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。
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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
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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
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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 ……”
• “太阳当空照，花儿对我笑，小鸟说早早早……”
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什么是计算机视觉技术
计算机视觉（Computer Vision, CV）是一门研究如何 让计算机达到人类那样“看”的学科。也就是用计算 机来实现对客观的三维世界的识别与理解,这种三维理 解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距 离、姿态、质地、运动特征(包括方向和速度) 等的理 解,更准确点说，它是利用摄像机和电脑代替人眼使得 计算机拥有类似于人类的那种对目标进行分割、分类、 识别、跟踪、判别决策的功能。作为一个新兴学科， 计算机视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从 而试图建立从图像或多维数据中获取“信息”的人工 智能系统。
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计算机视觉的原理
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。
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计算机视觉在工农业检测中的应用
由于计算机视觉技术具有非接触、获得信息量大、 作用距离远等特点,特别是随着计算机图像处理技术的 不断发展,近几十年来,它在工业、农业、科学研究、 军事等方面都获得了十分广泛的应用。下面主要介绍 一下计算机视觉技术在工业检测中的应用概况。
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计算机视觉技术的图像处理方法
计算机视觉系统中，视觉信息的处理技术主要依赖 于图像处理方法，它包括图像增强、数据编码和传输、 平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解 等内容。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当 程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算 机对图像进行分析、处理和识别。
3.公安: 指纹识别、痕迹辨认、电子警察、图像自动跟踪、安全监 控等。
4.金融: 印章支票真伪判别、票证处理、柜员机自动检测、金库监 控、运钞车现场自动检测与传输等。其中纸币印刷质量检测系统 利用图像处理技术,通
过对纸币生产流水线上的纸币20 多项特征(号码、盲文、颜色、图 案等) 进行比较分析,检测纸币的质量,替代传统的人眼辨别的方法。
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它是一门综合性的科学技术，主要包括计算机科学 与工程、信号处理、物理学、应用数学与统计、神经生 理学和认知科学等。
目前，计算机视觉技术已经应用在制造业、工业检验、 文档分析、医疗诊断、军事目标跟踪、自主导航等系统 当中。
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计算机视觉技术的发展及简介
计算机视觉是在20世纪50年代从统计模式识别开 始的．当时的工作主要集中在二维图像分析和识别上， 如光学字符识别．工件表面、显微图片和航空图片的 分析和解释等．60年代，Roberts(1965)通过计算机程序 从数字图像中提取出诸如立方体、楔形体、棱柱体等 多面体的三维结构，并对物体形状及物体的空间关系 进行描述[Roberts 1965]。到了70年代，已经出现了一 些视觉应用系统『Guzman 1969，Maekworth 1973，】。 70年代中期，麻省理工学院(MIT)人工智能(AI)实验室 正式开设“机器视觉”(Machine Vision)课程，由国际 著名学者B．K．P．Hom教机视觉的研究已经历从实验室 走向实际应用的发展阶段。而计算机工业水平的飞速 提高以及人工智能、并行处理和神经元网络等学科的 发展，更促进了计算机视觉系统的实用化和涉足许多 复杂视觉过程的研究。目前，计算机视觉技术正在广 泛的应用于计算几何、计算机图形学、图像处理、机 器人学等多个领域中。
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1.工业检测: 图像识别技术在工业领域的应用,主要用于能够代替人 眼的计算机系统。在高速、大批量、连续自动化生产流水线,往往 需要视觉系统进行质量检查、零件辨识和尺寸测量;
2.医疗:B 超、CT、X 光、ECT、内窥镜、病理分析、医学影像、 血管造影,细胞图像分析系统等。采用医疗图像分析系统,可对血液 细胞自动分类计数、染色体分析、癌症细胞识别等。
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