计算机视觉优秀课件
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计算机视觉课件课件1210v14
W代表权值的总数，Pi代表第i层的感知器数量： 当网络层数不多的时候，随着感知器单元数量的增加，权值数目是平方增加的趋势
、
4.3 前向传播与反向传播算法
随着神经网络的崛起而名声大噪的方法
前向传播算法
假设上一层结点i, j, k,…与本层的结点w有连接，结点w的计算方法就是通过上一层的i, j, k等结点以及对应的连接权值进行加权和运算， 最终结果再加上一个偏置项（图中为了简单省略了），最后通过一个非线性函数（即激活函数），如ReLU，sigmoid等函数，得到的 结果就是本层结点w的输出。最终通过逐层运算的方式，得到输出层结果。
正向传播后： 反向传播：
链式推导：
最终结果：
更新权值：
、
4.4 卷积神经网络概述
计算机视觉核心网络。
卷积神经网络概述
卷积神经网络是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组成，同时也包括关联权重和池化层。这一结构使得卷 积神经网络能够利用输入数据的二维结构,其中最早比较有名的卷积神经网络为LeNet-5。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在 图像和语音识别方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他深度、前馈神经网络，卷积神经 网络需要考量的参数更少，使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。
卷积神经网络架构回顾
输入层 -> [[卷积层 -> 线性整流层]*N -> 池化层?]*M -> [全连接层 -> 线性整流层]*K -> 全连接层 堆叠几个卷积和整流层，再加一个池化层，然后再用全连接层控制输出。 上述表达式中，问号符号代表0次或1次，符号N和M则代表具体的数值。通常情况下，取N >= 0 && N <= 3,M >= 0,K >= 0 && K < 3。
、
4.3 前向传播与反向传播算法
随着神经网络的崛起而名声大噪的方法
前向传播算法
假设上一层结点i, j, k,…与本层的结点w有连接，结点w的计算方法就是通过上一层的i, j, k等结点以及对应的连接权值进行加权和运算， 最终结果再加上一个偏置项（图中为了简单省略了），最后通过一个非线性函数（即激活函数），如ReLU，sigmoid等函数，得到的 结果就是本层结点w的输出。最终通过逐层运算的方式，得到输出层结果。
正向传播后： 反向传播：
链式推导：
最终结果：
更新权值：
、
4.4 卷积神经网络概述
计算机视觉核心网络。
卷积神经网络概述
卷积神经网络是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组成，同时也包括关联权重和池化层。这一结构使得卷 积神经网络能够利用输入数据的二维结构,其中最早比较有名的卷积神经网络为LeNet-5。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在 图像和语音识别方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他深度、前馈神经网络，卷积神经 网络需要考量的参数更少，使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。
卷积神经网络架构回顾
输入层 -> [[卷积层 -> 线性整流层]*N -> 池化层?]*M -> [全连接层 -> 线性整流层]*K -> 全连接层 堆叠几个卷积和整流层，再加一个池化层，然后再用全连接层控制输出。 上述表达式中，问号符号代表0次或1次，符号N和M则代表具体的数值。通常情况下，取N >= 0 && N <= 3,M >= 0,K >= 0 && K < 3。
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
1
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
2020/11/24
2
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 ……”
计算机视觉预备知识PPT课件
计算机视觉基本特点
• 分阶段信息处理，多层次信息表示 • 绝大部分问题为病态问题 • 原始信息被污染，信息处理量巨大 • 一种知识导引与管理系统 • 多学科交叉与结合
实用图像处理技术
灰度图像 彩色图像 二值化图像
图像的增强
1.直方图的均衡化
2.平滑滤波Βιβλιοθήκη 原图噪声污染后的图像
均值滤波后的图像
中值滤波后的图像
I
1RGB
3
Ri,Gi,Bi
RG BHSI
Hi,Si,Ii
H S I
Ri,Gi,Bi
H i H ,S i S ,Ii I
RG BHSI
颜色模型的转换 图5.30划分HSI空间的方法
计算机视觉预备知识
暂时到此
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图像处理
• 由于实际景物转换为图像信号时，总会引入各种噪声 或畸变失真，一般需要先进行图像处理。
• 4.视觉的恒常性 1）．亮度恒常性
例如：一匹黑布和一匹白布
原因：先验知识 ；本体反射率。 2）．大小恒常性
例如：远处的牛比近处的狗要大
3）．形状恒常性 4）．颜色恒常性
5.错视现象 （a）高度错视； （b）长度错视; （c）平行线错视; （d）大小错视; （e）主从错视;
计算机视觉
计算机视觉是指用计算机实现人的视 觉功能——对客观世界的三维场景的感知、 识别和理解。
计算机视觉系统的组成及原理
图像 输入
数字化
图像 处理
图像 分析
图像 理解
结果 输出
人机交互处理
计算机数字图象处理系统
摄像头 A/D
监视器
D/A
帧存
微 机 接 口
LUT
《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
20
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
4
计算机视觉课件精品文档
(7) Perimeter
Def.1: The total length of lines that separate pixels
of S from S .
Def.2: The number of boundary pixels.
(8) Compactness
P2
c
A
Where P— perimeter, A— area. The smallest value of
Horizontal projection:
H[i]B[i, j]
j
Vertical projection:
V[j]B[i, j]
j
For a well alined text binary image, the projection has comb shape, image can be easily partitioned.
b. 8-neighbors: the 4-neighbors pixels plus the diagonal neighbors.
[i-1,j]
[i-1,j-1] [i-1,j] [i-1,j+1]
[i,j-1] [i,j] [i,j+1]
[i,j-1]
[i,j]
[i,j+1]
[i+1,j]
[i+1,j-1] [i-1,j] [i+1,j+1]
(3) Boundary-following:
Track boundary pixels of a region in a particular order (chain sequence)
Algorithm:
a) Use systematic scan (from left to right, and from top
《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
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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
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 ppt课件
绪论
(2.27，3.2)
(5 lectures) 视觉基本特性I 生物特性
Week 2
视觉基本特性II
（3.6，3.9） 物理特性
(5 lectures) 视觉基本特性III 几何特性
Week 3
图像处理基础I
（3.13，3.16） 空域处理
(5 lectures) 图像处理基础II 频域处理
Week 4
图像多义性： 三维场景被投影为二维图像，深度和不可 见部分的信息被丢失，因而会出现不同形状的三维物体投 影在图像平面上产生相同图像的问题．另外，在不同角度 获取同一物体的图像会有很大的差异．
环境因素影响：场景中的诸多因素，包括照明、物体形状、 表面颜色、摄像机以及空间关系变化都会对成像有影响.
计算机视觉的任务是用图像创建或恢复现实世界模 型，然后认知现实世界。
具体来说，让计算机具有对周围世界的空间物体进 行传感、抽象、判断的能力，从而达到识别、理解 的目的。
分为三个阶段
◦ 特征提取和区域分割
基于轮廓,纹理,颜色…
◦ 建模与模式表达
基于各种物体的抽象化模 型
◦ 描述和理解
主讲： 曹洋 forrest@ 办公室：科技楼西楼303
课程教材：
使用教材： Richard Szeliski ， Computer Vision: Algorithms and Applications，Springer，2010 参考教材：
David A. Forsyth, Jean Ponce著，计算机视觉（一种现 代方法），电子工业出版社 2004。
上世纪60年代，拓展到三维结构，对物体的形状， 物体的空间关系进行描述。通过对积木世界的研 究，引出了边缘、角点等特征提取，图像明暗、 纹理、运动以及成像几何等研究工作。
计算机视觉课件
许多深度学习算法的可解释性较差，难以理解其决策过程和原理，这限制了其在 一些需要解释的场景中的应用。
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
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》课件
特征提取方法
学习常用的特征提取方法， 如边缘检测、角点检测和 纹理描述子等。
分类器的选择与训练
了解不同的分类器及其应 用，学会使用机器学习算 法对图像进行分类。
第三部分：视觉任务
图像分类
学习图像分类的基本概念、传 统方法和深度学习方法，以及 其在各个应用领域中的应用。
对象检测
掌握对象检测的基本概念、传 统方法和深度学习方法，了解 对象检测在不同领域的应用。
《计算机视觉》PPT课件
计算机视觉是研究如何使机器“看”的技术。本课程将帮助您全面了解计算机 视觉的定义、应用领域以及其历史和发展。
第一部分：简介
什么是计算机视觉？计算机视觉的应用领域及其历史和发展。
第二部分：基础知识
图像处理基础
掌握图像处理的基本概念 和常用技术，包括滤波、 增强、几何变换等。
3
计算机视觉技术的发展趋势
分析计算机视觉技术的发展趋势，包括硬件设备的进步、深度学习的发展和数据 集的丰富等。
结束语
总结课程内容并鼓励学生主动探索计算机视觉领域的未来发展方向，以提升技术水平和应用能力。
语义分割
了解语义分割的基本概念、传 统方法和深度学习方法，探索 语义分割在各个应用领域中的 意义。
第四部分：计算机视觉技术的未来
1
计算机视觉技术的未来发展方向
展望计算机视觉技术的未来发展趋势，如智能交通、医疗诊断和智能安防等领域。
2
可能的应用பைடு நூலகம்域与场景
探讨计算机视觉技术在各个行业中的可能应用，如无人驾驶、人脸识别和机器人 导航等。
计算机视觉ppt课件
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(2) 路径
和 路48路路[径i径径0 :,从::像 像互j像0 素素为]素与与邻[,i其其点1,近近j1 邻邻][到i像像 0像,,素 素素j,是是0[]i48n 连连,通通jn 关关]的系系一[[个iikn像,, jj素kn]序] 列：[ik1, jk1]
，
(3)前景
图像中值为1的全部像素的集合，用S表示．
5，5，1，5，4
18
3.5 二值图像算法 3.5.1 定义 （1）近邻：
4邻点(4-neighbors):有公共边关系的两个像素． 8邻点(8-neighbors):两个像素至少共享一个顶角 4连通(4-connected):一个像素与其4邻点的关系 8连通(4-connected):一个像素与其8邻点的关系
第 3章
二值图象分析 Binary Image Analysis
1
3.1 二值图象
二值图像例
2
(2) 二值图象的特点 a. 二值图像只有两个灰度级，其中物体像素值为1，背景像素值为0； b. 图象中许多的特征如边缘、轮廓可以用二值图像表示； c.二值图像处理的算法简单，所需的内存小，计算速度快； d.二值视觉系统技术可用于灰度图像视觉系统 。
3
(3)二值图象的获取 a. 硬件实现
敏感元二值输出或逻辑输出。敏感元模拟值 输出，通过硬件电路二值 化。 b. 软件实现
灰度图象可以通过阈值（threshold）分割进行二值化处理。
4
(4)灰度图象的二值化
图象二值化 设一幅灰度图像中物体的灰度分布在某一区间内，经过阈值运算后的图
像为二值图像。
7
(1) 尺寸和位置 一幅二值图像区域的面积（或零阶矩）由下式给出：
8
物体的中心位置：
(2) 路径
和 路48路路[径i径径0 :,从::像 像互j像0 素素为]素与与邻[,i其其点1,近近j1 邻邻][到i像像 0像,,素 素素j,是是0[]i48n 连连,通通jn 关关]的系系一[[个iikn像,, jj素kn]序] 列：[ik1, jk1]
，
(3)前景
图像中值为1的全部像素的集合，用S表示．
5，5，1，5，4
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3.5 二值图像算法 3.5.1 定义 （1）近邻：
4邻点(4-neighbors):有公共边关系的两个像素． 8邻点(8-neighbors):两个像素至少共享一个顶角 4连通(4-connected):一个像素与其4邻点的关系 8连通(4-connected):一个像素与其8邻点的关系
第 3章
二值图象分析 Binary Image Analysis
1
3.1 二值图象
二值图像例
2
(2) 二值图象的特点 a. 二值图像只有两个灰度级，其中物体像素值为1，背景像素值为0； b. 图象中许多的特征如边缘、轮廓可以用二值图像表示； c.二值图像处理的算法简单，所需的内存小，计算速度快； d.二值视觉系统技术可用于灰度图像视觉系统 。
3
(3)二值图象的获取 a. 硬件实现
敏感元二值输出或逻辑输出。敏感元模拟值 输出，通过硬件电路二值 化。 b. 软件实现
灰度图象可以通过阈值（threshold）分割进行二值化处理。
4
(4)灰度图象的二值化
图象二值化 设一幅灰度图像中物体的灰度分布在某一区间内，经过阈值运算后的图
像为二值图像。
7
(1) 尺寸和位置 一幅二值图像区域的面积（或零阶矩）由下式给出：
8
物体的中心位置：
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
马颂德, 张正友
学习OpenCV（中文版）
（美）布拉德斯基（Bradski，G.），著，于仕琪，刘瑞祯 译 清华大学出版社，2009-10-1
OpenCV教程：基础篇(附光盘)
刘瑞祯，于仕琪 北京航空航天大学出版社，2007-6-1
网络资源
CVonline-Compendium of Computer Vision /rbf/CVonline
主要期刊与会议
IJCV, IEEE Transactions on PAMI, IEEE T-Image Processing, IEEE T-Multimedia, Pattern Recognition, Image and Vision Computing, PR Letters, ……
Computer Vision Course Home Pages /Homepages/qji/CV/visionCours es.html
Vision Groups at Universities. (CMU, MIT, UW, UCB and etc..)
课程内容提要
介绍计算机视觉的基础理论（ arr视觉计算、
成像几何基础）
介绍和分析计算机视觉的经典算法
介绍有关计算机视觉的最新应用
课程安排
计算机视觉概述 线性滤波、边缘检测与特征提取 图像分割与纹理 照相机与多视觉几何 立体视觉 三维重建 图像识别与理解
参考资料
《计算机视觉——计算理论与算法基础》
ICCV, ECCV, CVPR, ICPR, ICIP, ACCV, BMVC, MVA, ……
自动化学报、计算机学报、软件学报、电子学 报、中国图像图形学报、模式识别与人工智 能、……
计算机视觉的三大顶级会议
ICCV 的全称是 IEEE International Conference on Computer Vision，国际计算机视觉大会，通常每两年召开一次， 2005 年 10 月曾经在北京召开。 ICCV是计算机视觉领域最 高级别的会议，会议的论文集代表了计算机视觉领域最新 的发展方向和水平。会议的收录率较低，以 2007 年为例 ，会议共收到论文1200余篇，接受的论文仅为244篇。会 议的论文会被 EI 检索。
计算机视觉
计算机视觉
▪ 用计算机来模拟人的视觉机理获取和处理 信息的能力。
机器视觉与计算机视觉
▪ 同义词：图像理解，场景分析 ▪ 都是要从图像或图像序列中获取对世界的
描述，包括对基本层的图像获取、图像处 理，中层的图像分割、图像分析和高层的 图像理解。
信息工程学院硕士生选修课，2学分
秋季学期18次课，每周1第4讲(15:55)、周3第3讲(14:00) 东4407
考核方式：
书面报告：40%
某专题综述或个人在某方向上的初步研究结果等
编程项目：60%
与计算机视觉相关算法实现 评分与算法新颖程度、实现难度、实验结果有关 (鼓励从最新的ICCV、CVPR、SIGGRAPH论文中选题)
预备知识
较强的编程实验能力 掌握线性代数的知识 了解图像处理与模式识别的相关知识
ECCV的全称是Europeon Conference on Computer Vision， 两年一次，欧洲召开。
CVPR 国际计算机视觉与模式识别学术会议即International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
学习OpenCV（中文版）
（美）布拉德斯基（Bradski，G.），著，于仕琪，刘瑞祯 译 清华大学出版社，2009-10-1
OpenCV教程：基础篇(附光盘)
刘瑞祯，于仕琪 北京航空航天大学出版社，2007-6-1
网络资源
CVonline-Compendium of Computer Vision /rbf/CVonline
主要期刊与会议
IJCV, IEEE Transactions on PAMI, IEEE T-Image Processing, IEEE T-Multimedia, Pattern Recognition, Image and Vision Computing, PR Letters, ……
Computer Vision Course Home Pages /Homepages/qji/CV/visionCours es.html
Vision Groups at Universities. (CMU, MIT, UW, UCB and etc..)
课程内容提要
介绍计算机视觉的基础理论（ arr视觉计算、
成像几何基础）
介绍和分析计算机视觉的经典算法
介绍有关计算机视觉的最新应用
课程安排
计算机视觉概述 线性滤波、边缘检测与特征提取 图像分割与纹理 照相机与多视觉几何 立体视觉 三维重建 图像识别与理解
参考资料
《计算机视觉——计算理论与算法基础》
ICCV, ECCV, CVPR, ICPR, ICIP, ACCV, BMVC, MVA, ……
自动化学报、计算机学报、软件学报、电子学 报、中国图像图形学报、模式识别与人工智 能、……
计算机视觉的三大顶级会议
ICCV 的全称是 IEEE International Conference on Computer Vision，国际计算机视觉大会，通常每两年召开一次， 2005 年 10 月曾经在北京召开。 ICCV是计算机视觉领域最 高级别的会议，会议的论文集代表了计算机视觉领域最新 的发展方向和水平。会议的收录率较低，以 2007 年为例 ，会议共收到论文1200余篇，接受的论文仅为244篇。会 议的论文会被 EI 检索。
计算机视觉
计算机视觉
▪ 用计算机来模拟人的视觉机理获取和处理 信息的能力。
机器视觉与计算机视觉
▪ 同义词：图像理解，场景分析 ▪ 都是要从图像或图像序列中获取对世界的
描述，包括对基本层的图像获取、图像处 理，中层的图像分割、图像分析和高层的 图像理解。
信息工程学院硕士生选修课，2学分
秋季学期18次课，每周1第4讲(15:55)、周3第3讲(14:00) 东4407
考核方式：
书面报告：40%
某专题综述或个人在某方向上的初步研究结果等
编程项目：60%
与计算机视觉相关算法实现 评分与算法新颖程度、实现难度、实验结果有关 (鼓励从最新的ICCV、CVPR、SIGGRAPH论文中选题)
预备知识
较强的编程实验能力 掌握线性代数的知识 了解图像处理与模式识别的相关知识
ECCV的全称是Europeon Conference on Computer Vision， 两年一次，欧洲召开。
CVPR 国际计算机视觉与模式识别学术会议即International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition