计算机视觉技术19页PPT
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计算机视觉技术与模式识别培训课件
04
基于滤波的目标跟踪
利用滤波算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波等）对目标进行跟踪，通过对目标状态的预测和更新来实现跟踪。
介绍人脸检测与跟踪的应用场景和技术原理，以及常见的算法和模型，如MTCNN、Siamese网络等。
人脸检测与跟踪
介绍车辆检测与跟踪的应用场景和技术原理，以及常见的算法和模型，如YOLO、SSD等。
前向传播与反向传播
神经网络通过前向传播计算输出结果，通过反向传播调整网络参数以优化目标函数。反向传播算法是神经网络训练的核心。
损失函数与优化器
损失函数用于衡量网络预测结果与实际结果的差距，优化器则用于调整网络参数以最小化损失函数。常见的损失函数有均方误差、交叉熵等，常见的优化器有梯度下降、Adam等。
应用领域
随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉的应用前景将更加广阔。未来，计算机视觉将在自动驾驶、智能家居、智能医疗等领域发挥更大的作用。同时，随着5G、物联网等新技术的普及，计算机视觉的应用场景也将更加丰富。
前景
图像预处理与特征提取方法
02
灰度化
去噪
二值化
归一化
01
02
03
04
将彩色图像转换为灰度图像，减少检测与避让。通过图像处理和机器学习技术，实时检测道路上的行人，并根据行人的位置和速度，自动规划安全避让路径。
案例二
基于深度学习的交通信号识别。利用深度学习技术，对交通信号灯进行准确识别和分类，确保自动驾驶车辆在复杂交通环境中的安全行驶。
案例三
基于多传感器融合的自动驾驶系统。结合激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器，实现全方位、多层次的环境感知和目标跟踪，提高自动驾驶系统的可靠性和安全性。
车牌识别
对印刷或手写文字进行图像预处理和特征提取，识别出文字内容，用于文档数字化和自然语言处理等领域。
基于滤波的目标跟踪
利用滤波算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波等）对目标进行跟踪，通过对目标状态的预测和更新来实现跟踪。
介绍人脸检测与跟踪的应用场景和技术原理，以及常见的算法和模型，如MTCNN、Siamese网络等。
人脸检测与跟踪
介绍车辆检测与跟踪的应用场景和技术原理，以及常见的算法和模型，如YOLO、SSD等。
前向传播与反向传播
神经网络通过前向传播计算输出结果，通过反向传播调整网络参数以优化目标函数。反向传播算法是神经网络训练的核心。
损失函数与优化器
损失函数用于衡量网络预测结果与实际结果的差距，优化器则用于调整网络参数以最小化损失函数。常见的损失函数有均方误差、交叉熵等，常见的优化器有梯度下降、Adam等。
应用领域
随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉的应用前景将更加广阔。未来，计算机视觉将在自动驾驶、智能家居、智能医疗等领域发挥更大的作用。同时，随着5G、物联网等新技术的普及，计算机视觉的应用场景也将更加丰富。
前景
图像预处理与特征提取方法
02
灰度化
去噪
二值化
归一化
01
02
03
04
将彩色图像转换为灰度图像，减少检测与避让。通过图像处理和机器学习技术，实时检测道路上的行人，并根据行人的位置和速度，自动规划安全避让路径。
案例二
基于深度学习的交通信号识别。利用深度学习技术，对交通信号灯进行准确识别和分类，确保自动驾驶车辆在复杂交通环境中的安全行驶。
案例三
基于多传感器融合的自动驾驶系统。结合激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器，实现全方位、多层次的环境感知和目标跟踪，提高自动驾驶系统的可靠性和安全性。
车牌识别
对印刷或手写文字进行图像预处理和特征提取，识别出文字内容，用于文档数字化和自然语言处理等领域。
计算机视觉技术 ppt课件
2020/11/24
13
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
12
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 ……”
ComputerVision计算机视觉英文实用PPT课件
• There are two ultimate goal that computer vision will realize, they can be simply described as follow:
• one is to realize the understanding of the world,in other words, it can realiz e some f un ctions of the human visual system;
第6页/共23页
Advances in computer vision research
• After nearly 50 years, research in computer vision has made considerable achievements. This makes the field to become the most active part of the AI research in the past 40 years.
• 3 T h e third purpose is to c a l c u l a t e t h e p h y s i c a l characteristics from the observation point to the object according to one or more 2D images;
• In the work of Roberts, the relationship between 3D objects and 2D imaging is introduced, and some simple methods of feature extraction are introduced.
• one is to realize the understanding of the world,in other words, it can realiz e some f un ctions of the human visual system;
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Advances in computer vision research
• After nearly 50 years, research in computer vision has made considerable achievements. This makes the field to become the most active part of the AI research in the past 40 years.
• 3 T h e third purpose is to c a l c u l a t e t h e p h y s i c a l characteristics from the observation point to the object according to one or more 2D images;
• In the work of Roberts, the relationship between 3D objects and 2D imaging is introduced, and some simple methods of feature extraction are introduced.
《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。
14
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
《人工智能应用概论》课件第6章-计算机视觉技术
该创意为后续人工智能娱乐产品设计提供了参考。
6 6.1 计算机视觉技术原理
6.1.1.计算机视觉技术分类
1. 图像分类
根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方 法。它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干 个类别中的某一种，以代替人的视觉判读。
图像识别（image identification） 转向尚待开发的图像理解（ image understanding）
6 6.1 计算机视觉技术原理
6.1.3.计算机视觉技术应用场景
1.无人驾驶 计算机视觉在无人驾驶中起到了非常关键的作用，比如道路的识别，路标的识别，红绿 灯的识别，行人识别等等平常驾驶过程中需要注意的。 另外还包括三维重建及自主导航，通过激光雷达或者视觉传感器可以重建三维模型，辅 助汽车进行自主定位及导航，进行合理的路径规划和相关决策。
6.1.1.计算机视觉技术分类
4. 语义分割
语义分割是计算机视觉中十分重要的领域，它是指像素级地识别图像， 即标注出图像中每个像素所属的对象类别。
6 6.1 计算机视觉技术原理
6.1.1.计算机视觉技术分类
4. 语义分割
简单来说，分割的目标一般是将一张RGB图像(高度x宽度x 三通道rgb）或是灰度图（高 度x宽度x单通道1）作为输入，输出的是分割图。
fu'zh机器视觉在ILSVRC的比赛成绩屡创佳绩，其错误率已经低于人类视觉
眼镜框缩坑视觉检测
PART
预备知识
6 6.2 预备知识
6.2.1 计算机视觉成像
世界坐标系
物体成像
6 6.2 预备知识
6.2.2 数字图像
图像：图像可以定义为一个二维函数f(x,y)，其中x和y是空间坐标，而f在任意坐标(x,y)处的幅 度称为图像在该点处的亮度（图像的明亮程度）或者灰度。
6 6.1 计算机视觉技术原理
6.1.1.计算机视觉技术分类
1. 图像分类
根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方 法。它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干 个类别中的某一种，以代替人的视觉判读。
图像识别（image identification） 转向尚待开发的图像理解（ image understanding）
6 6.1 计算机视觉技术原理
6.1.3.计算机视觉技术应用场景
1.无人驾驶 计算机视觉在无人驾驶中起到了非常关键的作用，比如道路的识别，路标的识别，红绿 灯的识别，行人识别等等平常驾驶过程中需要注意的。 另外还包括三维重建及自主导航，通过激光雷达或者视觉传感器可以重建三维模型，辅 助汽车进行自主定位及导航，进行合理的路径规划和相关决策。
6.1.1.计算机视觉技术分类
4. 语义分割
语义分割是计算机视觉中十分重要的领域，它是指像素级地识别图像， 即标注出图像中每个像素所属的对象类别。
6 6.1 计算机视觉技术原理
6.1.1.计算机视觉技术分类
4. 语义分割
简单来说，分割的目标一般是将一张RGB图像(高度x宽度x 三通道rgb）或是灰度图（高 度x宽度x单通道1）作为输入，输出的是分割图。
fu'zh机器视觉在ILSVRC的比赛成绩屡创佳绩，其错误率已经低于人类视觉
眼镜框缩坑视觉检测
PART
预备知识
6 6.2 预备知识
6.2.1 计算机视觉成像
世界坐标系
物体成像
6 6.2 预备知识
6.2.2 数字图像
图像：图像可以定义为一个二维函数f(x,y)，其中x和y是空间坐标，而f在任意坐标(x,y)处的幅 度称为图像在该点处的亮度（图像的明亮程度）或者灰度。
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：
计算机视觉技术共19页
1、不要轻言放弃，否则对不起自己。
2、要冒一次险!整个生命就是一场冒险。走得最远的人，常是愿意 去做，并愿意去冒险的人。“稳妥”之船，从未能从岸边走远。-戴尔．卡耐基。
梦 境
3、人生就像一杯没有加糖的咖啡，喝起来是苦涩的，回味起来却有 久久不会退去的余香。
计算机视觉技术 4、守业的最好办法就是不断的发展。 5、当爱不能完美，我宁愿选择无悔，不管来生多么美丽，我不愿失 去今生对你的记忆，我不求天长地久的美景，我只要生生世世的轮 回里有你。
谢谢
11、越是没有本领的就越加自命不凡。，自知者明。胜人者有力，自胜者强。——老子 14、意志坚强的人能把世界放在手中像泥块一样任意揉捏。——歌德 15、最具挑战性的挑战莫过于提升自我。——迈克尔·F·斯特利
2、要冒一次险!整个生命就是一场冒险。走得最远的人，常是愿意 去做，并愿意去冒险的人。“稳妥”之船，从未能从岸边走远。-戴尔．卡耐基。
梦 境
3、人生就像一杯没有加糖的咖啡，喝起来是苦涩的，回味起来却有 久久不会退去的余香。
计算机视觉技术 4、守业的最好办法就是不断的发展。 5、当爱不能完美，我宁愿选择无悔，不管来生多么美丽，我不愿失 去今生对你的记忆，我不求天长地久的美景，我只要生生世世的轮 回里有你。
谢谢
11、越是没有本领的就越加自命不凡。，自知者明。胜人者有力，自胜者强。——老子 14、意志坚强的人能把世界放在手中像泥块一样任意揉捏。——歌德 15、最具挑战性的挑战莫过于提升自我。——迈克尔·F·斯特利