计算机视觉教程 (12)
入门级计算机视觉技术项目实战教程
入门级计算机视觉技术项目实战教程计算机视觉是人工智能领域中一项重要的技术，它涵盖了图像处理、模式识别和机器学习等多个领域，可以用于实现图像分类、目标检测、人脸识别等任务。
入门级计算机视觉技术项目实战教程将引导您了解和掌握计算机视觉的基本概念、工具和方法，通过实际项目的演练，提升您的实践能力。
在开始实战教程之前，我们先来了解一些计算机视觉的基础知识。
计算机视觉的核心任务是从图像或视频中提取出有用的信息，并进行分析和理解。
为了实现这些任务，我们需要使用一些基本的工具和方法，如图像预处理、特征提取和分类器构建等。
首先，图像预处理是计算机视觉中的重要步骤之一。
通过图像预处理，我们可以去除图像中的噪声、增强图像的对比度、调整图像的亮度和色彩等。
常见的图像预处理方法包括灰度化、平滑滤波和直方图均衡化等。
这些方法可以帮助我们提高图像的质量，从而提高后续任务的准确性和性能。
其次，特征提取是计算机视觉中的核心任务之一。
特征是用来描述图像中某种属性或结构的数值或符号表示。
通过提取图像的特征，我们可以将图像转换为更易于理解和处理的形式。
常见的特征提取方法包括边缘检测、角点检测和纹理描述符等。
这些方法可以帮助我们捕捉到图像中的关键信息，从而实现更精确的任务处理。
最后，分类器构建是计算机视觉中的关键任务之一。
通过构建分类器，我们可以将图像分为不同的类别或进行目标检测。
常见的分类器包括支持向量机（SVM）、决策树和神经网络等。
这些分类器可以基于特征向量对图像进行分类或目标检测，从而实现不同的应用场景。
接下来，让我们通过一个实战项目来加深对计算机视觉技术的理解和应用。
假设我们要构建一个人脸识别系统，用于在图像或视频中识别人脸并进行身份验证。
我们可以按照以下步骤进行：1. 收集人脸数据集：首先，我们需要收集一批包含人脸图像的数据集。
可以通过搜索引擎、社交媒体或公共数据集等渠道来获取。
确保数据集中包含多个人的不同角度、不同表情和不同光照条件下的图像。
计算机视觉教程(第3版)PPT第12章 景物识别
线性可分类 设计目的就是要获得一个超平面
其中，w = [w1, w2, …, wl]T 为权向量，w0为阈值
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线性可分类 朝向A为所求，而朝向B 给出了一个其他朝向 从一个点到一个超
平面的距离
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线性可分类 用拉格朗日乘数法来解
最优解的向量参数w是Ns个（Ns N）与li 0相关 的特征向量的线性组合
对0-1损失函数，贝叶斯分类器相当于实现了如下的 判决函数
6
用于高斯模式类的贝叶斯分类器 贝叶斯决策函数
对类sj的贝叶斯决策函数是dj(x) = p(x | sj)P(sj) 采用自然对数形式来表达决策函数
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例12.1.2 模式在3-D空间的分布
8
两个模式类的感知机模型
9
感知机（学习机器）的决策边界 系统的输出
10
线性可分类 由两个线性可分训练集获取权矢量的迭代算法
校正增量c设为正的 如果机器正确地划分了模式，给它的奖励就是不 改变w ；但如果机器错误地划分了模式，给它的惩罚就 是改变w
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线性不可分类
准则函数
梯度下降算法
12
线性不可分类 如将权矢量的变化，即德尔塔写成如下的形式 德尔塔（Delta）校正算法 当模式y(k)出现时，权矢量w(k)的误差为
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语义应用 句法确定目标结构，语义主要与其正确性有关
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用自动机作为字符串识别器 如何识别一个模式是否属于由文法G产生的语言
L(G)。结构识别法的基本概念可借助称为自动机（计 算机器）的数学模型来解释
有限自动机是由规则语法产生的语言识别器，可 定义为一个五元组
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用自动机作为字符串识别器
Q = {q0, q1, q2}，T = {a, b}，F = {q0}。映射规则 是d (q0, a) = {q2}，d (q0, b) = {q1}，d (q1, a) = {q2}， d (q1, b) = {q0}， d (q2, a) = {q0}， d (q2, b) = {q1}
计算机视觉教程
计算机视觉教程计算机视觉是计算机科学领域的一个重要分支，旨在使计算机能够识别和理解视觉数据。
它利用图像处理和模式识别等技术，使计算机能够模拟人类视觉系统，并从数字图像或视频中提取有用的信息。
计算机视觉广泛应用于许多领域，例如医学影像分析、视频监控、人脸识别等。
计算机视觉的基本任务是图像分类、目标检测和图像分割。
图像分类是将图像分为不同的类别，例如识别一只猫或一辆汽车。
目标检测是在图像中确定特定对象的位置和边界框，例如检测图像中的人脸或车辆。
图像分割是将图像分解为几个独立的区域，每个区域具有一些共同的特征，例如将图像分割为不同的物体。
在计算机视觉中，常用的技术包括特征提取、特征匹配、分类器训练等。
特征提取是从原始图像中提取具有区分性的特征，例如颜色、纹理、边缘等。
特征匹配是将提取的特征与预先学习的模板进行比较，从而确定图像中的目标位置。
分类器训练是利用标记的训练数据训练一个分类器，使其能够将不同类别的图像正确分类。
计算机视觉的发展离不开大量的数据和强大的计算能力。
随着深度学习的兴起，神经网络成为计算机视觉中的核心技术。
深度学习利用多层次的神经网络模型来提取高级特征，并通过大规模训练数据来优化网络参数。
这使得计算机视觉在许多任务中取得了突破性的进展，如人脸识别、图像生成等。
然而，计算机视觉仍然面临一些挑战。
例如，光照条件的变化、遮挡、噪声等都可能影响图像的质量和准确性。
此外，图像的语义解释和理解仍然是一个困难的问题。
因此，计算机视觉的研究仍在不断发展和改进。
总而言之，计算机视觉是一门关注如何使计算机能够看和理解视觉数据的学科。
它通过利用图像处理和模式识别等技术，使计算机能够模拟人类视觉系统，并从图像中提取有用的信息。
计算机视觉在诸多领域中起着重要的作用，它在医学、安防、交通等方面都有广泛的应用。
然而，计算机视觉仍然面临一些挑战，需要不断改进和创新来应对。
计算机视觉中尺度不变特征变换方法的使用教程
计算机视觉中尺度不变特征变换方法的使用教程摘要：计算机视觉中的尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform， SIFT）是一种经典的图像特征提取方法。
本文将介绍SIFT算法的原理、流程以及如何在计算机视觉应用中使用SIFT进行目标识别和图像匹配。
1. 引言随着计算机视觉领域的快速发展，图像特征提取和描述对于图像处理和分析至关重要。
然而，由于图像在不同尺度和旋转角度下的变化，如何寻找具有尺度不变性的特征一直是一个挑战。
SIFT算法的提出正是为了解决这一问题。
2. SIFT算法原理SIFT算法的核心思想是构建具有尺度不变性的图像特征。
它通过在图像中检测局部特征点，并对这些特征点进行尺度空间极值检测和方向分配，最终形成独特的特征描述子。
2.1 尺度空间极值检测SIFT算法首先通过高斯差分金字塔来寻找图像中的尺度空间极值点，即在不同尺度和位置上的局部极值点。
高斯差分金字塔是由一系列高斯模糊图像和它们之间的差分图像构成的。
通过对高斯模糊图像进行高斯差分操作，可以提取图像中的边缘结构和斑点结构等。
2.2 方向分配对于尺度空间极值点，SIFT算法会计算其周围像素的梯度方向直方图，并找到主要的梯度方向。
这样就为后续的特征描述子计算提供了方向信息，使得特征具有一定的旋转不变性。
2.3 特征描述子在确定尺度空间极值点的位置和方向后，SIFT算法会计算每个特征点周围像素的梯度幅值和方向，进而生成一个128维的特征向量。
该特征向量代表了图像中的局部纹理特征，并具有尺度和旋转不变性。
3. SIFT算法步骤根据SIFT算法原理，我们可以总结出SIFT算法的主要步骤如下：3.1 预处理首先，将原始图像转换为灰度图像，并进行图像尺寸的调整。
3.2 构建高斯金字塔在灰度图像上构建高斯金字塔，通过不断降采样和高斯模糊操作得到一系列尺度空间的图像。
3.3 构建高斯差分金字塔使用高斯金字塔中的相邻图像相减得到一系列高斯差分图像，用于寻找尺度空间极值点。
计算机视觉技术的基本原理和使用方法
计算机视觉技术的基本原理和使用方法计算机视觉技术是指通过计算机模拟人类视觉系统，使计算机能够理解、分析和处理图像或视频内容。
它模仿了人类大脑处理图像的方式，通过组合图像处理、模式识别、人工智能等技术，使计算机能够感知和理解图像中的信息。
本文将介绍计算机视觉技术的基本原理和使用方法，以帮助读者更好地了解和应用该技术。
一、计算机视觉技术的基本原理1. 图像获取与预处理：计算机视觉的第一步是获取图像，可以使用各种图像获取设备，如相机、摄像机、扫描仪等。
获取到的图像通常需要进行预处理，如去噪、增强、裁剪等，以提高后续处理的效果。
2. 特征提取与描述：在计算机视觉中，特征是指用来描述图像中某种属性或结构的数学表示，比如边缘、角点、纹理等。
特征提取的目的是从图像中提取出这些关键特征，并将其转换为计算机可以理解和处理的数字化表示形式。
3. 目标检测与跟踪：目标检测是指在图像或视频中识别出感兴趣的目标对象，如人脸、车辆、物体等。
目标跟踪则是在视频序列中追踪目标的运动轨迹。
这些任务通常使用一些经典的算法，如卷积神经网络、支持向量机等。
4. 图像分类与识别：图像分类是指将图像分为不同的类别，图像识别则是在给定的类别中识别出特定的对象或物体。
这些任务常常使用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
5. 三维重建与虚拟现实：通过计算机视觉技术，可以从多个视角的图像中重建出三维物体的形状和结构，并用于虚拟现实、增强现实等应用领域。
二、计算机视觉技术的使用方法1. 图像处理与分析：计算机视觉技术可以用于图像处理和分析，如图像增强、图像恢复、图像分割、图像融合等。
这些技术在医学影像、卫星图像、安防监控等领域有广泛应用。
2. 人脸识别与犯罪侦查：人脸识别是计算机视觉技术的一个重要应用领域，可以用于身份验证、犯罪侦查、社交媒体等。
通过人脸图像的比对和识别，可以实现自动识别和辨认个体。
3. 自动驾驶与智能交通：计算机视觉技术在自动驾驶和智能交通领域有着广泛的应用。
计算机视觉技术使用教程
计算机视觉技术使用教程计算机视觉技术（Computer Vision）是一门关于如何使计算机“看”的学科，它旨在通过模拟人类的视觉系统，使计算机能够理解、分析和解释图像和视频数据。
计算机视觉技术广泛应用于人脸识别、手势识别、目标跟踪、图像分类等领域。
在本教程中，我将介绍计算机视觉技术的基本概念和常用方法，并提供相应的代码示例。
1. 图像的基本处理在计算机视觉领域，首先需要对图像进行一些基本的处理操作。
这包括图像的读取、显示、保存，以及图像的大小缩放、灰度化、二值化等操作。
在Python 中，可以使用OpenCV库来进行这些操作。
以下是一个简单的代码示例：```import cv2# 读取图像image = cv2.imread("image.jpg")# 显示图像cv2.imshow("Image", image)cv2.waitKey(0)# 保存图像cv2.imwrite("new_image.jpg", image)# 图像灰度化gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 图像二值化ret, binary_image = cv2.threshold(gray_image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) ```2. 特征提取和描述特征提取是计算机视觉中的一个重要任务，它用于从图像中提取出具有代表性的特征信息。
常用的特征包括边缘、角点、纹理等。
特征描述是将特征转化为可以进行比较和匹配的形式，常用的方法有SIFT、SURF和ORB等。
以下是使用SIFT算法进行图像特征提取和描述的代码示例：```import cv2# 读取图像image1 = cv2.imread("image1.jpg")image2 = cv2.imread("image2.jpg")# 创建SIFT对象sift = cv2.SIFT_create()# 提取关键点和特征描述keypoints1, descriptors1 = sift.detectAndCompute(image1, None)keypoints2, descriptors2 = sift.detectAndCompute(image2, None)```3. 目标检测和跟踪目标检测和跟踪是计算机视觉中的重要任务，它们用于从图像或视频中找出特定目标并进行跟踪。
计算机视觉课程教学大纲
计算机视觉课程教学大纲一、课程简介计算机视觉是计算机科学领域的一个重要分支，它致力于让计算机系统具备人类视觉系统的能力，实现对图像和视频的理解、分析和处理。
本课程将带领学生深入了解计算机视觉的基本理论和应用技术，培养学生的图像处理和模式识别能力，为他们今后在人工智能领域的发展奠定坚实的基础。
二、教学目标1. 掌握计算机视觉的基本概念和原理；2. 熟悉常用的图像处理和分析技术；3. 能够应用计算机视觉技术解决实际问题；4. 培养学生的创新和实践能力。
三、教学内容1. 计算机视觉概述- 计算机视觉的定义和历史发展- 计算机视觉的基本任务和应用领域2. 数字图像处理基础- 数字图像的表示与存储- 图像的增强和滤波- 边缘检测和图像分割3. 特征提取与描述- 图像特征的概念和分类- 霍夫变换及其在图像检测中的应用- 图像描述符和局部特征4. 目标检测与识别- 感兴趣区域检测- 目标定位和识别算法- 目标追踪和运动分析技术5. 三维计算机视觉- 立体视觉基础- 三维重建和视觉SLAM技术- 深度学习在三维视觉中的应用四、教学方法1. 理论讲授：讲解计算机视觉的基本理论和方法；2. 实践操作：开展图像处理和分析实验，提升学生的实践能力；3. 课程设计：组织学生开展计算机视觉项目设计，培养其独立思考和解决问题的能力；4. 案例分析：引导学生深入了解计算机视觉在各领域的应用案例。
五、考核方式1. 平时成绩（包括课堂参与和作业）占总成绩的30%；2. 实验及项目报告占总成绩的40%；3. 期末考试占总成绩的30%。
六、教材及参考书目教材：《计算机视觉：算法与应用》参考书目：1. Richard Szeliski, "Computer Vision: Algorithms and Applications"2. David A. Forsyth, Jean Ponce, "Computer Vision: A Modern Approach"七、师资力量本课程将由计算机视觉领域资深教授授课，具备丰富的理论知识和实践经验，能够为学生提供专业的指导和支持。
计算机视觉教程微课版第三版课后答案
计算机视觉教程微课版第三版课后答案1、Internet 的域名空间采用的是（）。
易[单选题] *A.网状结构B.树状结构(正确答案)C.链式结构D.线性结构2、下列对IPv 地址FF::::BC:::D 的简化表示中，错误的是（B ）。
中[单选题] *A.FF:::BC:::DB.FF:::BC::D(正确答案)C.FF::::BC::DD.FF::::BC::D3、双绞线把两根绝缘的铜导线按一定密度互相绞在一起，可以降低（）的程度。
[单选题] *A声音干扰B温度干扰C信号干扰(正确答案)D湿度干扰4、C：硬盘驱动器既可做输入设备又可做输出设备用D：硬盘与CPU之间不能直接交换数据操作系统将CPU的时间资源划分成极短的时间片，轮流分配给各终端用户，使终端用户单独分享CPU的时间片，有独占计算机的感觉，这种操作系统称为______。
[单选题] *A：实时操作系统B：批处理操作系统5、A：Windows XP和管理信息系统B：Unix和文字处理程序C：Linux和视频播放系统D：Office 2003和军事指挥程序(正确答案)下列叙述中，正确的是______。
[单选题] *6、（）是工作表中的小方格，它是工作表的基本元素，也是WPS表格独立操作的最小单位。
[单选题] *A．单元格(正确答案)B.单元格区域C．任务窗格7、WPS文字具有分栏功能，下列关于分栏的说法正确的是（）。
[单选题] *A.最多可以分栏B.各栏的宽度必须相同C.各栏的宽度可以不同(正确答案)8、.Windows的窗口分为类，下面（）不是Windows的窗口类型。
[单选题] *A. 对话框B. 快捷菜单(正确答案)C. 文档窗口9、下列软件中，属于系统软件的是______。
[单选题] *A：航天信息系统B：Office 2003C：Windows Vista(正确答案)D：决策支持系统10、A：存储在RAM中的数据不会丢失B：存储在ROM中的数据不会丢失(正确答案)C：存储在U盘中的数据会全部丢失D：存储在硬盘中的数据会丢失下列度量单位中，用来度量CPU时钟主频的是______。
计算机视觉40例教案
计算机视觉40例教案计算机视觉是一门涉及图像处理和模式识别的领域，它在各个领域都有广泛的应用。
下面是一个关于计算机视觉的教案，包含了40个例子，旨在帮助学生深入理解计算机视觉的概念和技术。
教案，计算机视觉40例。
1. 图像读取与显示，介绍如何使用编程语言读取图像文件并显示图像。
2. 图像灰度化，演示如何将彩色图像转换为灰度图像。
3. 图像二值化，展示如何将图像转换为二值图像，以便进行图像分割和边缘检测。
4. 图像平滑处理，介绍常用的图像平滑滤波器，如均值滤波和高斯滤波。
5. 图像边缘检测，讲解常用的边缘检测算法，如Sobel算子和Canny算子。
6. 图像特征提取，探讨如何从图像中提取特征，如角点和边缘。
7. 图像匹配，讲解如何使用特征描述子进行图像匹配，如SIFT和SURF。
8. 图像分割，介绍基于阈值分割和区域生长的图像分割方法。
9. 图像识别，讨论基于机器学习和深度学习的图像识别方法，如支持向量机和卷积神经网络。
10. 目标检测，演示如何使用目标检测算法在图像中定位和识别目标。
11. 人脸检测与识别，介绍人脸检测和人脸识别的基本原理和方法。
12. 行人检测与跟踪，讲解行人检测和跟踪的技术，如HOG和卡尔曼滤波器。
13. 动作识别，探讨如何使用计算机视觉技术进行动作识别，如基于骨骼关键点的动作识别。
14. 三维重建，介绍如何从多个图像中恢复三维场景的结构。
15. 深度估计，讨论如何使用计算机视觉技术估计图像中的深度信息。
16. 图像增强，演示如何使用图像处理技术改善图像的质量和视觉效果。
17. 图像修复，讲解如何使用图像修复算法修复受损的图像，如去噪和去模糊。
18. 图像分析与理解，探讨如何使用计算机视觉技术对图像进行分析和理解。
19. 视频处理与分析，介绍如何处理和分析视频数据，如视频稳定和运动检测。
20. 图像语义分割，讲解图像语义分割的概念和方法，如FCN 和U-Net。
21. 图像生成，演示如何使用生成对抗网络（GAN）生成逼真的图像。
计算机视觉算法的实现教程与方法
计算机视觉算法的实现教程与方法计算机视觉是人工智能领域中的一个重要分支，其目标是使计算机能够从图片、视频等视觉数据中获取信息并进行理解和分析。
计算机视觉算法的实现是实现这一目标的关键步骤，本文将介绍计算机视觉算法的实现教程与方法。
在计算机视觉算法的实现中，最常用的编程语言是Python，这是一种易学易用的语言，拥有丰富的开源库和工具，适合进行计算机视觉算法的开发和调试。
下面将以常见的计算机视觉任务为例，介绍相应的实现教程与方法。
1. 图像分类算法的实现教程与方法图像分类是计算机视觉领域的一个基本任务，其目标是将输入的图像分为不同的类别。
实现图像分类算法的一个常用方法是使用深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）。
深度学习模型通过多层神经网络来提取图像中的特征，并以概率的形式输出每个类别的得分。
在使用Python实现图像分类算法时，可以使用流行的深度学习库，如TensorFlow或PyTorch。
这些库提供了各种预训练的深度学习模型，例如ResNet、VGG等，可以直接用于图像分类任务。
可以通过加载预训练模型，对其进行微调或进行迁移学习，从而在特定的图像数据集上进行训练和测试。
2. 目标检测算法的实现教程与方法目标检测是计算机视觉中的另一个重要任务，其目标是在图像中确定目标的位置和类别。
目标检测算法可以帮助计算机在图像中自动找到并标识出感兴趣的目标，广泛应用于智能安防、自动驾驶和机器人等领域。
目标检测算法的实现通常包括两个主要步骤：候选框生成和目标分类。
候选框生成是为图像中的各个位置生成可能包含目标的候选框。
经过候选框生成后，目标分类模型可以对每个候选框进行分类，并识别出目标的类别。
在Python中，可以使用各种目标检测算法的库，如YOLO（You Only Look Once）、Faster R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）等。
这些算法已经在各种常见的目标检测数据集上进行了训练，并且被广泛应用于实际项目中。
计算机视觉教程(第3版)广义匹配
●章毓晋
1
第13章 广义匹配
从视觉的角度看，“视”应该是有目的的 “视”，即要根据一定的知识（包括对目标的描述） 借助图像去场景中寻找符合要求的目标；“觉”应 该是带识别的“觉”，即要从输入图像中抽取目标 的特性，再与已有的目标模型进行匹配，从而达到 识别景物、理解场景含义的目的
（下载更新的讲稿和教程修改表）
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谢谢观看，祝学习进步！
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CT 表 示 模 板 和 待 匹 配 结 构 之间的不相似性 CS表示待匹配结构和目标 部件之间的不相似性 CM表示对遗漏部件的惩罚
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字符串 (1) S aA（起始符号可用元素a和变量A来替换） (2) A bS（变量A可用元素b和起始符号S来替换） (3) A b （变量A可以用单个元素b来替换）
4
豪斯道夫距离 对噪声点或点集的外野点（outline）很敏感 采用统计平均的概念，用平均值代替最大值，称为
改进的豪斯道夫距离（MHD）
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豪斯道夫距离 MHD具有对噪声和点集的外野点不敏感的优点，
但对点在点集中的分布还不敏感
6
豪斯道夫距离
用标 准方 差改 进的 豪斯 道夫 距离
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结构匹配量度 “模板和弹簧”
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字符串匹配 借助字符串匹配来匹配两个目标区域的轮廓 用M 表示两字符串间已匹配的总次数，则未匹配
字符的个数为
A和B之间一个简单的匹配量度为
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字符串匹配应用 匹配两个视频片段序列V1和V2 两个序列的长度相同，即L1 = L2
两个序列的长度不同，考虑如何选取匹配时间起点， 移动时间起点 t
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R2代表上下关系 R2 = [(1, 2) (1, 3) (1, 4)]
计算机视觉课程教学大纲
计算机视觉课程教学大纲一、课程概述计算机视觉是计算机科学领域的一个重要分支，旨在使计算机具备模仿人类视觉的能力。
本课程旨在介绍计算机视觉的基本概念、技术和应用，并提供实践机会以加强学生的实际操作能力。
二、学习目标1. 理解计算机视觉的基本原理和算法。
2. 掌握计算机视觉技术在图像处理、目标检测和识别等方面的应用。
3. 学会使用相关编程工具和库进行计算机视觉任务的开发和实现。
4. 培养创新思维和问题解决能力，能够独立进行计算机视觉项目的设计和开发。
三、课程大纲1. 图像处理基础- 像素、颜色空间和图像特征- 图像滤波、增强和去噪- 直方图均衡化和颜色转换- 图像分割和边缘检测2. 特征提取和描述- 尺度空间和兴趣点检测- 特征描述算法（SIFT、SURF等）- 特征匹配和重建3. 目标检测与识别- 目标检测的基本概念和方法- Haar特征和级联分类器- 图像分类和深度学习方法- 目标跟踪和行为分析4. 三维视觉- 三维重建和立体匹配- 摄像机标定和姿态估计- 深度传感器和点云处理5. 计算机视觉应用- 人脸检测与识别- 视频分析与视频跟踪- 视觉SLAM（同时定位与地图构建） - 医学图像处理与辅助诊断四、实践项目本课程将结合实践项目，供学生运用所学知识解决实际问题，并提供指导和反馈。
五、评估方式1. 平时表现与作业（30%）：包括课堂讨论、作业完成情况等。
2. 实践项目（40%）：根据项目难度、创新性、完成度等进行评估。
3. 期末考试（30%）：对学生对整个课程内容的掌握情况进行考察。
六、教材与参考资料1. 主教材：- Richard Szeliski. "Computer Vision: Algorithms and Applications" (第二版)，Springer出版社，2010年。
2. 参考资料：- Simon J. D. Prince. "Computer Vision: Models, Learning, and Inference"，Cambridge出版社，2012年。
从零开始的计算机视觉入门教程
计算机视觉是一门涉及图像处理、机器学习和人工智能的前沿领域，它使计算机能够“看到”和理解图像中的内容。
对于想要学习计算机视觉的初学者来说，往往觉得门槛较高，但实际上只要有一定的数学基础和编程知识，就能够开始学习这门有趣且有用的技能。
本文将从零开始，为初学者介绍计算机视觉的基本概念和入门学习路径。
1. 基本概念计算机视觉是一门跨学科的领域，涉及到数学、物理、计算机科学等多个学科的知识。
在学习计算机视觉之前，首先要了解一些基本概念。
首先是图像处理，它是计算机视觉的基础，涉及到对图像进行获取、存储、处理和分析。
在图像处理中，常用的技术包括滤波、边缘检测、图像分割等。
其次是机器学习，它是计算机视觉中最核心的技术之一。
机器学习是一种人工智能的技术，通过对数据的学习和分析，使计算机具有类似人类的智能。
在计算机视觉中，机器学习技术常用于对象识别、图像分类、目标检测等方面。
最后是深度学习，它是机器学习的一个分支，通过模拟人脑的神经网络进行学习和训练，能够实现更加复杂的任务，如图像生成、语义分割等。
2. 入门学习路径想要学习计算机视觉，首先要具备一定的数学基础，包括线性代数、微积分和概率统计。
这些数学知识在图像处理和机器学习中都有广泛的应用，因此是学习计算机视觉的基础。
其次是学习编程语言，如Python、C++等。
Python是目前计算机视觉领域最流行的编程语言之一，它具有简洁易懂的语法和丰富的库，适合初学者入门。
在学习编程语言的过程中，可以通过编写简单的图像处理程序来熟悉图像处理的基本操作。
接下来是学习图像处理和计算机视觉的基础知识，包括图像的表示和处理、图像特征的提取、对象识别和目标检测等。
可以通过阅读相关的教材和论文，或者参加在线课程和培训来系统地学习这些知识。
一旦掌握了基础知识，就可以开始学习机器学习和深度学习的相关知识。
可以从经典的机器学习算法开始，如支持向量机、决策树等，然后逐步学习深度学习的原理和应用。
使用计算机视觉技术进行物体跟踪的教程
使用计算机视觉技术进行物体跟踪的教程计算机视觉技术在近年来得到了广泛的应用和发展，其中之一就是物体跟踪。
物体跟踪是指通过计算机视觉技术实时追踪和定位一个或多个感兴趣的物体。
在本教程中，我们将学习如何使用计算机视觉技术进行物体跟踪。
1. 确定跟踪目标在开始物体跟踪之前，首先我们需要确定要跟踪的目标。
可以是一个明显的物体，如一个运动的球，或者是一个复杂的物体，如一辆汽车。
目标的选择取决于您的特定需求。
2. 获取视频源物体跟踪的一个重要前提是获取视频源。
您可以使用网络摄像头、摄像机或者是一段已经录制好的视频作为输入。
将视频源加载到计算机中以供后续处理。
3. 安装计算机视觉库为了进行物体跟踪，您将需要安装适当的计算机视觉库。
有许多流行的开源计算机视觉库可供选择，如OpenCV、TensorFlow等。
确保按照相应的文档将库正确地安装到您的计算机上。
4. 导入库和函数在编写物体跟踪程序之前，您需要导入相关的库和函数。
在Python中，您可以使用import语句导入OpenCV库，并根据需要导入其他所需的函数和模块。
5. 读取视频帧跟踪物体的第一步是从视频中读取帧。
使用OpenCV库中的函数捕获并读取视频的每一帧。
将视频的时间步长设置为合适的值，以便在不损失关键信息的情况下加速处理速度。
6. 检测目标在开始物体跟踪之前，您需要使用计算机视觉技术检测目标的初始位置。
这可以通过使用对象检测算法（如Haar Cascade、YOLO等）或图像分割算法（如GrabCut、MeanShift等）来实现。
将目标的初始位置存储在变量中以备后用。
7. 进行物体跟踪一旦获取了目标的初始位置，您可以开始物体跟踪了。
使用跟踪算法（如卡尔曼滤波、光流、分割跟踪等）和计算机视觉技术将目标的位置与前一帧或多帧进行比较，并实时更新目标的新位置。
这样，您就能够实时跟踪物体的移动。
8. 可视化跟踪结果在完成物体跟踪之后，您可以选择将跟踪结果可视化。
从零开始的计算机视觉入门教程(九)
计算机视觉是一门涵盖多个学科的交叉领域，它利用计算机对图像和视频进行处理和分析，从而实现对视觉信息的理解和识别。
作为一门前沿而又充满挑战的学科，计算机视觉吸引了越来越多的人投身其中。
本文将从零开始，为读者介绍计算机视觉的基本概念、常用技术和学习路径。
1. 计算机视觉的基本概念计算机视觉的基本概念包括图像处理、特征提取、目标检测、图像分类等内容。
首先，图像处理是计算机视觉的基础，它涉及到图像的获取、预处理、增强和压缩等技术。
其次，特征提取是计算机视觉的重要环节，它包括颜色特征、纹理特征、形状特征等多个方面。
再者，目标检测是计算机视觉的核心任务，它指的是根据图像数据来定位和识别图像中的目标物体。
最后，图像分类是计算机视觉的一个重要应用，它通过对图像数据的分析和学习，将图像分为不同的类别。
2. 计算机视觉的常用技术在计算机视觉领域，常用的技术包括深度学习、卷积神经网络、图像识别、目标跟踪等。
首先，深度学习是当前计算机视觉领域最火热的技术之一，它利用多层神经网络对图像进行学习和分析，取得了许多令人瞩目的成果。
其次，卷积神经网络是深度学习的重要技术支撑，它模拟人类视觉系统的工作原理，能够有效地识别图像中的特征。
再者，图像识别是计算机视觉的核心技术之一，它通过对图像进行分析和比对，来实现对物体的识别和分类。
最后，目标跟踪是计算机视觉的一个重要应用领域，它可以对视频数据中的目标进行定位和追踪，具有广泛的应用前景。
3. 学习计算机视觉的路径要想学习计算机视觉，首先需要具备一定的数学和编程基础。
数学基础包括线性代数、概率统计、微积分等内容，而编程基础则包括Python、C++等编程语言的掌握。
其次，可以选择一些优质的教材和课程来学习计算机视觉的基础知识和技术，比如《计算机视觉：算法与应用》、《深度学习》等书籍。
再者，可以通过参加一些线上或线下的计算机视觉培训班或研讨会，来深入了解计算机视觉的最新进展和应用案例。
最后，可以通过动手实践来巩固所学知识，比如参加一些开源项目的开发，或者自己动手实现一些计算机视觉的小项目。
计算机视觉技术教程
计算机视觉技术教程计算机视觉技术是一种使用计算机和相应的算法来模拟人类视觉系统的技术。
它允许计算机能够理解和解释图像或视频中的内容，并进行相应的处理和分析。
本文将介绍计算机视觉技术的基本概念、应用领域以及一些常见的算法和工具。
计算机视觉技术已经在各种领域得到广泛应用，如安防、医疗、自动驾驶、机器人、农业等。
在这些应用中，计算机可以通过处理和分析图像或视频，自动检测目标、识别人脸、测量尺寸、跟踪运动等。
计算机视觉技术的发展使得许多传统上需要人工参与的任务可以自动完成，大大提高了效率和准确性。
在计算机视觉技术中，常见的任务包括目标检测、图像分类、图像分割和目标跟踪等。
目标检测是指在图像或视频中自动识别和定位特定目标，常用的算法包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、YOLO、Faster R-CNN等。
图像分类是将图像分为不同的类别，常用的算法有支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、卷积神经网络等。
图像分割是将图像分割为不同的区域，常用的算法有分水岭算法、语义分割等。
目标跟踪是在视频中跟踪特定目标的位置和运动，常用的算法有卡尔曼滤波器、多次尺度空间相关分析等。
为了实现这些任务，计算机视觉技术依赖于图像处理、模式识别和机器学习等技术。
图像处理是指对图像进行预处理和增强，常见的操作有灰度化、滤波、边缘检测等。
模式识别是指通过识别和学习特定模式来实现对图像或视频的解释，常见的方法有特征提取、特征选择和模型训练等。
机器学习是指通过训练模型来实现对图像或视频的分析和理解，常见的方法有监督学习、无监督学习和深度学习等。
在实际应用中，计算机视觉技术还需要考虑图像的质量、光照条件、噪声等因素对结果的影响。
为了提高计算机视觉的结果准确性，可以采取一些预处理和后处理的技术。
预处理可以包括去噪、增强、图像配准等操作，用于提取更可靠的特征。
后处理可以包括滤波、形态学操作等，用于修正和改进结果。
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子图和母图
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图的恒等和同构
恒等
同构
同构：具有相同的 几何表达但不恒等
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同构的判定 (1) 全图同构：B1和B2之间一对一的映射 (2) 子图同构：B1子图和B2的全图之间的同构 (3) 双子图同构：B1的各子图和B2的各子图
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例13.1.2 细胞图像配准实例 对横跨10个连续切片的细胞剖面配准的结果
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匹配流程
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绝对模式和相对模式 绝对模式包含绝对坐标，具有旋转不变性
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绝对模式和相对模式 相对模式不仅具有旋转不变性，而且也具有平移不变性
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绝对模式和相对模式 例13.2.1 动态模式匹配实例
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两个关系集Xl 和Xr，其中Xl 属于待匹配对像，Xr 属于模型
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R2代表上下关系 R2 = [(1, 2) (1, 3) (1, 4)]
R3代表左右关系 R3 = [(2, 3) (2, 4) (4, 3)]
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X l 和X r 之间的距离记为dis(X l , X r ) 关系表达 对应变换
4 种误差
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X l 和X r 之间的距离记为dis(X l , X r ) 误差加权和
惯量等效椭圆匹配 目标匹配 目标 惯量椭圆 等效椭圆 由于图像中的每个目标都可用它的等效椭圆来表示，
所以对目标的配准问题就可转化为对其等效椭圆的匹配
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惯量等效椭圆匹配 目标匹配
平移变换
旋转变换 尺度变换
13
例13.1.2 细胞图像配准实例 匹配两个连续切片上对应同一细胞的两个相邻剖面图
2
目 录 contents
13.1 目标匹配 13.2 动态模式匹配 13.3 关系匹配 13.4 图同构匹配
3
豪斯道夫距离 描述点集之间的匹配程度或相似性
几何意义：如果点集A和B之间的豪斯道夫距离为d，则 对两点集中的任意一个点，都可在以该点为中心、以d 为半径的圆中找到另一个点集里的至少一个点
9
字符串匹配 借助字符串匹配来匹配两个目标区域的轮廓 用M 表示两字符串间已匹配的总次数，则未匹配
字符的个数为
A和B之间一个简单的匹配量度为
10
字符串匹配应用 匹配两个视频片段序列V1和V2 两个序列的长度相同，即L1 = L2
两个序列的长度不同，考虑如何选取匹配时间起点， 移动时间起点 t
11
以项计误差
对应误差 最小的映射
对应误差最小 的一组映射
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(1) 相同关系
所属模型
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基本定义 图G：由有限非空顶点/结点集合V(G)及有限边/边线集
合E(G)组成
有色图G：
C为顶点色性集 S为边线色性集
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图的几何表达
将图的顶点用圆点表示，将边线用连接顶点的直线或 曲线表示。边数大于等于1的图可以有无穷多个几何表达
CT 表 示 模 板 和 待 匹 配 结 构 之间的不相似性 CS表示待匹配结构和目标 部件之间的不相似性 CM表示对遗漏部件的惩罚
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字符串 (1) S aA（起始符号可用元素a和变量A来替换） (2) A bS（变量A可用元素b和起始符号S来替换） (3) A b （变量A可以用单个元素b来替换）
计算机视觉教程
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1
第13章 广义匹配
从视觉的角度看，“视”应该是有目的的 “视”，即要根据一定的知识（包括对目标的描述） 借助图像去场景中寻找符合要求的目标；“觉”应 该是带识别的“觉”，即要从输入图像中抽取目标 的特性，再与已有的目标模型进行匹配，从而达到 识别景物、理解场景含义的目的
匹配可在不同（抽象）层次上进行 广义匹配比较抽象，主要与图像目标或目标 的性质有关
4
豪斯道夫距离 对噪声点或点集的外野点（outline）很敏感 采用统计平均的概念，用平均值代替最大值，称为
改进的豪斯道夫距离（MHD）
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豪斯道夫距离 MHD具有对噪声和点集的外野点不敏感的优点，
但对点在点集中的分布还不敏感
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豪斯道夫距离
用标 准方 差改 进的 豪斯 道夫 距离
7
结构匹配量度 “模板和弹簧”
R1代表连接关系 R1 = [(A，B) (A，C)]
R2代表上下关系 R2 = [(A，B)(A，C)]
R3代表左右关系 R3 = [(B，C)]
Ql = (A，B，C) Xl = {R1，R2，R3}
Q r = {1, 2, 3, 4} X r = (R1, R2, R3)
R1代表连接关系 R1 = [(1,2)(1,3)(1,4)(2,4)(3,4)]