计算机视觉实验室简介25页PPT

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

机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室建设方案

机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室建设方案目录1机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室 ................................. - 3 -1.1总体规划............................................................ - 3 -1.2实验设备............................................................ - 3 -1.2.1机器视觉教学平台................................................ - 3 -1.2.2智能监控实训平台............................................... - 19 -1机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室1.1总体规划机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室主要用于对机器视觉与图像处理、计算机视觉、图像处理、边缘计算等核心课程的知识点学习，能够服务于相关课程的实验和实训需求。

核心课程主要针对学科基础技术的培养，掌握对机器视觉与图像处理、计算机视觉、图像处理、边缘计算的配置、维护和开发，接入等知识。

核心课程采用全模块化的教学产品进行实验，具备优良的教学实验特性：全模块化的设计、开放式的硬件接口、开源的实验代码、完整的教学资源、贴心的售后服务。

1.2实验设备1.2.1机器视觉教学平台AI机器视觉教学平台（AI-HNP）是中智讯公司开发的一款面向人工智能相关专业的综合型实验设备，主要满足：Python程序设计、机器视觉、嵌入式Linux系统、边缘计算、人工智能中间件、智能+产业实践等课程的实验和实训，是基于新工科和工程教育思维和专业改革而设计的实验平台。

AI机器视觉教学平台打破了传统以硬件平台来定义实验的困局，创新性的从专业学科建设角度来重新定义产品，从市场调研定制专业人才培养方案，从人培方案和技术架构来设计适合国情校情的教学大纲，让课程来定义实验，让实验来定义设备，能够配合专业教材完成人工智能相关专业核心课程实验。

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
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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
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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。
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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
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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）。
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
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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

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 10.运动估计 11.目标跟踪
5.图像配准
6-9.三维重建
12.识别 13.人脑工程
为什么要检测特征
一个例子：全景图像拼接
给定两张图像，如何拼成大图？
为什么要检测特征
一个例子：全景图像拼接
步骤1：检测特征点
为什么要检测特征
一个例子：全景图像拼接
角点
R
点特征检测—Harris角点检测
点特征检测—Harris角点检测
点特征检测—Harris角点检测
点特征检测—Harris角点检测
点特征检测—Harris角点检测
点特征检测—Harris角点改进
Harris检测子获得的角点可能在图像上分布不均匀（对比度高的区域角点多）改进方法：Adaptive non-maximal suppression (ANMS)，只保留半径r内角点响应比其他点大10%的点作为角点。(Brown, Szeliski and Winder, 2005)
步骤1：检测特征点步骤2：匹配特征点
为什么要检测特征
一个例子：全景图像拼接
步骤1：检测特征点步骤2：匹配特征点步骤3：将图像配准
图像的特征有哪些
图像
Harris角点
Canny边缘
计算机视觉中常用的图像特征包括：点、边缘、直线、曲线等
点特征检测
点特征的优势： • • • • 点特征属于局部特征，对遮挡有一定鲁棒性；通常图像中可以检测到成百上千的点特征，以量取胜；点特征有较好的辨识性，不同物体上的点容易区分；点特征提取通常速度很快。
�� = 0.06
Harris and Stephens, 1988

机器视觉基础ppt课件

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9500 |
灰度（阀值）
• 图像黑白部分分割界限 • 自动或者固定的阀值方法
0-25%
0-75%
PPT VISION, Inc. | 6301 Old Shakopee Road Suite A | Bloomington, MN 55438 | 952-996-
机器视觉基础知识
1
机器视觉技术示意图
触发信号
获取图像
图像处理
sensor PLC
Robot
输出
Digital output Serial out TCP/IP out Ethernet I/P
Field Bus
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机器视觉系统概述
• 成像系统相机，光学部件，光源目标 – 特征部分与“背景”形成高反差的图像校正 & 比例缩放
频闪灯；运行成本低、寿命长的LED，会在综合成本和性能方面体现出更大
的优势；可根据客户的需要，进行特殊设计。
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光源
两种常见正向打光方式
暗视野
亮视野
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光源
两种常见正向打光方式
亮视野
暗视野
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光源
低角度
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光源
前向光
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照明光源
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光源
背光
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光源
照射物
白色光 (混合色)
蓝色
光源暗视野亮视野两种常见正向打光方式光源两种常见正向打光方式暗视野亮视野光源低角度光源前向光光源照明光源背光光源照射物白色光混合色蓝色其它颜色被吸收光源传递反射镜面反射漫反射吸收光源被检测零件特征明视场暗视场背光结构光dome同轴光光源打光技术dome明视场光源案例白光得到各颜色单色图像光源彩色效果偏振用于减少闪烁塑料或者玻璃偏光镜交叉偏光镜滤光镜无滤色镜红色滤色镜绿色滤色镜滤光镜应用相机工业相机有多种类型常见的分类方式如下黑白相机和彩色相机面阵相机和线阵相机ccd相机和cmos相机模拟相机数字相机智能相机相机cameralinkusb201394a1394bgigeethernetethernet速度base

计算机视觉课件培训课件

多模态融合与跨模态学习
随着多模态融合和跨模态学习技术的不断发展，未来的计算机视觉技术将能够更好地处理和理解各种类型的数据。
THANKS
谢反向传播算法是训练深度学习模型的核心算法，它通过计算预测结果与实际结果的误差，并反向传播误差来更新模型的参数，以
最小化总误差。
深度学习在计算机视觉中的优势
强大的特征提取能力
深度学习模型可以自动学习图像的特征，这使得它在处理复杂的图像分类和识别任务时，比传统的计算机视觉方法更具优势。
03
目标检测与跟踪技术
目标检测算法分类
基于特征的方法
基于概率的方法
利用图像中的边缘、角点等特征进行目标检测。
利用概率模型对目标进行建模和检测。
基于深度学习的方法
利用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型进行目标检测。
目标跟踪算法原理
基于滤波的方法
利用滤波器对目标进行跟踪，如卡尔曼滤波、粒子滤波等。
通过多视角图像获取和计算，重建出三维场景或物体。
02
图像处理与特征提取
图像预处理技术
01
02
03
灰度化
将彩色图像转换为灰度图像，减少计算量和处理时间。
噪声去除
采用滤波技术去除图像中的噪声，提高图像质量。
图像增强
通过对比度拉伸、直方图均衡化等技术增强图像的对比度和清晰度。
特征提取方法
风格的人物等。这需要模型学习到数据的分布和规律，并生成符合这些
规律的新数据。
06
计算机视觉技术前沿动态与展望
计算机视觉技术发展趋势
深度学习驱动
计算机视觉技术目前正处于深度学习驱动的快速发展阶段，通过神经网络和大数据训练，可以实现更准确、更高效的视觉识别和处理。

计算机视觉概述

任务多样性
计算机视觉任务类型多样，如目标检测、图像分类、语义分割等，如何设计通用的算法框架以适应不同任务的需求是一大挑战。
隐私与安全问题
数据泄露风险
计算机视觉系统在处理图像时可能会泄露个人隐私信息，如人脸、车牌等，如何在保证系统功能的同时保护个人隐私是一大挑战。
模型攻击
计算机视觉模型可能面临各种攻击，如对抗样本攻击、模型窃取等，如何提高模型的鲁
实时性需求
在一些应用场景下，如自动驾驶、机器人等，计算机视觉系统需要快速地处理图像并做出反应，对系统的实时性要求极高。
能耗与散热
大规模计算会导致能耗增加和散热问题，如何在保证性能的同时降低能耗和散热是一大挑战。
跨领域应用与通用性挑战
领域差异
不同领域的应用场景差异较大，如何设计通用的计算机视觉模型以满足不同领域的需求是一大挑战。
应用落地
近年来，随着大数据和计算能力的提升，计算机视觉在各个领域得到了广泛应用。
02
计算机视觉的基本原理
图像采集
图像采集是计算机视觉的第一步，通过相机、扫描仪等设备获取图像或视频数据。
采集的图像质量直接影响后续处理的效果，因此需要选择合适的设备和技术，如高分辨率相机、低光照环境下使用的红外或紫外相机等。
棒性和安全性是一大挑战。
未来发展趋势与展望
1 2 3
技术创新
随着深度学习、神经网络等技术的不断发展，计算机视觉将迎来更多的技术突破和创新。
应用拓展
计算机视觉技术的应用领域将不断拓展，如医疗、安防、智能制造等，将为人类生活带来更多便利。
跨学科融合
计算机视觉将与人工智能、机器学习、模式识别等多个学科领域进行深度融合，推动相关领域的发展。

计算机视觉概述

感谢您的观看
THANKS
安全监控
视频监控、人脸识别、行为分析等。
02
01
03
医疗影像
辅助医生诊断、医学图像分析、病理学检测等。
文娱传媒
图像编辑、虚拟现实、增强现实等。
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04
智能交通
交通管制、自动驾驶、车辆辅助驾驶等。
02
计算机视觉基础知识
图像处理基础
数字图像
图像可以表示为一个二维数组，每个元素称为像素，每个像素具有特定的位置和灰度或颜
语义分割是将图像分割成多个区域的过程，每个区域对应于图像中的特定对象或背景。这可以通过使用诸如UNet和Mask R-CNN等深度学习模型来实现。
03
计算机视觉的主要任务
图像分类与识别
图像分类
对图像进行分类，识别图像所代表的类别，如猫、狗等。
图像识别
通过特征提取和比对，识别图像中的特定对象或文字，如人脸识别、车牌识别等。
VS
移动端优化技术
包括模型压缩、量化、剪枝等技术，通过对模型的优化，提高移动设备的计算效率和性能表现。
05
计算机视觉的未来趋势与挑战
计算机视觉技术的发展趋势
深度学习技术的持续发展
随着深度学习技术的不断进步，计算机视觉领域也将迎来更多的突破和创新。
多模态融合与跨域学习
利用不同模态的数据，将多模态融合技术应用于计算机视觉任务，提高计算机视觉系统的性能。
目的
为计算机赋予类似于人类眼睛的功能，使其能够感知和理解周围的世界。
研究领域
图像处理、模1960年代
出现了基于规则的计算机视觉方法，但受限于当时的计算机性能和算法。
1980年代

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
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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
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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）
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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
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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
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1.2 计算机视觉应用
10
计算机视觉应用
GIGI(Gauge、Inspection、Guide、Identification)
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计算机视觉系统构成
工业面阵相机系统