计算机视觉14-第七章Shape(Structure)-From-Motion-I

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计算机视觉课堂笔记

计算机视觉课堂笔记在计算机科学领域，计算机视觉是一门研究如何让计算机“看”和理解图像和视频的技术。

它是通过模拟和研究人类视觉系统的运作原理，利用算法和数学模型，实现对图像和视频的分析、处理和识别。

一、图像处理基础1. 数字图像表示数字图像是用像素矩阵表示的，每个像素包含图像上一个点的颜色或灰度信息。

常见的图像格式包括位图（BMP）、JPEG、PNG等。

2. 图像滤波图像滤波是在图像上进行像素运算的技术，可以平滑图像、增强细节或去除噪声。

常用的滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波。

3. 图像变换常见的图像变换包括缩放、旋转、翻转等，这些变换可以对图像进行形状和尺寸的调整。

4. 图像分割图像分割是将图像划分为若干个区域的过程，常用的分割方法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。

二、图像特征提取1. 边缘检测边缘是图像中强度变化最大的区域，边缘检测算法可以提取图像中的边缘信息，常见的方法有Sobel算子、Canny边缘检测和拉普拉斯算子。

2. 角点检测角点是图像中明显的角区域，角点检测算法可以找到图像中的角点，常用的算法有Harris角点检测和Shi-Tomasi角点检测。

3. 尺度不变特征变换（SIFT）SIFT是一种常用的图像特征提取算法，它可以提取出对尺度、旋转和光照变化不敏感的特征点。

三、目标检测和识别1. 模板匹配模板匹配是一种简单但有效的目标检测方法，它将一个已知的目标模板与图像进行匹配，找到与目标相似的区域。

2. Haar特征和级联分类器Haar特征是一种基于矩形划分的特征，级联分类器通过级联多个弱分类器来实现目标检测，著名的Viola-Jones人脸检测算法就是基于此。

3. 卷积神经网络（CNN）CNN是一种深度学习算法，它可以自动学习和提取图像特征，并实现图像识别和分类。

常用的CNN模型包括LeNet、AlexNet和ResNet等。

四、三维重建与运动估计1. 立体匹配立体匹配是通过比较两个或多个图像上对应点之间的差异，来计算物体的深度信息，从而实现三维重建。

计算机视觉基础复习

第一章P11什么就是讣算机视觉- -■让计算机理解图像与视频P12讣算机视觉与图像处理得区别»数字图像处理图像/视频-〉图像/视频（图像变换、图像滤波、图像复原、图像压缩、…）＞计算机视觉图像/视频-〉模型（二维基素图-〉2、5维要素图-〉三维模型表征）P14-20计算机视觉中存在哪些难点与挑战挑战:外观、卜小与形状;■姿态/运动;复杂与理预测得行为;噪声与遮挡汐卜观变化;上下文间依赖性;视点变化P23-28图像中存在哪些计算机视觉线索深度线索:直线透视;空间透视远近顺序线索:遮挡形状线索:纹理梯度形状与光照线索：阴影位置与光照线索:投影P30-46讣算机视觉有哪些典型应用OCR （光学字符识別）、智能交通、人脸检测、表情识别、多视点三维重建、基于视觉得生物识另U、辅助驾驶、无人驾驶汽车、基于视觉得人机交互、智能机器人、匸业机器人P48 CCD/CMOS传感器得成像原理:尤绘转换P49-54采样与量化影响图像得哪些属性采样影响图像空间分辨率；量化影响图像幅度分辨率（灰度）P61图像坐标系左上角为坐标原点P75-78像素距离与邻域关系习題1、2 P19汁算机视觉要达到得目得有哪些?答:计算机通过图像与视頻对客观世界得感烁识別与理解;对场景进荷耨与描述;根据对场景得解释与描述制定行为规划.第三章PM薄透镜成像模型薄透镜模型/:焦距瓦F:焦点xwhere and12P17-21射影几何中哪些物理信息丢失•与保留了？丢失信息:长度、角度保留信息疽线特性、交比不变性 P22-24灭点打火线得概念场景中得平行线投影到图像平而后，会聚于“灭点”灭线:火点得集合P46-49像机成像过程中包含了哪些内参与外参？像机内参和外参：一般化形式£■//(血 & • d»像机内参和外参：般化形式像机内部参数（内参）像机外部参数（外參）Z 叭0] 0 A Vo i 0 00 1 loj示〃轴和诸由的不垂直因子。

浙大计算机视觉课件7

• Space of all Essential Matrices is 5 dimensional • 3 Degrees of Freedom – Rotation • 2 Degrees of Freedom – Translation (up to scale !)
Computer Vision Zhejiang University 2010 Winter 9
Computer Vision
Zhejiang University 2010 Winter
3
Rigid Body Motion – Two views
Computer Vision
Zhejiang University 2010 Winter
4
3D Structure and Motion Recovery
Computer Vision Zhejiang University 2010 Winter 12
Two view linear algorithm
• Solve the LLSE problem:
followed by projection • Project onto the essential manifold: SVD:
7
Characterization of the Essential Matrix
• Essential matrix
Special 3x3 matrix
Theorem 1a (Essential Matrix Characterization) A non-zero matrix is an essential matrix iff its SVD: satisfies: with and and

计算机视觉14 第七章Shape(Structure) From Motion I

texture,….)------第十章
第七章基于运动视觉的场景复原
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)
Singular value decomposition (SVD)
Every matrix represents a transformation
/faculty/will/svd/index.html
Singular value decomposition
Singular value decomposition
Pseudo-inverse
三维刚体运动
x k 1 rxx y k 1 ryx z r k 1 zx rxy ryy rzy rxz x k t x xk ryz y k t y R k y k Tk z rzz z k t z k
x F
规范化焦距F=1,分子分母同除以Zk
x z y y F z
x k 1 y k 1
rxx x k rxy y k rxz t x / z k rzx x k rzy y k rzz t z / z k ryx x k ryy y k ryz t y / z k rzx x k rzy y k rzz t z / z k
xk 1 xk y k t x y k 1 y k xk t y z k
基于正交投影的三维运动估计
• Bozdagi, 1994

《计算机视觉》题集

《计算机视觉》题集大题一：选择题1.下列哪项不属于计算机视觉的基本任务？A. 图像分类B. 目标检测C. 语音识别D. 语义分割2.在卷积神经网络（CNN）中，以下哪项操作不是卷积层的主要功能？A. 局部感知B. 权重共享C. 池化D. 特征提取3.下列哪个模型在图像分类任务中首次超过了人类的识别能力？A. AlexNetB. VGGNetC. ResNetD. GoogleNet4.以下哪个算法常用于图像中的特征点检测？A. SIFTB. K-meansC. SVMD. AdaBoost5.在目标检测任务中，IoU （Intersection over Union）主要用于衡量什么？A. 检测框与真实框的重叠程度B. 模型的检测速度C. 模型的准确率D. 模型的召回率6.下列哪项技术可以用于提高模型的泛化能力，减少过拟合？A. 数据增强B. 增加模型复杂度C. 减少训练数据量D. 使用更大的学习率7.在深度学习中，批归一化（Batch Normalization）的主要作用是什么？A. 加速模型训练B. 提高模型精度C. 减少模型参数D. 防止梯度消失8.下列哪个激活函数常用于解决梯度消失问题？A. SigmoidB. TanhC. ReLUD. Softmax9.在进行图像语义分割时，常用的评估指标是？A. 准确率B. 召回率C. mIoU（mean Intersection over Union）D. F1分数10.下列哪个不是深度学习框架？A. TensorFlowB. PyTorchC. OpenCVD. Keras大题二：填空题1.计算机视觉中的“三大任务”包括图像分类、目标检测和______。

2.在深度学习模型中，为了防止梯度爆炸，常采用的技术是______。

3.在卷积神经网络中，池化层的主要作用是进行______。

4.YOLO算法是一种流行的______算法。

5.在进行图像增强时，常用的技术包括旋转、缩放、______和翻转等。

计算机视觉入门经典模型介绍

计算机视觉入门经典模型介绍计算机视觉（Computer Vision）是一门研究如何使计算机“看”和“理解”图像和视频的学科。

它利用计算机科学、机器学习和图像处理等多个领域的知识，通过模拟人类视觉系统的功能来实现对图像和视频的自动分析和理解。

在计算机视觉领域，存在许多经典模型，它们被广泛应用于图像分类、目标检测、物体识别、图像生成等任务。

本文将为您介绍一些计算机视觉入门经典模型。

一. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）卷积神经网络是计算机视觉中最重要的模型之一。

它由多个卷积层、池化层和全连接层组成。

卷积层主要用于提取图像的特征，在不同的卷积层中，模型可以学习到不同层次的特征表示，从低级特征（如边缘、纹理）到高级特征（如形状、物体）。

池化层用于减小特征图的尺寸，减少计算量。

最后，全连接层将提取到的特征映射到具体的类别或标签上。

二. 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）支持向量机是一种非常有效的机器学习算法，广泛应用于图像分类和目标检测等任务。

它通过在特征空间中找到最优超平面来实现分类。

支持向量机具有良好的泛化性能，并且对于处理高维数据非常有效。

三. 区域卷积神经网络（Region-based Convolutional Neural Networks, R-CNN）R-CNN是一种经典的目标检测模型，它将图像分为多个区域，然后对每个区域进行卷积神经网络的特征提取和分类。

R-CNN相比传统的滑动窗口方法，在准确率上有了明显的提升。

然而，R-CNN的计算速度较慢，后续又出现了Fast R-CNN、Faster R-CNN等模型，进一步改进了目标检测的效率。

四. 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）生成对抗网络由生成器和判别器组成，通过两者的对抗学习，实现了图像生成的任务。

计算机视觉课程-流形学习

也可以简单定义成1（节点i和j相邻）或0（不相邻）为了使最小化问题解唯一，必须加上尺度归一的限制条件，目标函数变为:
这里L=D-W被称为Laplacian矩阵是对角矩阵
可以转化成广义特征值问题求解：
Laplacian Eigenmap算法的特点
• 算法是局部的非线性方法.
• 算法与谱图理论有很紧密的联系. • 算法中有两个参数 k,d. • 算法通过求解稀疏矩阵的特征值问题解析地求出整体最优解. • 算法使原空间中离得很近的点在低维空间也离得很近, 可以用于聚类. •没有给出显式的投影映射，即，对于新样本（out-ofsample）无法直接得到其在低维子流形上的投影
降法求解,对于某些特殊的距离可以推导出解析解法.
MDS的示意图
MDS的失效
Isomap
• 主要思想：
建立在多维尺度变换(MDS)的基础上，力求保持数据点的内在几何性质，即保持两点间的测地距离，不是欧式距离。 • Isomap = MDS + 测地距离
Isomap
Isomap
流程图：
Step 1：在样本集上构建近邻图G。如果样本i和j之间距离小于某个阈值,或者他们为k-近邻，则连接i和j
LPP
LPP与LE一样，都可以归纳为相同目标函数最小化问题：

min || yi y j || 2 W (i, j )
P i , j 1
n
但不同的是，LPP没有在流形上展开上式，而是通过一个原空间到流形上的映射P转换成原空间上的问题
LPP
可以得到如下推导：
加上尺度归一限制：最小化问题转化成如下广义特征值求解问题：
如果样本i和j之间距离小于某个阈值或者他们为k近邻则连接i和jstep2计算样本两两之间测地距离用dijkstra算法建立测地距离矩阵step3利用mds算法构造内在d维子空间最小化下式矩阵变换算子式其中s是平方距离矩阵将距离转换成mds所需内积形h是集中矩阵上式的最小值可以通过求矩阵特征向量来实现的d个最大特征值对应的应用swissroll在2d流形空间的投影3维数据集2维投影应用人脸图像在2d流形空间的投影横坐标反映了光照变化纵坐标反映姿态变化应用手写数字2在2d流形空间的投影横坐标反映底部环型变化纵坐标反映顶上穹型变化应用手势在2d流形空间的投影横坐标反映手腕旋转变化纵坐标反映手指的伸展变化isomap算法的特点?isomap是非线性的适用于学习内部平坦的低维流形不适于学习有较大内在曲率的流形

一种含有镜面反射的由明暗恢复形状(shape-from-shading)快速代数算法

一种含有镜面反射的由明暗恢复形状(shape-from-shading)快速代数算法
！
近年来，大量研究人员都着重基于图像中光线反射原理，利用自动内容识别技术，围绕从明暗计算图像形状（即形状-从-阴影，shape-from-shading）开展了大量工作。

最近，研究人员推出了一种含有镜面反射的shape-from-shading快速代数算法，可以更有效地用于分析和恢复高度复杂的形状和表面纹理结构。

该技术处理图像形状从明暗恢复(shape-from-shading)技术，该技术是由Sederberg(Sederberg et al.，1994)开发的。

该技术基于视觉结构分析原理，首先定义一个具有理论的光照模型，其中考虑到物体表面的平坦性、物体的表面属性等。

据此，利用投影原理计算形状和光照场景之间的关系，将灰度图的灰度值恢复和图像形状的恢复问题形式化为约束最优化问题，通过高效的算法可以快速解决问题。

在这项工作中，研究人员考虑到光线反射和折射，对表面形状恢复问题进行了改进和优化，提出了一种含有镜面反射的shape-from-shading快速代数算法。

特别是，与传统算法不同，该技术提出了一种利用镜面反射约束信息的半解析算法，它从粗到精搜索最佳解，能有效避免模糊和噪声的干扰，达到优秀的实际性能。

今天，该新算法不仅可以有效分析和恢复高度复杂的形状和表面结构，而且还可以应用于自动图像内容的提取，从而为图像处理和内容识别应用提供了更有效的便利。

因此，随着科技的进步，这种始终依靠光照模型优化算法的新型shape-from-shading算法可能会改变我们对自动形状分析和内容提取方面的认知。

Shape from X

Shape from X从X恢复形状:x可以是，shading（单幅图像明暗）、stereo vision（立体视觉法）、photometric stereo(光度立体法)、texture(纹理)、motion(运动)、contour(轮廓)、shadow（阴影）。

从明暗恢复形状( shape f rom shading , 简称SFS)：是计算机视觉中三维形状恢复问题的关键技术之一，其任务是利用单幅图象中物体表面的明暗变化来恢复其表面各点的相对高度或表面法方向等参数值，为进一步对物体进行三维重构奠定基础。

由单幅图像灰度明暗变化恢复三维形状的过程可以看作成像过程的逆过程。

对实际图像而言，其表面点图像亮度受到了许多因素，如光源、物体表面材料性质和形状，以及摄像机(或观察者)位置和参数等的影响。

由单幅图像灰度明暗变化恢复三维形状是在一定的约束条件下从平滑变化的灰度图像恢复出表面法向信息，即根据物体表面反射模型建立物体表面三维形状与采集的图像灰度之间关系的反射图方程，以及由先验知识所建立的对物体表面形状参数的约束条件，对这些关系求解可得到物体表面三维形状。

传统SFS方法均进行了如下假设：( 1)光源为无限远处点光源；( 2)反射模型为朗伯体表面反射模型( Lambertian)；( 3)成象几何关系为正交投影。

立体视觉法(shape from Stereo vision)可以分为双目和多目立体视觉两种类型。

简要说明双目立体视觉的原理。

与人类双目视觉的感知过程类似，双目立体视觉从两个不同视点观察同一物体可以得到不同视角下的图像，通过分析不同图像中同一像点的不同视差来获取物体表面的三维空间信息。

立体视觉系统可以分为图像采集、摄像机标定、特征提取、立体匹配、深度恢复及三维表面插值等部分组成。

目前有MTI人工智能实验室、Yale 机器视觉机器人实验室、哈尔滨工业大学、中科院自动化所、西安交通大学、Sony 公司、Intel公司等国内外多家研究机构都在从事立体视觉方面的研究。

(完整版)计算机视觉基础

Image
World
也称作“平行投影” 其投影矩阵是什么?
59
x
u 1 wv 0
0 1
0 0
0 0
y z
1
0
0
0
11
比例缩放的正射投影
透视投影的特例
物体面积相对于到相机的距离来说很小
Image
World
也称为“弱透视” 其投影矩阵是什么?
60
x
u f
wv
0
0 f
0 0
0 0
14
计算机视觉的应用：基于视觉的生物测量
12岁
30岁
15
计算机视觉的应用：无密码登录
笔记本电脑和其他设备上的指纹扫描仪
16
人脸识别系统
计算机视觉的应用：物体识别(手机上)
17
计算机视觉的应用：特效--形状捕获
黑客帝国
18
计算机视觉的应用：特效--运动捕获
加勒比海盗
19
计算机视觉的应用：体育
LaneHawk by EvolutionRobotics “A smart camera is flush-mounted in the checkout lane, continuously watching for items. When an item is detected and recognized, the cashier verifies the quantity of items that were found under the basket, and continues to close the transaction. The item can remain under the basket, and with LaneHawk,you are assured to get paid for it… “

《计算机视觉》教学课件第10章1-目标检测和物体追踪1

• 端到端的单个神经网络 • 将图片均分为S*S的锚框，每个锚框预测B个目标框 • 一个类别存在于一个给定目标框中的概率需要根据网络输出进行简单运算得到 • 优化版本可达155帧率 • YOLOv1（2015）->YOLOv2（2016）->YOLOv3（2018）->YOLOv5（2020）…
2024/7/13
知识链接-SSD
➢SSD（Single Shot Detection）
• 取消RPN网络 • 一个基础网络抽取特征，多个卷积层，每段都生成锚框，浅层拟合小物体，深层拟合大
物体，对每个锚框进行类别和变换预测 • 锚框大量重叠，浪费计算量
2024/7/13
22
知识链接-YOLO
➢ YOLO（You Only Look Once）
2024/7/13
7
01
项目导入
02
项目任务
C ONTENTS
03
项目目标
04
知识链接
05
项目准备
06
任务实施
07
任务拓展
08
项目小结
项目目标
➢知识目标
• 了解目标检测相关算法的基本概念 • 了解物体追踪的流程
➢技能目标
• 掌握基于YOLO的目标检测方法 • 掌握基于卡尔曼滤波和目标检测结果的物体追踪方法 • 掌握物体追踪的可视化方法
YOLOv1网络结构
乘法运算
23
知识链接-物体追踪
➢多物体追踪
• 将相同ID分配给包含相同目标的边界框
➢卡尔曼滤波法
• 动态系统的状态估计算法 • 可用来确定当前帧中物体和上一帧中的对应关系，并且在物体遇
到遮挡的时候补全轨迹。
2024/7/13

计算机视觉考试试题及答案精选全文完整版

可编辑修改精选全文完整版计算机视觉考试试题及答案一、选择题1. 下列哪个不是计算机视觉的应用领域？A. 人脸识别B. 增强现实C. 虚拟现实D. 股票交易答案：D2. 计算机视觉是指计算机模拟人类的视觉系统进行图像处理和分析的技术。

A. 正确B. 错误答案：A3. 以下哪个不是计算机视觉主要研究的内容？A. 图像处理B. 物体识别C. 机器学习D. 运动跟踪答案：C4. 下列哪个不是计算机视觉处理图像时常用的方法？A. 边缘检测B. 目标跟踪C. 直方图均衡化D. 推理机制答案：D5. 下列哪个不是计算机视觉中常用的特征描述方法？A. 尺度不变特征变换（SIFT）B. 高斯金字塔C. 主成分分析（PCA）D. 平均池化答案：D二、填空题1. 计算机视觉与人工智能、机器学习和模式识别等领域有着密切的______。

答案：关联2. 机器学习在计算机视觉中的应用非常广泛，常用的算法包括支持向量机、______网络和决策树等。

答案：神经3. 图像边缘是指像素灰度发生突变的______。

答案：位置4. 目标跟踪是计算机视觉中的一个重要研究方向，常见的目标跟踪方法包括模板匹配、______跟踪和粒子滤波等。

答案：卡尔曼三、简答题1. 请简要解释计算机视觉中的图像处理是指什么？答：图像处理是计算机视觉中的一个基础部分，它用于对图像进行增强、滤波、几何变换等操作，以提取图像中的有用信息或改善图像的质量。

常见的图像处理方法包括边缘检测、图像平滑、直方图均衡化等。

2. 请简要描述一种常用的目标检测方法。

答：一种常用的目标检测方法是基于深度学习的卷积神经网络（CNN）。

该方法通过训练神经网络，使其能够自动学习目标的特征，并用于检测图像中是否存在目标。

通常，CNN首先通过卷积层提取图像的特征，然后通过池化层降低特征的维度，最后使用全连接层输出目标的概率或位置。

通过大量的训练样本和迭代训练，CNN可以达到较高的目标检测准确率。

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

知识点归纳计算机视觉中的特征描述与目标检测算法

知识点归纳计算机视觉中的特征描述与目标检测算法计算机视觉中的特征描述与目标检测算法计算机视觉是研究如何让机器“看”的一门学科，它通过模拟人类视觉的方式，利用摄像机或者图像传感器采集图像信息，并通过图像处理和分析算法，实现图像理解、目标检测等功能。

在计算机视觉中，特征描述和目标检测算法是非常核心和重要的内容。

本文将对计算机视觉中的特征描述与目标检测算法进行归纳总结。

一、特征描述在计算机视觉中，特征描述是指对图像中的关键信息进行提取和描述的过程。

特征描述用于表示图像的局部结构、纹理和形状信息，是进行目标检测和识别的基础。

下面对常见的特征描述方法进行简要介绍。

1. SIFT（尺度不变特征变换）SIFT是一种基于尺度空间理论的特征描述方法，它通过在不同尺度和方向上检测和描述局部图像特征。

SIFT算法通过构建高斯金字塔和尺度空间极值点检测，提取关键点，并对关键点进行方向估计和特征描述，具有尺度不变性和旋转不变性等优点。

2. SURF（加速稳健特征）SURF是对SIFT算法的改进和优化，它利用积分图像和快速Hessian矩阵计算，提取图像的局部特征。

SURF算法具有良好的旋转不变性和尺度不变性，并且运算速度较快。

3. ORB（方向倒转二进制）ORB是一种基于FAST特征检测器和BRIEF特征描述符的特征描述算法。

ORB算法通过检测FAST关键点，利用BRIEF描述子进行描述，具有运算速度快和鲁棒性好的特点。

二、目标检测算法目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它旨在从图像中准确定位和识别出感兴趣的目标。

目标检测算法通常包括目标定位和目标分类两个步骤。

下面将介绍几种经典的目标检测算法。

1. Viola-Jones算法Viola-Jones算法是一种基于级联分类器的目标检测算法，它通过AdaBoost算法训练弱分类器，构建级联分类器来进行快速目标检测。

Viola-Jones算法在人脸检测等领域得到广泛应用，具有较好的检测速度和准确率。