计算机视觉第二次作业实验报告
计算机视觉实训总结
计算机视觉实训总结近年来，计算机视觉技术在各个领域中得到了广泛的应用和发展。
作为一种能够模拟人类视觉系统的技术，计算机视觉能够通过图像和视频等视觉数据进行分析和理解，从而实现识别、检测、跟踪等一系列视觉任务。
在这次的计算机视觉实训中，我深刻感受到了这项技术的巨大潜力和重要性。
在实训过程中，我们首先学习了计算机视觉的基本概念和原理。
通过理论学习，我了解到计算机视觉是通过图像处理和模式识别等方法，将图像数据转化为可供计算机处理的信息，并进一步分析和理解。
这为我们后续的实践操作提供了理论基础。
接着，我们进行了一系列的实验和项目。
首先是图像处理的实验，我们使用了Python中的OpenCV库，学习了图像的读取、显示、灰度化、二值化等基本操作。
通过这些实验，我熟悉了图像处理的常用方法和技巧，并掌握了如何使用代码实现这些操作。
接下来，我们进行了目标检测和识别的项目。
在这个项目中，我们使用了深度学习中的目标检测算法YOLO（You Only Look Once），通过训练模型来实现对图像中不同目标的检测和识别。
通过这个项目，我深入了解了深度学习算法的原理和应用，并学会了如何使用深度学习框架来进行目标检测。
除了目标检测和识别，我们还进行了人脸识别的项目。
在这个项目中，我们使用了人脸识别库dlib和OpenCV，通过训练模型来实现对人脸的识别和验证。
通过这个项目，我了解到人脸识别技术在安全领域中的重要性，并学会了如何使用这项技术进行人脸识别的应用开发。
在整个实训过程中，我深刻体会到了计算机视觉技术的强大和多样性。
无论是图像处理、目标检测还是人脸识别，都展示了计算机视觉在各个领域中的广泛应用。
通过这次实训，我不仅掌握了计算机视觉的基本理论和方法，还提升了自己的编程和问题解决能力。
总的来说，这次计算机视觉实训使我受益匪浅。
通过理论学习和实践操作，我对计算机视觉技术有了更深入的了解，并掌握了相关的编程技巧和实际应用能力。
视觉检测实验报告2
视觉检测技术试验题目：MV-ERP200A机器视觉旋转试验台功能验证试验学院：信息科学与工程学院专业班级：测控技术与仪器1401学号：14040110X学生姓名：李二狗指导教师：宋辉设计时间：2017.11.13目录一、试验台介绍 (1)1.1试验台主要构成 (1)1.1.1机械运动控制部分 (1)1.1.2相机部分 (2)1.1.3光源照明部分 (2)1.1.4图像处理部分 (2)1.2主要器件的关键指标 (2)1.2.1工业数字相机 (2)1.2.2光源 (3)二、仪器操作及配置流程 (3)2.1光源部分的调试 (4)2.2相机部分的调试 (4)三、仪器主要测量指标分析 (5)3.1多圆检测指标分析 (5)3.2 血管识别检测指标分析 (5)四、仪器采集或测量的试样 (6)4.1多圆检测试验结果 (6)4.2 血管识别检测试验结果 (7)五、试验方案设计 (8)六、实验结果分析 (9)6.1 原始采集的图像 (9)6.2 测试结果的图像 (9)6.3 测试结果的分析与总结 (10)一、试验台介绍本次试验中以维视数字图像技术有限公司(MICROVISION)推出MV-ERP200A机器视觉电动控制旋转实验开发平台作为主要的实验设备，本设备采用MV-MVIPS机器视觉图像处理控制器软件，其中包括匹配定位、尺寸测量、颜色分析、缺陷检测等多个图像处理库函数功能强大。
MV-ERP200A 开发平台提供多种图像处理实验，如图象分割、图象融合、机器学习、模式识别、图象测量、图象处理、模式识别和人工智能、三维测量、双目立体视觉等实验。
此次试验中通过MV-ERP200A 机器视觉电动控制运动实验开发平台提供的尺寸测量、缺陷测量XA VIS编程示例，实践了解了尺寸检测与划痕检测的基本流程与原理。
1.1试验台主要构成从整体外观来看，MV-ERP200A机器视觉实验平台由三大部分组成:机械运动、控制部分，视觉部分，光源照明部分，图像处理模块（未显示），平台外观如下图1所示:图1整体设备外观视图1.1.1机械运动控制部分主要组成为机械平台主体(装配体)，包括了运动控制的所有控制单元以及通讯单元，各控制单元及通讯单元合理地布局在机柜内部。
计算机视觉课程仿真实训总结
计算机视觉课程仿真实训总结在当今数字化和智能化的时代，计算机视觉技术正发挥着越来越重要的作用，从自动驾驶到医疗诊断，从安防监控到工业生产，其应用领域不断拓展。
为了更深入地理解和掌握这一前沿技术，我们参与了计算机视觉课程的仿真实训。
通过这次实训，我不仅学到了丰富的理论知识，还积累了宝贵的实践经验。
本次仿真实训的主要内容涵盖了图像采集与预处理、特征提取与描述、目标检测与识别、图像分类与标注等多个关键环节。
在图像采集与预处理阶段，我们学会了使用各种设备和工具来获取高质量的图像数据，并掌握了一系列图像处理技术，如去噪、增强、裁剪、缩放等，以提高图像的质量和可用性。
这一环节让我深刻认识到，数据的质量对于后续的分析和处理至关重要，如果原始图像存在大量的噪声或失真，那么无论后续的算法多么先进，都难以得到准确的结果。
特征提取与描述是计算机视觉中的核心环节之一。
我们学习了多种特征提取方法，包括基于颜色、纹理、形状等的特征提取。
同时，还掌握了如何使用描述符来对提取的特征进行有效的描述，以便于后续的比较和匹配。
通过实际操作，我发现不同的特征提取方法在不同的场景下具有不同的效果，需要根据具体的问题和数据特点来选择合适的方法。
目标检测与识别是计算机视觉中的重要应用领域。
在实训中，我们运用了经典的目标检测算法，如基于滑动窗口的方法和基于深度学习的方法。
通过对大量图像数据的训练和测试，我们逐渐掌握了如何调整参数以提高检测的准确性和效率。
同时，我们也了解到目标检测不仅要准确地定位目标的位置，还要能够准确地识别目标的类别，这需要综合运用多种技术和方法。
图像分类与标注是对图像数据进行归类和标记的过程。
我们学习了如何使用机器学习和深度学习算法来对图像进行分类，并通过手动标注和自动标注相结合的方式，提高标注的准确性和效率。
这一环节让我体会到了数据标注的重要性和繁琐性，同时也让我认识到了标注质量对于模型训练效果的直接影响。
在实训过程中，我们遇到了不少问题和挑战。
计算机视觉课程设计报告
计算机视觉课程设计实验报告1．题目: 图像变形2．组员：曹英(E03640201) 叶超(E03640124) 李淑珍(E03640104)3．实验目的：掌握图像几何运算中变形算法4．实验原理：对两幅图分别进行卷绕、插值，每幅图得到一序列图片，然后对这些序列图片进行加权求和，得到一序列帧，再将其显示出来，就得到了由一幅图到另一幅图的变形。
5．实验步骤：对一幅图分别选4行4列的16个控制点，在每条边上进行五等分，每条边形成六个点，加上原来的16个就是36个控制点，这样就把它分成了不规则的25小块，对每小块进行卷绕、插值，本实验我们用的是最近邻插值，目标控制点就是将图片分成标准并且相同大小的25小块的36个点。
这样会得到一幅不规则图片，让它作为新的原图进行如前所述一样的处理，控制点都是这样自动产生的：一开始所选每个控制点到相应标准控制点等距离(本实验我们是分成9等分)产生一序列的36个控制点。
这样每产生一幅图都对它进行相类似的处理，控制点的产生方法就是上面所说的那样。
得到的一序列图片越来越接近原图，最后一幅与原图一样。
这样我们就可以得到这样的一序列图片：原图，手工选控制点进行处理后得到的不规则图，循环产生控制点得到的越来越接近原图的9幅图（最后一幅与原图一样）。
为了描述的方便，这里我把它编号为1_1到1_11。
对目标图进行与原图一样的处理。
编号也类似，即2_1到2_11。
最后进行加权求和，第一帧是原图，第二帧是1_10与2_2加权求和，其中1_10的权值是0.9，2_2的权值是0.1，第三帧是1_9与2_3加权求和，其中1_9的权值是0.8，2_3的权值是0.2，……，第十帧是1_2与2_10加权求和，其中1_10的权值是0.1，2_2的权值是0.9，第十一帧是目标图。
这样就得到了所要的结果。
这里需要说明的是两幅手工选择的控制点最好是那些有代表性的特征点，这样的话结果会更好。
6．实验结果图：第一帧到最后一帧的结果分别是：6．实验心得体会：1．通过这个实验，最大的感受就是学的东西必须去用才能真正的理解，不动手的时候根本不知道种种问题的存在，找资料也很重要，通过找资料，才能产生一些想法，知道该如何下手，用各种算法去实现它，最后得到一个最满意的算法。
计算机视觉实验报告
计算机视觉实验报告SC09023008 胡幸福概述计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。
它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。
原理计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。
计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。
要经过长期的努力才能达到的目标。
因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。
有不少学科的研究目标与计算机视觉相近或与此有关。
这些学科中包括图象处理、模式识别或图象识别、景物分析、图象理解等。
由于历史发展或领域本身的特点这些学科互有差别，但又有某种程度的相互重迭。
应用1. 图象处理图象处理技术把输入图象转换成具有所希望特性的另一幅图象。
例如，可通过处理使输出图象有较高的信-噪比，或通过增强处理突出图象的细节，以便于操作员的检验。
在计算机视觉研究中经常利用图象处理技术进行预处理和特征抽取。
2. 模式识别（图象识别）模式识别技术根据从图象抽取的统计特性或结构信息，把图象分成予定的类别。
例如，文字识别或指纹识别。
在计算机视觉中模式识别技术经常用于对图象中的某些部分，例如分割区域的识别和分类。
3. 图象理解（景物分析）给定一幅图象，图象理解程序不仅描述图象本身，而且描述和解释图象所代表的景物，以便对图象代表的内容作出决定。
在人工智能视觉研究的初期经常使用景物分析这个术语，以强调二维图象与三维景物之间的区别。
图象理解除了需要复杂的图象处理以外还需要具有关于景物成象的物理规律的知识以及与景物内容有关的知识。
在建立计算机视觉系统时需要用到上述学科中的有关技术，但计算机视觉研究的内容要比这些学科更为广泛。
计算机视觉的研究与人类视觉的研究密切相关。
计算机视觉和自然语言处理实训报告
计算机视觉和自然语言处理实训报告
计算机视觉和自然语言处理是人工智能领域中两个重要的方向，它们分别涉及计算机对图像和文字的理解和处理。
本文将从实训的角度探讨这两个方向的发展和应用。
计算机视觉是指让计算机“看懂”图像或视频的能力，它主要包括图像识别、目标检测、图像分割等技术。
随着深度学习的发展，计算机视觉取得了巨大的进步，如人脸识别、自动驾驶、智能监控等应用已经逐渐走进我们的生活。
在实训中，学生可以通过构建神经网络模型，学习图像处理算法，实现图像分类、物体检测等任务，从而提升对计算机视觉技术的理解和应用能力。
自然语言处理则是让计算机理解和处理人类语言的能力，它涉及文本分类、情感分析、语言生成等任务。
随着深度学习技术的不断发展，自然语言处理领域也取得了巨大的进步，如智能客服、智能翻译、智能问答系统等应用已经成为人们日常生活中的重要组成部分。
在实训中，学生可以通过构建文本处理模型，学习自然语言处理算法，实现文本分类、语义分析等任务，从而提升对自然语言处理技术的理解和应用能力。
在计算机视觉和自然语言处理的实训中，学生将通过实际项目的设计和实现，掌握相关技术和工具的使用，培养解决实际问题的能力。
通过实训，学生可以深入了解计算机视觉和自然语言处理的原理和算法，掌握相关编程技能，提升团队合作能力和项目管理能力。
总的来说，计算机视觉和自然语言处理的实训旨在帮助学生深入了解人工智能领域的前沿技术，提升他们的实际操作能力和解决问题的能力，为他们未来的职业发展打下坚实的基础。
希望通过实训，学生能够在这两个领域取得更好的成绩，为推动人工智能技术的发展做出贡献。
计算机视觉实验报告
计算机视觉实验报告SC09023008 胡幸福概述计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。
它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。
原理计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。
计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。
要经过长期的努力才能达到的目标。
因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。
有不少学科的研究目标与计算机视觉相近或与此有关。
这些学科中包括图象处理、模式识别或图象识别、景物分析、图象理解等。
由于历史发展或领域本身的特点这些学科互有差别，但又有某种程度的相互重迭。
应用1. 图象处理图象处理技术把输入图象转换成具有所希望特性的另一幅图象。
例如，可通过处理使输出图象有较高的信-噪比，或通过增强处理突出图象的细节，以便于操作员的检验。
在计算机视觉研究中经常利用图象处理技术进行预处理和特征抽取。
2. 模式识别（图象识别）模式识别技术根据从图象抽取的统计特性或结构信息，把图象分成予定的类别。
例如，文字识别或指纹识别。
在计算机视觉中模式识别技术经常用于对图象中的某些部分，例如分割区域的识别和分类。
3. 图象理解（景物分析）给定一幅图象，图象理解程序不仅描述图象本身，而且描述和解释图象所代表的景物，以便对图象代表的内容作出决定。
在人工智能视觉研究的初期经常使用景物分析这个术语，以强调二维图象与三维景物之间的区别。
图象理解除了需要复杂的图象处理以外还需要具有关于景物成象的物理规律的知识以及与景物内容有关的知识。
在建立计算机视觉系统时需要用到上述学科中的有关技术，但计算机视觉研究的内容要比这些学科更为广泛。
计算机视觉的研究与人类视觉的研究密切相关。
计算机视觉实训总结
计算机视觉实训总结计算机视觉实训是一门旨在教授学生如何使用计算机技术来处理和分析图像和视频数据的课程。
通过该实训，学生能够学习和应用各种计算机视觉算法和技术，从而实现对图像和视频的自动分析、识别和理解。
在计算机视觉实训中，学生首先需要了解图像和视频的基本概念和表示方法。
图像是由像素组成的二维数组，每个像素代表图像中的一个点的颜色或亮度值。
视频则是由一系列连续的图像帧组成的。
学生需要学会如何读取、处理和保存图像和视频数据。
在实际的计算机视觉应用中，学生通常需要实现一些基本的图像处理操作，例如图像的平滑、锐化、边缘检测等。
这些操作可以通过使用各种滤波器和卷积操作来实现。
学生需要了解这些操作的原理和实现方式，并能够根据具体的应用场景选择合适的处理方法。
除了基本的图像处理操作，学生还需要学习和应用一些计算机视觉算法和技术，例如目标检测、图像分割、物体识别等。
这些算法和技术可以帮助计算机理解和解释图像和视频中的内容，从而实现一些高级的视觉分析任务。
学生需要了解这些算法和技术的原理和实现方式，并能够将它们应用到具体的实际问题中。
在计算机视觉实训中，学生通常需要使用一些常见的计算机视觉库和工具，例如OpenCV、TensorFlow等。
这些工具提供了一些常用的图像处理和计算机视觉算法的实现，学生可以直接调用这些函数和接口来完成实验和项目。
学生需要学会如何使用这些工具，并能够根据具体的需求进行扩展和修改。
除了理论和实践知识的学习，计算机视觉实训还注重培养学生的团队合作和问题解决能力。
在实际的计算机视觉项目中，学生通常需要与团队成员合作，共同完成一些复杂的任务。
学生需要学会如何与他人有效地沟通和协作，并能够独立思考和解决问题。
计算机视觉实训是一门重要的课程，通过该实训，学生能够学习和应用各种计算机视觉算法和技术，从而实现对图像和视频的自动分析、识别和理解。
通过实际的实验和项目，学生不仅可以掌握计算机视觉的理论知识，还可以培养团队合作和问题解决能力。
计算机视觉实训总结
计算机视觉实训总结
计算机视觉实训总结
在计算机视觉实训中，我学习了许多关于图像处理和机器学习的知识，并将其应用于实际项目中。
在实训期间，我主要完成了以下任务：
1. 数据准备：收集并清理相关图像数据，包括去除重复图像、裁剪、调整大小等操作。
同时，对数据进行标签标注，以便后续训练模型时使用。
2. 特征提取：使用图像处理算法，对图像进行特征提取。
主要使用了边缘检测、颜色直方图等算法，将图像转换为特征向量表示，方便后续的机器学习操作。
3. 模型训练：根据实际需求，选择合适的机器学习算法，并使用训练数据对模型进行训练。
我主要使用了卷积神经网络（CNN）来处理图像分类问题。
通过调整网络结构和超参数，不断优化模型的性能。
4. 模型评估：使用测试数据对训练好的模型进行评估。
主要使用准确率和召回率等指标来评估模型的性能。
5. 模型应用：将训练好的模型应用到实际场景中。
例如，使用模型来实现物体识别、人脸识别等功能。
在实际应用中，我遇到了一些挑战，例如光照变化、姿态变化等问题，通过进一步改进模型和数据增强等技术，取得了一定的效果。
通过这次实训，我对计算机视觉有了更深入的了解，收获了很多实践经验。
我意识到要想训练一个准确有效的模型，数据的质量和数量非常重要，同时合适的算法和参数选择也对模型的性能有很大影响。
在未来的学习和工作中，我将继续深入学习计算机视觉相关技术，并且不断进行实践和探索，提升自己的能力。
计算机视觉日常实训报告
一、实训背景随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉作为人工智能的重要分支，在众多领域展现出巨大的应用潜力。
为了更好地掌握计算机视觉技术，提升自身实践能力，我们开展了为期一个月的计算机视觉日常实训。
本次实训旨在通过实际操作，加深对计算机视觉理论知识的理解，提高在实际项目中运用计算机视觉技术的能力。
二、实训内容1. 实训目标（1）掌握计算机视觉的基本原理和常用算法；（2）了解计算机视觉在实际应用中的技术实现；（3）提高动手实践能力，培养团队协作精神。
2. 实训内容（1）计算机视觉基础知识本次实训首先对计算机视觉的基本概念、发展历程、应用领域进行了介绍，使学员对计算机视觉有全面的认识。
（2）图像处理技术实训过程中，我们学习了图像处理的基本操作，如滤波、边缘检测、形态学变换等，为后续的计算机视觉应用打下基础。
（3）特征提取与匹配重点学习了特征提取和匹配的方法，如SIFT、SURF、ORB等，为图像识别、目标跟踪等应用提供技术支持。
（4）目标检测与跟踪实训中，我们学习了目标检测和跟踪的常用算法，如YOLO、SSD、Faster R-CNN等，并通过实际案例进行操作练习。
（5）图像分类与识别学习了图像分类和识别的常用算法，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，并通过实际项目进行应用。
（6）实际项目实践在实训的最后阶段，我们分组进行实际项目实践，如人脸识别、物体检测、场景识别等，提高团队协作能力和项目实践能力。
三、实训过程1. 理论学习实训初期，我们通过课堂讲解、文献阅读等方式，对计算机视觉的基本原理和常用算法进行学习。
2. 案例分析结合实际案例，分析计算机视觉技术在各个领域的应用，加深对理论知识的理解。
3. 动手实践通过实验操作，熟练掌握计算机视觉算法的实现过程，提高编程能力。
4. 项目实践分组进行实际项目实践，将所学知识应用于实际问题，提高团队协作能力和项目实践能力。
四、实训成果1. 理论知识掌握通过本次实训，学员对计算机视觉的基本原理和常用算法有了全面的认识，为后续的学习和研究奠定了基础。
大学生计算机视觉实训报告
一、实习背景与目的随着信息技术的飞速发展，计算机视觉技术在各个领域中的应用越来越广泛。
为了使同学们深入了解计算机视觉的基本原理、方法和技术，提高实际操作能力，我们学院特开设了计算机视觉实训课程。
通过本次实训，旨在使同学们掌握计算机视觉的基本概念、常用算法，并能够运用所学知识解决实际问题。
二、实习内容与过程本次实训共分为以下几个阶段：1. 基础知识学习在实训开始之前，我们首先对计算机视觉的基本概念、发展历程、应用领域等进行了学习。
通过阅读教材、查阅资料，我们对计算机视觉有了初步的认识。
2. 实验操作实验部分主要分为以下几个模块：（1）图像处理我们学习了图像的获取、预处理、增强、分割等基本操作。
通过实验，掌握了OpenCV等图像处理工具的使用。
（2）特征提取与匹配在这一部分，我们学习了HOG、SIFT、SURF等特征提取算法，并使用FLANN、BF等匹配算法进行特征匹配。
（3）目标检测我们学习了YOLO、SSD、Faster R-CNN等目标检测算法，并使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架进行模型训练和预测。
（4）图像识别在图像识别部分，我们学习了卷积神经网络（CNN）的基本原理，并使用VGG、ResNet等模型进行图像分类和识别。
3. 项目实践在实训过程中，我们选择了以下项目进行实践：（1）基于SIFT的特征匹配与图像拼接我们利用SIFT算法提取图像特征，并使用FLANN进行特征匹配，最终实现了图像的拼接。
（2）基于YOLO的目标检测我们使用YOLO算法对图像中的目标进行检测，并实现了实时视频目标检测。
（3）基于CNN的图像识别我们使用VGG模型对图像进行分类和识别，实现了对图片中物体的识别。
三、实习成果与总结通过本次计算机视觉实训，我们取得了以下成果：1. 掌握了计算机视觉的基本概念、常用算法和技术。
2. 熟练掌握了OpenCV、TensorFlow、PyTorch等工具的使用。
视觉的实验报告
一、实验背景随着计算机视觉技术的不断发展，机器视觉在工业、农业、医疗、安防等领域得到了广泛应用。
物体识别与跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，通过对图像或视频序列中的物体进行识别和跟踪，实现对物体的实时监测和分析。
本实验旨在研究基于机器视觉的物体识别与跟踪技术，并实现一个简单的物体识别与跟踪系统。
二、实验目的1. 了解物体识别与跟踪的基本原理和方法；2. 掌握常用的图像处理和计算机视觉算法；3. 设计并实现一个简单的物体识别与跟踪系统；4. 分析实验结果，总结经验与不足。
三、实验原理物体识别与跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，主要包括以下两个部分：1. 物体识别：通过分析图像或视频序列中的特征，识别出目标物体。
常用的方法有基于颜色、纹理、形状、运动等特征的方法。
2. 物体跟踪：在视频序列中跟踪目标物体的运动轨迹。
常用的方法有基于光流法、卡尔曼滤波、粒子滤波等。
本实验采用基于颜色特征的物体识别方法，结合光流法进行物体跟踪。
四、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 开发环境：PyCharm4. 图像处理库：OpenCV5. 视频采集设备：USB摄像头五、实验步骤1. 数据采集：使用USB摄像头采集包含目标物体的图像或视频序列。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行灰度化、滤波、二值化等预处理操作，以提高后续处理的效率。
3. 物体识别：根据颜色特征，对预处理后的图像进行物体识别。
具体步骤如下：a. 提取颜色特征：计算图像中每个像素点的颜色特征，如RGB值、HSV值等；b. 颜色阈值分割：根据目标物体的颜色特征，设置合适的颜色阈值，将图像分割为前景和背景；c. 物体轮廓提取：对分割后的前景图像进行轮廓提取，得到目标物体的轮廓信息。
4. 物体跟踪：结合光流法，对识别出的物体进行跟踪。
具体步骤如下：a. 光流计算：根据相邻帧之间的像素位移，计算光流场；b. 跟踪目标：根据光流场，对识别出的物体进行跟踪，更新目标物体的位置信息。
《计算机视觉与导航技术》报告模板_综合作业和实验结果分析报告
勿«2大学20 -20学年第学期期末班级学号姓名成绩20年月日1概述（一级标题三号黑体）正文为小四号宋体+TimeNewRoman字体，1.5倍行距例如：导航技术发展概论是一门面向本科的校级公共选修课，主要使具有航空航天特色北航的本科生了解导航系统的发展历史、常用导航系统的基本原理、导航系统在实际中应用、国内外导航领域的专家学者、导航技术发展趋势和存在的问题等。
该课程既可作为导航专业低年级本科生的选修课，为其深入学习《导航系统》奠定必要的基础；也可以作为非导航专业学生选修课，了解导航技术的基本知识及其应用和发展⑴。
1摄像机标定按照问题f原理方法f实验测试和结果分析f结论的顺序去撰写报告。
Ll摄像机标定的原理（二级标题小三黑体）惯性导航系统（InertialNavigationSystem,简称INS）也称作惯性参考系统，是一种不依赖于外部信息、也不向外部辐射能量（如无线电导航那样）的自主式导航系统，其示意图如图1所示［2］。
（图前有说明，给出图，图号和图题，并对图进一步解释，而且图号要顺序编号，图、图号和图题居中）图1惯性导航系统1.1.1惯性导航系统的组成（三级标题，四号宋体）公式居中，公式顺序编号，且编号右对齐。
表号和表题在表的上方。
1.2实验结果及分析1.3小结2立体视觉匹配3运动目标检测、跟踪总结必须写收获、感想和课程建议。
参考文献⑴作者，作者.文章题目.期刊名称，年，卷（期）：页码.[2]作者.书名.出版地：出版社，出版年.[3]作者.文章题目.http:********,发表时间参考文献必须在正文顺序引用。
计算机视觉综合实训报告
一、实习目的随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉作为人工智能的重要分支，已成为科技研究和产业发展的热点。
为了提升自身在计算机视觉领域的理论水平和实践能力，本次实训旨在通过综合实训项目，深入理解计算机视觉的基本原理和应用，掌握相关技术和工具，并能够独立完成具体的项目任务。
二、实训背景本次实训项目选取了人脸识别、自动驾驶和图像处理三个领域作为主要研究方向。
人脸识别技术广泛应用于安防监控、身份验证等领域；自动驾驶技术是智能交通的重要组成部分，对提升交通安全和效率具有重要意义；图像处理技术则是计算机视觉的基础，涉及图像增强、特征提取、目标检测等多个方面。
三、实训内容1. 人脸识别（1）人脸检测：通过使用OpenCV库中的Haar级联分类器，实现了对人脸的检测。
（2）人脸特征提取：采用深度学习技术，使用卷积神经网络（CNN）提取人脸特征。
（3）人脸识别：基于特征提取结果，利用相似度计算方法，实现了人脸识别功能。
2. 自动驾驶（1）车道线检测：采用Hough变换方法，实现了车道线的检测。
（2）车辆检测：通过使用SSD（Single Shot MultiBox Detector）算法，实现了车辆的检测。
（3）车辆跟踪：利用卡尔曼滤波和目标跟踪算法，实现了车辆的实时跟踪。
3. 图像处理（1）图像增强：通过直方图均衡化、中值滤波等方法，提高了图像质量。
（2）特征提取：采用SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法，实现了图像特征的提取。
（3）目标检测：利用YOLO（You Only Look Once）算法，实现了目标的检测。
四、实训成果1. 完成了人脸识别、自动驾驶和图像处理三个领域的综合实训项目。
2. 掌握了OpenCV、深度学习、卡尔曼滤波等关键技术。
3. 提升了编程能力和团队协作能力。
4. 撰写了1500字的实训报告，总结了实训过程中的经验和收获。
五、实训总结1. 计算机视觉技术在各个领域具有广泛的应用前景，本次实训项目使我深刻认识到计算机视觉技术的魅力。
计算机视觉实训总结
计算机视觉实训总结近年来，计算机视觉技术的快速发展和广泛应用引起了人们的广泛关注。
作为一种能够使计算机“看到”和“理解”图像和视频的技术，计算机视觉在各个领域都有着重要的应用。
在本次的计算机视觉实训中，我深入学习了计算机视觉的基本原理和常用算法，并通过实践项目进一步巩固了所学知识。
在实训的过程中，我首先了解了计算机视觉的基本概念和应用场景。
计算机视觉是指通过摄像机或其他传感器采集图像或视频，并通过图像处理和分析技术提取出图像中的信息，以实现对图像内容的理解和分析。
计算机视觉广泛应用于人脸识别、目标检测、图像分类等领域，在安防、医疗、交通等行业起到了重要作用。
接下来，我学习了计算机视觉的基本原理和常用算法。
计算机视觉的基本原理包括图像获取、图像预处理、特征提取和模式识别等步骤。
图像获取是指通过摄像机或其他传感器获取图像数据，图像预处理是对图像数据进行去噪、增强等操作，特征提取是通过提取图像的颜色、纹理、形状等特征来描述图像内容，模式识别是根据提取的特征将图像归类到不同的类别。
在实践项目中，我运用所学知识完成了目标检测和图像分类的任务。
目标检测是指在图像中检测出特定目标的位置和边界框，常用的算法包括卷积神经网络（CNN）和区域卷积神经网络（R-CNN）等。
图像分类是指将图像分为不同的类别，常用的算法包括支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN）等。
通过实践项目，我深入理解了这些算法的原理和实现方法，并掌握了相关工具和库的使用。
在实践过程中，我还遇到了一些问题和挑战。
例如，图像预处理和特征提取的步骤对算法的性能有着重要影响，但如何选择合适的预处理方法和特征表示方法并不容易。
此外，由于图像数据的多样性和复杂性，算法的鲁棒性和泛化能力也是一个重要的考虑因素。
通过与同学的交流和老师的指导，我逐渐解决了这些问题，并提高了实践项目的效果。
通过本次计算机视觉实训，我不仅学到了计算机视觉的基本原理和常用算法，还提高了实践能力和解决问题的能力。
视觉系统实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的通过本次实验，我们旨在了解和掌握视觉系统的基本原理和常用算法，学习如何使用Python和OpenCV库实现图像处理和特征提取，并对实验结果进行分析和评估。
实验内容主要包括图像预处理、边缘检测、特征点检测和目标识别等。
二、实验原理1. 图像预处理图像预处理是图像处理的基础，主要包括图像灰度化、二值化、滤波、锐化等操作。
通过预处理，可以提高图像质量，为后续处理提供更好的数据基础。
2. 边缘检测边缘检测是图像处理中的重要步骤，主要用于提取图像中的边缘信息。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子等。
3. 特征点检测特征点检测是图像识别的关键，常用的特征点检测算法有Harris角点检测、SIFT算法、SURF算法等。
4. 目标识别目标识别是计算机视觉中的高级应用，通过提取图像特征，建立特征模型，实现对目标的识别。
常用的目标识别算法有支持向量机（SVM）、神经网络（NN）等。
三、实验内容1. 图像预处理（1）读取实验图像使用OpenCV库读取实验图像，并进行灰度化处理。
（2）二值化处理对灰度图像进行二值化处理，提取图像中的前景和背景。
（3）滤波处理使用高斯滤波器对图像进行滤波，去除噪声。
2. 边缘检测（1）Sobel算子边缘检测使用Sobel算子对图像进行边缘检测，提取图像中的边缘信息。
（2）Prewitt算子边缘检测使用Prewitt算子对图像进行边缘检测，提取图像中的边缘信息。
3. 特征点检测（1）Harris角点检测使用Harris角点检测算法，提取图像中的角点特征。
（2）SIFT算法特征点检测使用SIFT算法，提取图像中的特征点。
4. 目标识别（1）特征提取使用提取到的特征点，建立特征模型。
（2）目标识别使用支持向量机（SVM）对目标进行识别。
四、实验步骤1. 导入实验图像使用OpenCV库导入实验图像。
2. 图像预处理对图像进行灰度化、二值化、滤波处理。
关于机器视觉实验报告
一、实验背景随着计算机技术的发展，机器视觉技术已经成为人工智能领域的一个重要分支。
机器视觉通过模拟人类视觉感知，利用计算机对图像或视频进行分析、处理和理解，从而实现对物体、场景的识别和检测。
本实验旨在通过实际操作，了解机器视觉的基本原理、技术方法和应用领域，并掌握相关软件的使用。
二、实验目的1. 理解机器视觉的基本概念和原理；2. 掌握图像采集、处理、特征提取和识别的基本方法；3. 学习并运用相关软件进行图像分析和处理；4. 了解机器视觉在各个领域的应用。
三、实验内容1. 实验一：图像采集与预处理（1）实验目的：掌握图像采集方法和预处理技术。
（2）实验步骤：1）使用摄像头采集图像；2）对采集到的图像进行灰度化、滤波、边缘检测等预处理操作；3）观察预处理效果，分析预处理对图像质量的影响。
2. 实验二：图像特征提取（1）实验目的：学习并掌握图像特征提取方法。
（2）实验步骤：1）选择合适的特征提取方法，如HOG（Histogram of Oriented Gradients）、SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）等；2）对预处理后的图像进行特征提取；3）观察提取到的特征，分析特征对识别效果的影响。
3. 实验三：图像识别与分类（1）实验目的：学习并掌握图像识别与分类方法。
（2）实验步骤：1）选择合适的分类器，如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等；2）对提取到的特征进行分类；3）观察分类结果，分析分类器的性能。
4. 实验四：机器视觉在人脸识别中的应用（1）实验目的：了解机器视觉在人脸识别领域的应用。
（2）实验步骤：1）采集人脸图像；2）对人脸图像进行预处理、特征提取和识别；3）观察识别结果，分析人脸识别系统的性能。
四、实验结果与分析1. 实验一：图像预处理通过对图像进行灰度化、滤波和边缘检测等预处理操作，可以有效提高图像质量，减少噪声对后续处理的影响。
实验结果表明，预处理后的图像质量得到了明显改善。
机器视觉实验报告
机器视觉实验报告机器视觉实验报告引言机器视觉是一种模拟人类视觉系统的技术，通过计算机视觉算法和图像处理技术，使计算机能够识别和理解图像。
本实验旨在探索机器视觉在不同场景下的应用，并评估其性能和准确性。
实验一：物体识别在第一个实验中，我们使用了一个经典的物体识别算法——卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。
我们为该网络提供了一组包含不同物体的图像样本，训练它来识别这些物体。
经过多次训练和调优后，我们得到了一个准确率达到90%以上的物体识别模型。
实验二：人脸识别人脸识别是机器视觉领域的一个重要应用。
在本实验中，我们使用了一种基于深度学习的人脸识别算法。
我们收集了一组包含不同人的人脸图像，并将其用于训练模型。
经过反复的训练和验证，我们的人脸识别模型在准确率方面取得了令人满意的结果。
实验三：图像分割图像分割是指将图像划分为若干个区域的过程。
在本实验中，我们使用了一种基于深度学习的图像分割算法。
我们提供了一组包含不同对象的图像样本，并训练模型来识别和分割这些对象。
通过与手动标注的结果进行比较，我们发现该算法在图像分割任务上表现出色。
实验四：运动检测运动检测是机器视觉中的一个重要任务，它可以用于安防监控、行为分析等领域。
在本实验中，我们使用了一种基于光流法的运动检测算法。
我们提供了一组包含运动和静止场景的视频样本，并训练模型来检测和跟踪运动目标。
实验结果显示，该算法在运动检测方面具有较高的准确率和鲁棒性。
实验五：场景理解场景理解是机器视觉中的一个挑战性任务，它要求计算机能够对图像进行语义分析和推理。
在本实验中，我们使用了一种基于深度学习的场景理解算法。
我们提供了一组包含不同场景的图像样本，并训练模型来理解和描述这些场景。
实验结果表明，该算法在场景理解方面取得了显著的进展。
结论通过本次实验，我们深入了解了机器视觉技术的应用和发展。
从物体识别到场景理解，机器视觉在各个领域都展现出了巨大的潜力和前景。
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厦门大学计算机视觉实验报告
摄像机标定
姓名：孙振强
学号：31520161153451
时间：2016.11.23
一、实验目的
学习使用OpenCV并利用OpenCV进行摄像机标定，编程实现，给出实验结果和分析。
二、实验原理
2.1摄像机标定的作用
在计算机视觉应用问题中，有时需要利用二位图像还原三维空间中的物体，从二维图像信息出发计算三维空间物体的几何信息的过程中，三维空间中某点的位置与二维图像中对应点之间的相互关系是由摄像机的几何模型决定的，这些几何模型的参数就是摄像机参数，而这些参数通常是未知的，摄像机标定实验的作用就是通过计算确定摄像机的几何、光学参数，摄像机相对于世界坐标系的方位。
2.2摄像机标定的基本原理
2.2.1摄像机成像模型
摄像机成像模型是摄像机标定的基础，确定了成像模型才能确定摄像机内外参数的个数和求解的方法。
计算机视觉研究中，三维空间中的物体到像平面的投影关系即为成像模型，理想的投影成像模型是光学中的中心投影，也称为针孔模型。
实际摄像系统由透镜和透镜组组成，可以由针孔模型近似模拟摄像机成像模型。
图2.1 针孔成像
2.2.2坐标变换
在实际摄像机的使用过程中，为方便计算人们常常设置多个坐标系，因此空间点的成像过程必然涉及到许多坐标系之间的相互转化，下面主要阐述几个重要坐标系之间的转换关系。
2.2.2.1世界坐标系--摄像机坐标系
图2.2 世界坐标系与摄像机坐标系空间关系
世界坐标系与摄像机坐标系之间的转换关系为：
⎥⎥⎥⎥⎦
⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡111w w w T c c c Z Y X O T R
Z Y X R 和T 分别是从世界坐标系到摄像机坐标系的旋转变换和平移变换系数，反映的是世界坐标系和摄像机坐标系之间的关系，因此称为外参数。
2.2.2.2物理坐标系--像素坐标系
图2.3 像素坐标系
假设摄像机焦距f=1，则图像物理坐标系与像素坐标系之间的关系如下：
00
v y s v u x s u u y u x +⋅=+⋅=
则图像的像素坐标与归一化图像坐标p 之间以齐次坐标表示为：
Kp z y z x v f u s f v u m c c c c v u =⎥⎥⎥⎦
⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=1//100
0100 K 可以看做摄像机内参数矩阵。
2.3实验用标定板及摄像机说明 本实验使用国际象棋棋盘格标定板，在A4纸上打印使用，规格为6*5，棋盘格大小为3cm 。
图2.4 实验使用的标定板
实验使用手机摄像机进行图片采集。
三、摄像机标定方法
考虑到传统方法对实验设备要求较高，操作繁琐等缺点，本实验决定使用著名的张正友标定方法进行实验。
图3.1 张正友标定成像模型
基本原理：
[][]⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦
⎤⎢⎢⎢⎣⎡110121321Y X t r r K Y X t r r r K v u s 设[][]t r r K h h h H 21321λ==
则根据旋转矩阵的性质，每幅图像可以获得以下两对内参数矩阵的基本约束：
2121112110
h K K h h K K h h K K h T T T T T T ------==
由于摄像机内有五个内部参数，所以当图像数目大于等于三时即可求出内部参数唯一解。
四、实验步骤与结果
4.1实验步骤
为提高实验精度，本实验从八个不同的距离，每个距离两个角度采集16幅图片。
图4.1 标定所用图片运行程序，获得内外参数。
4.2实验结果
4.2.1OPENCV实验结果
实验结果如下：
图4.2 实验求得的内外部参数
4.2.2MATLAB对比试验
MATLAB对比试验结果如下：
五、实验误差分析
在本实验中，误差来源主要有系统误差和偶然误差，系统误差是手机摄像头配置不高，在成像过程中产生畸变误差，影响实验精度。
偶然误差就是标定板是一张A4纸打印的，只是手工测量方格长度，误差较大，另外标定板不是十分平整，在进行角点检测时也会产生实验误差。