无处不在。
如果你对这个领域充满好奇，想要入门一探究竟，那么这篇文章将为你提供一份实用的指南。
一、什么是计算机视觉计算机视觉，简单来说，就是让计算机像人类一样“看”世界，并理解所看到的内容。
它的目标是使计算机能够从图像或视频中获取有价值的信息，并进行分析和处理。
当我们人类用眼睛看东西时，大脑会迅速对看到的图像进行理解和解释。
比如，我们能够轻松地识别出一个人的面孔、分辨出不同的物体、判断物体的距离和运动方向等。
计算机视觉要做的就是让计算机模拟人类的这种视觉能力，通过算法和模型对图像进行处理和分析，从而实现类似的功能。
但计算机看到的图像和我们人类看到的有所不同。
对于计算机来说，图像只是一堆数字，每个数字代表了图像中某个像素点的颜色和亮度等信息。
计算机视觉的任务就是从这些数字中找出规律和特征，进而理解图像的内容。
二、计算机视觉的应用领域计算机视觉的应用范围非常广泛，涵盖了众多领域。
在安防领域，人脸识别和监控系统可以快速准确地识别出可疑人员，提高安全性。
在交通领域，自动驾驶技术依靠计算机视觉来感知路况、识别交通标志和其他车辆，保障行车安全。
在医疗领域，计算机视觉可以帮助医生分析X 光、CT 等医学影像，辅助疾病诊断。
比如，检测肿瘤的位置和大小，判断骨折的情况等。
在工业生产中，计算机视觉可以用于质量检测，自动检测产品的缺陷，提高生产效率和产品质量。
此外，计算机视觉在娱乐、教育、农业等领域也有着广泛的应用，如虚拟现实游戏、智能教育辅助工具、农作物病虫害监测等。
三、计算机视觉的基本原理要实现计算机视觉，需要掌握一些基本的原理和技术。
首先是图像采集。
这就像是给计算机提供“原材料”，常见的图像采集设备有摄像头、扫描仪等。
计算机视觉基础
计算机视觉基础计算机视觉是计算机科学中的重要领域，它致力于开发能够模仿人类视觉系统的技术和算法，实现对图像和视频的理解与分析。
本文将介绍计算机视觉的基础知识和核心概念。
一、图像表示与处理在计算机视觉中，图像是最基本的数据类型。
图像可以通过数字矩阵来表示，每个像素点都有对应的数值。
常见的图像格式包括位图（Bitmap）、灰度图和彩色图。
图像处理是指对图像进行各种操作，如滤波、旋转、缩放等，以提取图像中的有用信息。
二、图像特征提取图像特征是用来描述图像中重要信息的数学量。
特征提取是计算机视觉中的一个关键步骤，常用的特征包括边缘、角点、纹理等。
特征提取可以通过多种算法实现，如Canny边缘检测、Harris角点检测等。
三、目标检测与识别目标检测和识别是计算机视觉中的核心任务之一。
目标检测是指在图像中定位并标记出感兴趣的目标物体。
常见的目标检测算法有Haar 特征级联、HOG（Histogram of Oriented Gradients）和卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）。
目标识别是指对检测到的目标进行分类和识别，常用的算法有支持向量机（Support Vector Machine）和深度学习方法。
四、图像分割与标注图像分割是将图像分成若干个具有独立语义的区域。
图像标注是为图像中的每个区域添加标签或描述。
图像分割和标注是计算机视觉中的重要任务，常见的算法有基于图割的分割方法、分水岭算法和GrabCut算法。
五、三维重建与姿态估计三维重建是指从图像中恢复出物体的三维结构。
姿态估计是指推断出物体的位置、方向和姿态。
三维重建和姿态估计通常需要多张图像或视频序列进行处理，常见的方法有视觉几何约束、结构光和RGB-D 传感器等。
六、图像增强与修复图像增强和修复是通过算法改善图像的视觉质量。
图像增强可以提高图像的对比度、亮度和清晰度，常见的方法有直方图均衡化、对比度拉伸和去噪等。
计算机视觉入门指南
计算机视觉入门指南在当今科技飞速发展的时代，计算机视觉已经成为了一个备受关注且具有广泛应用前景的领域。
从人脸识别解锁手机，到自动驾驶汽车识别道路状况，计算机视觉正在悄然改变我们的生活。
如果你对这个神奇的领域充满好奇，想要入门一探究竟，那么就让我们一起开启这趟充满惊喜与挑战的旅程吧。
一、什么是计算机视觉计算机视觉，简单来说，就是让计算机像人类的眼睛一样，能够“看”懂和理解图像或视频中的内容。
它旨在从图像或视频中提取有价值的信息，并通过一系列的算法和技术进行处理和分析。
想象一下，计算机能够识别出一张图片中的物体是猫还是狗，能够判断一个人的表情是高兴还是悲伤，甚至能够从复杂的交通场景中准确识别出车辆、行人以及交通信号灯的状态。
这就是计算机视觉所追求的目标——让计算机拥有类似人类的视觉感知和理解能力。
二、计算机视觉的应用领域计算机视觉的应用几乎无处不在，给我们的生活带来了极大的便利和改变。
在医疗领域，计算机视觉可以帮助医生进行疾病诊断。
例如，通过分析 X 光、CT 扫描等医学影像，辅助发现肿瘤、骨折等异常情况，提高诊断的准确性和效率。
在安防领域，人脸识别技术被广泛应用于门禁系统、监控摄像头等，能够快速准确地识别出特定人员，保障公共安全。
自动驾驶是另一个令人瞩目的应用方向。
汽车上的摄像头和传感器收集周围环境的图像信息，计算机视觉系统负责识别道路、交通标志、其他车辆和行人，从而实现安全的自动驾驶。
此外，计算机视觉还在工业生产中发挥着重要作用。
例如，进行产品质量检测，自动检测产品表面的缺陷和瑕疵；在物流领域，实现货物的自动分类和识别等。
三、计算机视觉的基本原理要理解计算机视觉是如何工作的，我们需要了解一些基本的原理和技术。
首先是图像采集。
这就像是给计算机“眼睛”提供输入，通过摄像头、扫描仪等设备获取图像或视频数据。
接下来是图像预处理。
原始采集到的图像可能存在噪声、模糊等问题，需要进行去噪、增强、裁剪等处理，以便后续的分析。
计算机视觉基础知识
计算机视觉基础知识计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”和“理解”图像或视频的学科。
它是人工智能领域的重要分支之一，涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个领域。
计算机视觉的目标是使计算机能够从图像或视频中提取有用的信息，并进行理解和推理。
1. 图像的表示与处理在计算机视觉中，图像通常被表示为一个数字矩阵，每个元素表示图像的一个像素点。
常用的图像处理操作包括图像平滑、边缘检测、图像增强等，这些操作可以帮助我们提取图像的特征，方便后续的分析和识别。
2. 特征提取与描述特征提取是计算机视觉中的关键步骤，它能够从图像中提取出一些有用的特征，用于图像分类、目标检测等任务。
常用的特征提取方法包括SIFT、HOG等，这些方法可以提取出图像中的纹理、边缘等特征。
3. 目标检测与识别目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它能够在图像或视频中找到特定的目标，并给出其位置和类别信息。
目标识别则是在已知目标类别的情况下，将其在图像中进行识别。
常用的目标检测与识别算法包括Haar特征、卷积神经网络等。
4. 图像分割与语义分析图像分割是将图像划分成若干个不同的区域，每个区域具有一定的语义信息。
图像分割可以用于目标定位、图像编辑等任务。
语义分析则是对图像进行语义理解，即理解图像中物体的种类、关系等。
图像分割与语义分析是计算机视觉中的热门研究方向。
5. 三维重建与立体视觉三维重建是根据多个图像或视频帧恢复出三维场景的几何结构和纹理信息。
立体视觉则是通过计算机模拟人眼的双眼视觉，实现从多个视角获取的图像中恢复出三维场景的深度信息。
三维重建与立体视觉在虚拟现实、增强现实等领域有广泛的应用。
6. 人脸识别与表情分析人脸识别是计算机视觉中的一个重要应用，它可以通过分析人脸的特征，实现对人脸的自动识别。
表情分析则是对人脸表情进行分析与理解，可以用于情感识别、人机交互等领域。
7. 视频分析与动作识别视频分析是对视频序列进行分析与理解，常见的任务包括视频目标跟踪、行为识别等。
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7.1 立体视觉基础
被动测距传感 视觉系统接收来自场景中发射或反射的光 能量，形成有关场景光能量的分布函数 （即灰度图象），然后在这些图像的基础 上恢复场景的深度信息。 实例：双目视觉系统，三目视觉系统 主动测距传感 视觉系统首先向场景中发射能量，然后接 收场景中对所发射能量的反射能量。 实例：雷达测距系统 vision computer 3
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7.2 立体成像
增加基线距离B来提高深度计算精度的方法 存在有以下问题：
随着基线距离的增加，两个摄像机的共同的可 视范围减小； 场景点对应的视差值增大，则搜索对应点的范 围增大，出现多义性的机会就增加；
前面的假设是两个摄像机光轴平行，但在实际 应用中两个摄像机的光轴不平行，光轴在空间上 相交于一点。 由于透视投影引起的变形导致两个摄像机获取的两 幅图像中不完全相同，这就给确定共轭对带来困难。
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7.3 立体匹配
连续性约束
物体表面一般都是光滑，因此物体表面上各点在 图像上的投影也是连续的，它们的视差也是连续 的，例如，物体上非常接近的两点，其视差也十 分接近，因为它们的深度也不会相差很大。
连续性约束对物体边界不成立，在边界处两侧的
两个点，其视差十分接近，但深度值相差很大。
根据视差计算成象物体相对摄象机的距离。
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7.3 立体匹配
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。
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 臵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。
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7.3 立体匹配
7.2 立体成像
基本的双目立体视觉的几何关系是：
有两个完全相同的摄像机构成； 两个摄像机构成的图像平面位于一个平面； 两个摄像机的坐标轴相互平行，且x轴重合，摄 像机之间在x方向上的间距称为基线距离B； 在这个模型中，场景中同一个特征点在两个摄像 机图像平面上的成像位臵是不同的； 将场景中同一点在两个不同图像中的投影点称为 共轭对，其中一个投影点是另一个投影点的对应 （correspondence） 求共轭对就是求解两幅图像中点的对应性问题。
Figure The sailor shown in the left picture is, like most people, able to perform stereopsis and gain a sense of depth for the objects within his eld of view. The right photograph is from the 1953 film “The War of the Worlds", and it shows a close-up of the face of a three-eyed Martian warrior. Why such a configuration may prove computer vision 7 beneficial ?
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7.2 立体成像
基本的双目立体视觉的几何关系是：
视差（disparity）：两幅图像重叠时的共轭对 之间的位臵之差（共轭对点之间的距离）。 摄像机A平面 重叠
视差
摄像机B平面
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7.2 立体成像
基本的双目立体视觉的几何关系是：
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7.2 立体成像
视差与光轴的交角有关，对于任意一个光轴交角， 在空间中总存在一个视差为零的表面；
光轴
d>0
d=0 d<0
零视差曲面
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立体基线
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7.2 立体成像
视差与光轴的交角有关，对于任意一个光轴交角， 在空间中总存在一个视差为零的表面； 比这一表面远的物体，其视差大于零； 比这一表面近的物体，其视差小于零；
外极平面（epipolar plans）：通过两个摄像机
中心和场景特征点的平面。
外极线（epipolar lines） ：外极平面与图像
平面的交线
外极点（epipoles ）：同一个图像平面上的所
有外极线交于的同一点。
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7.2 立体成像
光轴 外极平面
场景点
f k (i , j ) ( f k ( i , j ) k ) / k 其中μ是图像窗内光强均值，σ是光强分布参数
1 n m ( f ( i , j ) )2 mn j 1 i 1
2
相似评价函数为差值绝对值之和（SAD）
1 n m k f0 (i , j ) f k (i , j ) mn j 1 i 1
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7.3 立体匹配
外极线约束
对于两幅从不同角度获取的同一场景的图像来说， 传统的特征点搜索方法是首先在一幅图像中选择 一个特征点，然后在第二幅图像上搜索对应的特 征点。这是一个二维搜索问题。 因为一幅图像上的特征点一定位于一幅图像上对 应的外极线上，因此在匹配的过程中只要求的外 极线，则在外极线上而不用在整个二维图像平面 上求解对应解，从而转化到一维搜索。 如果已知目标与摄像机之间的距离在某一区间内， 则搜索范围还可以限制在外极线上的一个小区间 内。 computer vision 23
7.3 立体匹配
外极线约束
P3
P2
P4
·
Δz1 Δz2
P1
·
·
·
·
· C
1
· · · · C ·
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7.3 立体匹配
一致性约束
立体视觉通常有两个或两个以上摄像机组成，各 摄像机的特性一般是不同的，如果场景中对应点 处的光强相差很大时，直接进行相似性匹配，得 到的匹配值变化也会很大。 一般在进行匹配之前，必须对图像进行规范化处 理，设参考摄像机和其他摄像机的图像函数分别 为f0(i,j)和fk(i,j)，在m×n图像窗内规范化图 像函数为： f 0 ( i , j ) ( f 0 ( i , j ) 0 ) / 0
f k (i , j ) ( f k ( i , j ) k ) / k
computer vision 其中μ是图像窗内光强均值，σ是光强分布参数 25
7.3 立体匹配
一致性约束
在m×n图像窗内规范化图像函数为： f 0 ( i , j ) ( f 0 ( i , j ) 0 ) / 0
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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）。
把左、右两幅图象中的相关特征进行匹配，即解 决特征匹配的方法问题。 确定摄象机的相对几何位臵和有关参数，即摄象 机的校准（Calibration），目的是将二维图像 坐标空间中的点对应到三维世界坐标空间中。
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7.1 立体视觉基础
主动测距方法 主动测距传感系统也称为测距成像系统 （Range Finder） 雷达测距系统 三角测距系统 激光测距系统 主动测距传感和被动测距传感的主要区别 在于视觉系统是否通过接收自身发射的能 量来测距。
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依据双目立体视觉几何关系的深度计算
结合以下公式： x B xr x xl z F z F 可以得到： z BF xl xr 其中F是焦距，B是基线距离，xl xr 是视差。 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 算的精度有效途径是增加基线距离B，即增大场 景点对应的视差。
7.2 立体成像
Figure Mobile robot navigation is a classical application of stereo vision: (a) the Stanford cart sports a single camera moving in discrete increments along a straight line and providing multiple snapshots of outdoor scenes; (b) the INRIA mobile robot uses three cameras to map its environment. computer vision 8
同理，可从相似三角形PNCr和PrRCr中得到：
x B xr z F
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7.2 立体成像
M N (x,y,z)
PMCl和PlLCl
P
PNCr和PrRCr
x
L
' l
z
x
Pl R
' r
Pr
F
Cl
B