基于计算机视觉的目标二维坐标定位实现

暴雪的目标市场定位分析报告

关于暴雪的目标市场定位分析报告 暴雪娱乐是一家全球知名的计算机游戏公司，其目前已经推出20多款作品。其产品在电子游戏界享有极高的评价。其产品包括魔兽争霸系列，星际争霸系列以及暗黑破坏神系列，魔兽争霸及星际争霸均被多项知名电子竞技比赛列为主要比赛项目。暴雪出品的网络游戏《魔兽世界：燃烧的远征》登陆全球即获得好评，至今仍然是最风靡的网络游戏之一。 暴雪娱乐的主要业务在于电脑游戏，其中单机游戏是他的主要业务。公司推出了多款单机游戏都大获成功，主要包含两大类别的游戏，即时战略与第三人称角色扮演。暴雪追求产品品质和体验的高要求，并没有以开发更多类型游戏，而是选择了继续开发已有业务。因此。从中国目前的单机游戏市场分析，角色扮演游戏是最受玩家关注的游戏类型。此外即时战略类游戏也占有一定的份额。暴雪公司的主打游戏类型是角色扮演和即时战略类游戏。一．市场细分 1.游戏平台分析 就目前的游戏市场来看，网络游戏是普及率最高的游戏，因为简单易学容易操作，吸引了很多玩家，在中国游戏市场占有相当份额。单机游戏略微低于网络游戏，但是凭借其众多的题材，较高的可玩性，依旧牢牢占据了一大块市场。掌机，游戏机，手机等移动平台发布的游戏，在近两年呈现猛增趋势。虽然市场由于各方面原因规模有限，但是相信在未来将有广阔的发展空间。在暴雪的市场中，由于网游拥有绝对优势，因此在目前的竞争态势来说处在安全状态。单机游戏是公司主要业务，而且这一市场竞争激烈，必须全力确保这一部分的市场 2.性别结构 就中国目前的游戏市场来说，男性玩家占绝大多数。女性玩家只占到约四分之一 。但是女性玩家几年来呈现大幅增长的趋势，每年的增长速度超过了男性玩家的。女性已成为游戏市场中不可忽视的一个群体。 3.年龄结构与分布 中国游戏市场的玩家大部分分布于三个年龄段，其中24—30岁玩家占大多数，其次为31—40岁的玩家，第三多的数量为19—23岁的玩家。 4.收入影响 从个人收入方面来看，中国游戏市场玩家月收入大部分集中在1000元至5000元区间不等。高端与低端客户呈现少量分布的态势。而根据统计数据，月收入在2000至3000元区间的游戏玩家又是这些人群中最集中的群体。 二．目标市场 暴雪将市场分为高中低三个市场，高端市场规模1000万人中端市场规模5900万人低端市场规模3100万人.中部分高收入人群是次要市场，对游戏兴致高。习惯在游戏方面投资，享受高品质游戏。但是用于游戏的时间较少，低收入人群，游戏时间充裕，对价格敏感，不愿购买游戏。中低端是主要市场。中低端收入，对游戏兴致高，有一定的时间空余时间。追求游戏品质与可玩性，愿意消费。 三.竞争形势分析

MarkingMate CVP计算机视觉定位

计算机视觉定位操作 先决条件 1. 雷射镜头已做过校正。 2. 雷射与CCD 设备位置皆固定不变。 3. 已安装CCD 驱动程序。 操作方式 1. 汇入CVP 外挂模块 I. 开启MarkingMate ，点选「档案」→「选项」→「延伸外挂模块」，如图1。 II. 勾选「启动」，再点选「汇入模块」。之后于「MarkingMate 」安装目录中「Extdll 」文件夹选取「CVP.dll 」，最后再套用即可使用此模块，见图2。 圖1 圖2

2. CCD 镜头校正 进行镜头校正的目的在于让软件自动根据校正文件的雕刻结果去计算补偿值。 I. 开启16点定位校正档。同样于「Extdll 」文件夹中开启「target.ezm 」文件，将对象大小调整至符合CCD 镜头可见范围后执行雕刻，见图3。 II. 点选雕刻面板上的计算机视觉定位面板，如图4。此时会出现如图5的操作窗口。而操作窗口中所显示的影像为CCD 当下所撷取的画面。 圖3 圖4 圖5

决定是否将计算机视觉定位操作窗口固定在所有开启程序的最上 层。 决定放大或缩小计算机视觉定位操作窗口。 取样：按此按钮开启「取样对话盒」，可进行「取样」与「比对」。 设定：按此按钮开启「CCD 设定」对话盒，可进行「校正」。 III. 点选设定，会出现CCD 设定对话盒，如图6。之后点选校正，进入校正窗口进行16点校正。 CVP 模式：依照实际情况选择单工业相机或是双工业相机。 启动低光源模式：当光源不足的时候，可以启用此功能。 IV. 进入校正窗口后，计算机视觉定位的影像部分会出现一个侦测标靶，如图 7。移动标靶依序寻找每个点的圆心(由左至右，由上而下)，最后按下完成即可完成校正。标靶的半径可由侦测半径调整。标靶大小建议要比点还要大一些，如此才能更精准。 圖6 圖7

计算机视觉检测技术及其在机械零件检测中的应用_张文景

第33卷第5期　1999年5月 上海交通大学学报 JO U RN A L O F SHA N GHA I JIA O T O NG U N IV ERSIT Y Vol.33No.5　M ay 1999　 收稿日期:1998-03-16 基金项目:上海市科技发展基金资助项目(951111052)作者简介:张文景(1971～),男,博士生. 文章编号:1006-2467(1999)05-0635-04 计算机视觉检测技术及其在机械零件检测中的应用 张文景,　张文渊,　苏键锋,　许晓鸣 (上海交通大学自动化系,上海200030) 摘　要:基于计算机视觉检测(A VI)技术在检测系统的智能化、柔性、快速性等方面较接触式检测方法具有更大的优越性,综述了其基本原理和分类以及近年来此方面的研究成果.分析了利用AVI 技术对机械零件进行检测的一般方法和系统构成,并探讨了基于CAD 的AV I 的关键环节.最后对AVI 技术的发展趋势提出了作者的观点. 关键词:计算机视觉;计算机视觉检测;计算机辅助设计;机械零件中图分类号:TP 391 文献标识码:A Automated Visual Inspection and Its Application on Inspection of Machined Parts ZH A N G Wen -j ing ,　ZH AN G W en -y uan ,　SU J ian -f eng ,　X U X iao -ming Dept.of Automation,Shang hai Jiaotong Univ.,Shanghai 200030,China Abstract :With development of co mputer vision ,automated visual inspection (AV I )has mor e applications in a variety of fields in industry.AVI takes more advantages in intellig ence,flex ibility and speed o f inspec-tio n sy stem than contacted inspection.T he recent achievemens r esearched by internatio nal scholars in the field of AVI w ere surveyed .Principle and classificatio n o f inspection techniques w ere intro duced .T he anal-ysis for g ener al methods and sy stem of AVI o f machined par ts w as presented.Key technolo gy o f AVI based on CAD w as also discussed.Some o pinio ns about development of AVI w ere proposed at last. Key words :com puter vision;autom ated visual inspection(AVI);com puter aided design (CAD);m achine parts 随着CIM S 的推广应用,企业在向柔性化、自动化发展的进程中,提出了对计算机辅助质量(CAQ )系统的需求.目前,计算机辅助检测计划(CAIP)系统已成为CAQ 系统的重要组成部分,它的核心问题是解决如何检测零件.在柔性制造中坐标测量机(CM M )是重要的检测手段,在制造企业中得到广泛的应用.随着柔性制造系统(FM S)的推广,人们对 检测系统的智能化、柔性、快速性等方面提出了更高的要求,以适应多品种、小批量生产的需要.计算机视觉技术得到不断发展,由于计算机视觉系统可以快速获取大量信息,且易于同设计信息及加工控制信息集成,用于工况监视、现场监控的计算机视觉系统已广泛地应用在工业、商业等领域[1,2].计算机视觉作为一种检测手段已经越来越引起人们的重视,逐步形成一种新的检测技术——计算机视觉检测(Autom ated Visual Inspectio n ,AVI )技术. 本文综合了国内外在AVI 方面的研究成果,总结了利用AVI 技术检测机械零件的一般方法和系

目标市场定位与产品定位分析

目标市场定位与产品定位分析 近年来，市场各行业竞争越来越激烈，市场变化速度快。企业产品具备竞争力，与清晰的产品定位和明确的市场定位分不开的。首先，从概念上理解什么是产品定位，什么是市场定位。在当前市场中，有很多的人对产品定位与市场定位不加区别，认为两者是同一个概念，其实两者还是有一定区别的：目标市场定位(简称市场定位)：是指企业对目标消费者或目标消费者市场的选择。 产品定位：指企业对用什么样的产品来满足目标消费或目标消费者市场的需求。 从理论上讲，应该先进行市场定位，然后才进行产品定位。产品定位是对目标市场的选择与企业产品结合的过程，也即是将市场定位企业化，产品化的工作。 如何将产品定位清晰产品与其他同行竞争企业相比占据更多的市场份额那么在产品未推出市场之前，可以从以下几个方面对产品上市做规划体系： 1)消费者定位：锁定品牌的目标消费者，挖掘潜在商业价值。 2)产品定位：寻求产品核心功能利益，以满足目标受众需求。 3)价格/档次定位：根据目标消费者，制定价格体系与确立产品档次。 4)风格/形象：传达统一风格理念，巩固维系消费者情感及体验感受。 5)竞争定位：与竞争品牌形成差异化，最大化牵引最大用户群体。 6)传播定位渠道/推广：寻找与消费者间有效的沟通方式，针对性开展立体式推广。销售渠道开拓、消费者信息获取的渠道、推广方法制度。 家电行业某巨头企业空调品牌产品定位分析如下：

谈产品定位有必要了解一下品牌定位。品牌定位是指企业的产品及其品牌，基于消费者的需要，寻找有独特个性和良好的形象，从而凝固于消费者心目中，占据一个有价值的位置。品牌定位的载体是产品，最终是通过产品来兑现承诺，因此必然也已经包含产品定位在其中。 维达产品定位在成熟、稳重，偏向事业成功的男性，以及30-40岁高贵优雅、享受生活的女性。主要来源于产品的知名度、产品包装和良好的质量。 清风产品形象较为分散，个性不鲜明。与其大众化的价格，较宽产品线有直接关系。产品定位在：清秀单纯可爱的学生、传统的职业女性以及阳光积极的小伙子。主要是来源于价格适中、包装设计柔和、以及具亲和力的名称使消费者认为清风产品形象更容易接近。 心相印产品定位在浪漫情侣、时尚女性。 又如奔驰汽车，将产品定位在高端、有身份有地位的成功男性。 将产品准确定位，实际上等同于将产品卖给谁谁才是产品最适合的使用者如何让使用者选择企业产品。市场定位方法分析 如何分析市场 对于某一产品市场，或你将要参与竞争的市场，下面这些几点你必须做到心中有数： 全局观念的市场到底有多大 这个市场的增长率是多少 当前的市场是如何被细分的 当前的市场趋势是否能指明近期细分市场的主要变化 目前公司参与竞争的是哪一细分市场，所占份额有多大

计算机视觉的应用

运动目标检测 目录 基于统计背景模型的运动目标检测方法 背景模型提取 运动目标检测 后处理 基于统计背景模型的运动目标检测方法 问题：（1）背景获取：需要在场景存在运动目标的情况下获得背景图像（2）背景扰动：背景中可以含有轻微扰动的对象，如树枝、树叶的摇动，扰动部分不应该被看做是前景运动目标（3）外界光照变化：一天中不同时间段光线、天气等的变化对检测结果的影响（4）背景中固定对象的移动：背景里的固定对象可能移动，如场景中的一辆车开走、一把椅子移走，对象移走后的区域在一段时间内可能被误认为是运动目标，但不应该永远被看做是前景运动目标（5）背景的更新：背景中固定对象的移动和外界光照条件的变化会使背景图像发生变化，需要及时对背景模型进行更新，以适应这种变化（6）阴影的影响：通常前景目标的阴影也被检测为运动目标的一部分，这样讲影响对运动目标的进一步处理和分析首先利用统计的方法得到背景模型，并实时地对背景模型进行更新以适应光线变化和场景本身的变化，用形态学方法和检测连通域面积进行后处理，消除噪声和背景扰动带来的影响，在HSV色度空间下检测阴影，得到准确的运动目标。 背景模型提取 前提假设在背景模型提取阶段，运动目标在场景区域中运动，不会长时间停留在某一位置视频流中某一像素点只有在前景运动目标通过时，它的亮度值才发生大的变化，在一段时间内，亮度值主要集中在很小的一个区域中，可以用这个区域内的平均值作为该点的背景值。具体实现过程：在YUV颜色空间下，Y值的变化范围为0~255，将该范围划分成若干区间[0,T][T,2T]…[Nt,255],n=255/T，对于每个像素点，统计一段时间内每个区间内亮度值的出现的次数。找出出现次数最多的那个区间，将该区间内所有值的平均值作为背景模型在该点的亮度值。这种方法不受前景运动目标的影响。 运动目标检测 检测当前图像和背景图像中对应像素点的差异，如果差值大于一定阈值，则判定该像素为前景运动目标

计算机视觉简介

人们常说：眼睛是心灵的窗户，通过眼睛人们可以轻易地交流情感，眼睛也是与外界交流的窗口，这些都是通过“看”来完成的。 人们可以很容易“看到”一幅画，但这一“简单”过程并不如此简单，大致上它可以分为以下几个阶段：首先是通过眼睛将图成像在视网膜上；其次大脑对图像进行理解；最后根据处理的结果做出反应。用比较专业一点的语言来描述，该过程包括了识别、描述与理解三个层次；这其中还隐含了边缘检测（各物体的轮廓等）、图像的分割（各物体区域的划分）等阶段。以上实际上概述了视觉系统的三个层次，即低层阶段：基于图像特征提取及分割阶段；中层阶段：基于物体的几何模型与图像特性表达阶段；高层阶段：基于景物知识的描述、识别与理解阶段，这是根据先验知识介入的程度划分的，且实现起来也越来越困难。 毫无疑问，如何人工实现这一过程是极具挑战性和应用前景的一项工作，计算机视觉也因此而应运而生。计算机视觉是研究用计算机和成像设备来模拟人和生物视觉系统功能的技术学科，其目标是从图像或图像序列中获取对外部世界的认知和理解，即利用二维图像恢复三维环境中物体的几何信息，比如形状、位置、姿态、运动等，并能描述、识别与理解。 计算机视觉的基础是各种成像设备，例如CCD(Charge Coupled Device )摄像机（数码相机属于此类型）、红外摄像机、医学上常用的核磁共振成像、X射线成像等，这些设备不仅可以成像，还可以获取比人眼更丰富的图像，人们可以形象地把摄像机看成计算机视觉的视网膜部分。可以说从人类拍摄出第一幅图像开始，就为计算机视觉的诞生奠定了基础。 而计算机视觉的核心是数字电子计算机，其发展可谓突飞猛进，在计算和存储能力上，人脑已经无法与之相比，人们的目标就是利用计算机非凡的计算处理能力来代替人脑实现对图像的理解，而计算机日新月异的发展也使得这一愿望越来越成为可能。 用于指导“计算机”这个大脑运作的核心是计算机视觉的理论方法，计算机视觉使用的理论方法主要基于几何、概率和运动学计算与三维重构的视觉计算理论，它的基础包括射影几何学、刚体运动力学、概率论与随机过程、图像处理、人工智能等理论。在20世纪70年代，视觉研究大多采用模式识别的方法；80年代，开始采用空间几何的方法以及物理知识进行视觉研究；90年代以后，随着智能机器人视觉研究的发展，引入了许多新的理论与技术如主动视觉理论、不变量理论、融合技术等，并应用于许多计算机视觉系统中。 研究计算机视觉，不得不提的是英国已故科学家戴维·马尔（David Marr），他在计算机视觉发展史上可谓写下了浓重的一笔。在20世纪70年代末，他提出了第一个

计算机视觉检测技术及其在机械零件检测中的应用

泰山职业技术学院2006级毕业论文 目录 摘要 (1) 1自动检测的原理和方法 (2) 1.1检测和检验的不同意义 (2) 1.1.1质量控制中的检测 (2) 1.1.2质量控制中的检验 (3) 1.2统计质量控制基础 (3) 1.2.1统计质量控制的推断 (3) 1.2.2制造中的偏差 (4) 2计算机视觉检测技 (4) 2.1 AVI技术 (4) 2.1.1视觉检测分类 (5) 2.1.2视觉检测方法 (5) 2.1.3视觉检验方法 (5) 2.2机械零件的AVI (5) 2.3基于CAD的AVI (6) 2.4 AVI技术展望 (7) 参考文献 (8) 致谢 (9)

计算机视觉检测技术及其在机械零件检测中的应用 张文景，张文渊，苏键锋，许晓鸣 摘要：基于计算机视觉检测(AVI)技术在检测系统的智能化、柔性、快速性等方面较接触式检测方法具有更大的优越性，综述了其基本原理和分类以及近年来此方面的研究成果.分析了利用AVI技术对机械零件进行检测的一般方法和系统构成，并探讨了基于CAD的AVI的关键环节.最后对AVI技术的发展趋势提出了作者的观点. 关键词：计算机视觉；计算机视觉检测；计算机辅助设计；机械零件 中图分类号：TP 391 文献标识码：A Automated Visual Inspection and Its Application on Inspection of Machined Parts ZHANG Wen-jing,ZHANG Wen-yuan，SU Jian-feng, XU Xiao-ming Dept. of Automation, Shanghai Jiaotong Univ., Shanghai 200030, China Abstract：With development of computer vision,automated visual inspection (AVI) has more applications in a variety of fields in industry.AVI takes more advantages in intelligence,flexibility and speed of inspection system than contacted inspection.The recent achievemens researched by international scholars in the field of AVI were surveyed.Principle and classification of inspection techniques were introduced.The analysis for general methods and system of AVI of machined parts was presented.Key technology of AVI based on CAD was also discussed.Some opinions about development of AVI were proposed at last. Key words：computer vision;automated visual inspection(AVI);computer aided design(CAD);machine parts

目标市场分析及定位

第四章目标市场分析及定位 4.1目标市场 4.1.1市场调查 氰化物快速检测装置及配套卡片主要适用于水环境检测、水污染突发事件处置等环保部门和科研机构，也可用于制药、化工、食品、造纸等行业。根据产品介绍，按产品用途，水污染检测是该产品的主体市场。 依据国家统计局、环境保护部等公布和提供的信息资料，目前我国已制定各类国家环境标准410项，覆盖了大气、水质、土壤、噪声、固体废物等领域。已开展了环境质量检测、污染源检测、污染事故应急检测、污染物总量控制检测、污染源解析检测等，需检测的污染因子达百余种，其中就包含氰化物污染因子。根据《中国环保机械设备行业投资分析报告》， 2009年我国环保设备（产品）生产880亿元，环境检测仪器年产值为20.3亿元，增长为12％－16％，占环保设备产值的2.3%。环境检测仪器的主要产品是各种水污染和大气污染监测、噪声与振动监测、放射性和电磁波监测仪器，公司产品属于环境检测仪器中的水污染检测仪器类，年产值约8.3亿元，分为华东、华南、华北、东北、西北、西南六大市场，销售额分别为2.88亿元、2.15亿元、1.53亿元、0.87亿元、0.45亿元和0.42亿元，其中，华东市场占到了国内水污染检测仪器市场的34.7%，市场份额最大，由于华东地区工业发达，尤其是华东沿海地区的江浙一带轻工业十分发达，工业的废水产生量非常大，对水的污染也相对严重，是水污染检测仪器最主要的市场。 根据报告和各大市场的抽样调查以及资料查询，按照客户行业分布以及客户类别，并结合企业的自身发展目标和资源条件、技术能力，对产品进行如下市场细分，并进行公司战略布局。 （见表4-1）。 表4—1：产品市场细分与公司战略

计算机视觉期末考点

计算机视觉重点考点集锦 手工整理，如有错误，慎之！ 第一章 1、计算机视觉：研究用计算机来模拟生物视觉功能的科学和技术． 2、视觉表示框架的三个阶段（也就是提取三阶段）：1）第一阶段是将输入的原始图像进行处理，抽取基本特征形成基元图。2）第二阶段(中期阶段)是指在以观测者为中心的坐标系中，由输入图像和基元图恢复场景可见部分的深度、法线方向、轮廓等，形成二维半图。3）第三阶段(后期阶段)是在以物体为中心的坐标系中，由输入图像、基元图、二维半图来恢复、表示和识别三维物体。 第三章 1、二值图像的特点:a.假定二值图像大小为mxn，其中物体像素值为1，背景像素值0;b.二值图像处理的算法简单，易于理解和实现，计算速度快；c. 二值视觉所需的内存小，对计算设备要求低；d.二值视觉系统技术可用于灰度图像视觉系统 2、二值图像的获取：1）通过图像的阙值2）通过硬件实现3）通过软件实现 3、图像分割：把图像划分成区域，使每一个区域都对应一个候选的目标。 4、图像二值化：设一副灰度图像中物体的灰度分布在某一区间内，通过阙值运算后的图像为二值图像 5、投影分类及作用：1）水平/垂直投影；给定直线上的投影；对角线投影（仿射变换）2）投影能表现图像的某种信息。 6、4-连通成分序贯法（标记算法）步骤： 1）从左到右，从上到下扫描图像 2）①如果上面点和左面点有一个标记，复制这一标记②如果两点相同的标记，复制这一标记③如果两点有不同标记，则复制上点标记且将两个标记输入到等价表中作为等价标记④否则给这一像素点分配一个新的标记并将这个标记输入到等价表 3）如考虑更多的点，回到第二步 4）在等价表中的每一等价集中找到最低的标记 5）扫描图像，用等价表中的最低标记取代每一个标记 7、欧拉数：E=C—H，连通成分数(C)—空洞数(H) 8、扩展与收缩：1）要掌握用结构元进行扩展与收缩 2）先扩展后收缩：补上不希望存在的洞 3）先收缩后扩展：去除孤立的噪声点 4）定义：①扩展：如果背景和洞的像素点临点显1，则该点从0变为1 ②收缩：如果物体像素点连点为0，则将该点从1变为0 9、开、关运算：1）开运算：先腐蚀后膨胀，去除比结构元小的区域的像素点 2）关运算：显膨胀后腐蚀，填充比结构元小的孔洞 第四章

女鞋目标市场定位策划书

服装目标市场定位策划书 目录： 第一章………………策划背景 第二章………………目标市场分析 第三章………………企业机会与问题分析 第四章………………市场细分 第五章………………市场定位 第一章策划背景 人口已经超过 13 亿人的中国，其中约占 48％即 6.24 亿的女性。根据世界知名市场调查公司 AC 尼尔森调查资料显示： 2006 年中国女鞋市场的消费总量为 60 亿双，市场消费总额达 2100 亿元，并且连续十年以 12％的速度迅速增长。中国已经连续 12 年成为全世界最大的女鞋消费市场。未来十年中国中小城市女鞋市场将以超常速度发展，巨大市场容量，超乎商家的想像。到 2011 年，女鞋消费总量将超过 80 亿双，市场总交易额估计高达3000 亿元。这组惊人的数据足以证明女鞋背后蕴藏着巨大的商机。 第二章目标市场分析目标 1.目标市场大小及潜力评估 总体消费人群所占比例较大，消费群体数量不断上升，发展潜力日益增大，产品在市场上的地位也越来越稳，居市场前沿。通过产品的不断改进和发展，相信以后的市场开阔道路会更宽敞。 2.目标市场主要销售渠道 鞋子行业销售渠道对于企业来说是不可忽视的重要环节，可以通过广告、传单、电视、网络、媒介等主要销售渠道。

第三章企业机会与问题分析 内优势(S) 劣势(W) WO策略： 1、对产品结构要有所调整,争取在高档次的产品上有新的突破 2、加大营销力度，拓展营销渠 外机会(O) SO策略： 1、学习先进技术、经营理念及营销模式 2、产品设计融合国际上的时尚元素发挥文化优势 3、引进高端设计人才的同时加强对本土设计人才的培养 威胁(T) ST策略： 1、全面提高职员的专业化水平，提升职员的综合竞争力 2、最大程度发挥企业核心竞争力，降低企业运营成本，实施市场多元化战略 WT策略： 1、熟悉行业内的相关规则 2、拒绝跟风型设计，走出自己独特的风格 3、增加营销渠道 S 最具优势的核心是款式新颖，季季换新款，时刻引领女鞋流行风向。完美女鞋的价格相对较低，在价格上占优势，刺激消费的购买欲。且好而充足的货品也是完美女鞋致胜的法宝，市场定位明确，针对性强。 O消费者消费能力的不断提高、生活质量的追求、时尚个性化趋势的形成，使女鞋市场品位需求开始多元化风格的形成。女装市场具有广阔的发展空间。 W 产品档次不高，缺少自主品牌、缺乏专业设计人才、设计能力弱，营销力度不够，营销渠道单一，企业规模太小，竞争力不强，设备引进能力和技术的再开发能力均很弱，产品很难适应国际市场流行趋势和新消费需求 T消费层次逐年提高，消费者个性消费趋势更加鲜明，消费者对时尚品牌鉴赏能力快速提高，国际知名品牌不断的进入国内市场，竞争日趋激烈，低成本优势逐渐消失，目前皮等原材料价格上涨，导致生产成本增加 第四章市场细分

计算机视觉期末复习

一、 1.什么是计算机视觉？理解计算机视觉问题的产生原理。 研究用计算机来模拟生物视觉功能的技术学科。具体来说，就是让计算机具有对周围世界的空间物体进行 传感、抽象、分析判断、决策的能力，从而达到识别、理解的目的。 2.直方图的均衡化 处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方 图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是 把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。 是将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图更为均匀分布的新图像的方法。设图像均衡化处理后，图像的直方图 是平直的，即各灰度级具有相同的出现频数，那么由于灰度级具有均匀的概率分布，图像看起来就更清晰了。 二、 1.常见的几何变换：平移T x为点（x，y）在x方向要平移的量。 旋转 变尺度：x轴变大a倍，y轴变大b倍。 2.卷积掩膜技术：(,) (,)(,)(,) m n f i j h i m j n g m n =-- ∑∑ 对应相乘再相加掩膜的有效应用——去噪问题 3. 均值滤波器（低通）：抑制噪声 主要用于抑制噪声，对每一个目标像素值用其局部邻域内所有像素值的加权均值置换。con命令高斯滤波器：一个朴素的道理，距离目标像素越近的点，往往相关性越大，越远则越不相干。所以，高斯 滤波器根据高斯函数选择邻域内各像素的权值 medfilt1 。 区别方法是：高通滤波器模板的和为0，低通滤波器模板的和为1 常用的非线性滤波器：中值滤波；双边滤波；非局部滤波 4.边缘检测算子：通过一组定义好的函数，定位图像中局部变换剧烈的部分（寻找图像边缘）。主要方法有：Robert 交叉梯度，Sobel梯度，拉普拉斯算子，高提升滤波，高斯-拉普拉斯变换（都是高通滤波器） 1100 cos sin0 [1][1]sin cos0 001 x y x y θθ θθ - ?? ? = ? ? ?? 1100 00 [1][1]00 00 a x y x y b ab ?? ? = ? ? ?? (,) 1 [,][,] k l N h i j f k l M∈ =∑ ? ? ? ? ? ? ? = 1 1 1 ]1 [ ]1 [ 1 1 y x T T y x y x

计算机视觉各种方法

第33卷第1期自动化学报Vol.33,No.1 2007年1月ACTA AUTOMATICA SINICA January,2007 车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的 行人检测研究综述 贾慧星1章毓晋1 摘要基于计算机视觉的行人检测由于其在车辆辅助驾驶系统中的重要应用价值成为当前计算机视觉和智能车辆领域最为活跃的研究课题之一.其核心是利用安装在运动车辆上的摄像机检测行人，从而估计出潜在的危险以便采取策略保护行人.本文在对这一问题存在的困难进行分析的基础上，对相关文献进行综述.基于视觉的行人检测系统一般包括两个模块：感兴趣区分割和目标识别，本文介绍了这两个模块所采用的一些典型方法，分析了每种方法的原理和优缺点.最后对性能评估和未来的研究方向等一系列关键问题给予了介绍. 关键词行人检测，车辆辅助驾驶系统，感兴趣区分割，目标识别 中图分类号TP391.41 A Survey of Computer Vision Based Pedestrian Detection for Driver Assistance Systems JIA Hui-Xing ZHANG Yu-Jin Abstract Computer vision based pedestrian detection has become one of the hottest topics in the domain of computer vision and intelligent vehicle because of its potential applications in driver assistance systems.It aims at detecting pedestrians appearing ahead of the vehicle using a vehicle-mounted camera,so as to assess the danger and take actions to protect pedestrians in case of danger.In this paper,we give detailed analysis of the di?culties lying in the problem and review most of the literature.A typical pedestrian detection system includes two modules:regions of interest(ROIs) segmentation and object recognition.This paper introduces the principle of typical methods of the two modules and analyzes their respective pros and cons.Finally,we give detailed analysis of performance evaluation and propose some research directions. Key words Pedestrian detection,driver assistance system,ROIs segmentation,object recognition 1引言 车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测是指利用安装在运动车辆上的摄像机获取车辆前面的视频信息，然后从视频序列中检测出行人的位置.由于它在行人安全方面的巨大应用前景，成为智能车辆、计算机视觉和模式识别领域的前沿研究课题.欧盟从2000年到2005年连续资助了PROTECTOR[1]和SAVE-U[2]项目，开发了两个以计算机视觉为核心的行人检测系统；意大利Parma[3]大学开发的ARGO智能车也包括一个行人检测模块；以色列的MobilEye[4]公司开发了芯 收稿日期2006-3-14收修改稿日期2006-6-17 Received March14,2006;in revised form June17,2006 国家自然科学基金(60573148),教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20060003102)资助 Supported by National Natural Science Foundation of P.R.China(60573148),Specialized Research Fund for the Doc-toral Program of Higher Education(20060003102) 1.清华大学电子工程系北京100084 1.Department of Electronic Engineering,Tsinghua University, Beijing100084 DOI:10.1360/aas-007-0084片级的行人检测系统；日本本田汽车公司[5]开发了基于红外摄像机的行人检测系统;国外的大学如CMU[6]、MIT[7,8]和国内的西安交通大学[9]、清华大学[10]也在该领域做了许多研究工作. 车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测属于计算机视觉中人体运动分析的研究范畴，其主要任务是在运动摄像机下快速准确地检测行人.本文主要针对这一特定领域对相关的文献进行综述，重点分析常用方法的原理和优缺点，以期对相关的科技人员起到指导作用.对监控系统和体育运动分析领域中人体检测感兴趣的读者可以参考综述文献[11～14]. 行人检测除了具有一般人体检测具有的服饰变化、姿态变化等难点外，由于其特定的应用领域还具有以下难点：摄像机是运动的，这样广泛应用于智能监控领域中检测动态目标的方法便不能直接使用；行人检测面临的是一个开放的环境，要考虑不同的路况、天气和光线变化，对算法的鲁棒性提出了很高的要求；实时性是系统必须满足的要求，这 c 2007by Acta Automatica Sinica.All rights reserved.

计算机视觉在各个方面的应用

计算机视觉在各个方面的应用 摘要 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。 关键词：图像处理，模式识别，图像理解。 正文 1.1序言 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。 计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中包括计算计科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。 所需要的知识储备以及相关课程如下， 图1-1 图1-2

1.1.2 现阶段的形式 视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的 图1-3计算机视觉与其他领域的关系 研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战（grand challenge）。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。为此我们将先介绍人类视觉。 人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与目前在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示相同的含义，而目前的计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序，只有这样计算机才能运行。为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。 智能计算机不但使计算机更便于为人们所使用，同时如果用这样的计算机来控制各种自动化装置特别是智能机器人，就可以使这些自动化系统和智能机器人具有适应环境，和自主作出决策的能力。这就可以在各种场合取代人的繁重工作，或代替人到各种危险和恶劣环境中完成任务。 1.1.3 简单原理 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。例如，计算机视觉的一个重

S T A P L E 目 标 跟 踪 算 法

计算机视觉中，究竟有哪些好用的目标跟踪算法（下） 在介绍SRDCF之前，先来分析下相关滤波有什么缺点。总体来说，相关滤波类方法对快速变形和快速运动情况的跟踪效果不好。 快速变形主要因为CF是模板类方法。容易跟丢这个比较好理解，前面分析了相关滤波是模板类方法，如果目标快速变形，那基于HOG的梯度模板肯定就跟不上了，如果快速变色，那基于CN的颜色模板肯定也就跟不上了。这个还和模型更新策略与更新速度有关，固定学习率的线性加权更新，如果学习率太大，部分或短暂遮挡和任何检测不准确，模型就会学习到背景信息，积累到一定程度模型跟着背景私奔了，一去不复返。如果学习率太小，目标已经变形了而模板还是那个模板，就会变得不认识目标。(举个例子，多年不见的同学，你很可能就认不出了，而经常见面的同学，即使变化很大你也认识，因为常见的同学在你大脑里面的模型在持续更新，而多年不见就是很久不更新) 快速运动主要是边界效应(Boundary Effets)，而且边界效应产生的错误样本会造成分类器判别力不够强，下面分训练阶段和检测阶段分别讨论。 训练阶段，合成样本降低了判别能力。如果不加余弦窗，那么移位样本是长这样的： 除了那个最原始样本，其他样本都是“合成”的，100*100的图像块，只有1-10000的样本是真实的，这样的样本集根本不能拿来训练。如果加了余弦窗，由于图像边缘像素值都是0，循环移位过程中只要目标保持完

整那这个样本就是合理的，只有目标中心接近边缘时，目标跨越边界的那些样本是错误的，这样虽不真实但合理的样本数量增加到了大约2-3(padding= 1)，即使这样仍然有1-3(3000-10000)的样本是不合理的，这些样本会降低分类器的判别能力。再者，加余弦窗也不是“免费的”，余弦窗将图像块的边缘区域像素全部变成0，大量过滤掉分类器本来非常需要学习的背景信息，原本训练时判别器能看到的背景信息就非常有限，我们还加了个余弦窗挡住了背景，这样进一步降低了分类器的判别力(是不是上帝在我前遮住了帘。不是上帝，是余弦窗)。 检测阶段，相关滤波对快速运动的目标检测比较乏力。相关滤波训练的图像块和检测的图像块大小必须是一样的，这就是说你训练了一个100*100的滤波器，那你也只能检测100*100的区域，如果打算通过加更大的padding来扩展检测区域，那样除了扩展了复杂度，并不会有什么好处。目标运动可能是目标自身移动，或摄像机移动，按照目标在检测区域的位置分四种情况来看： 1、如果目标在中心附近，检测准确且成功。 2、如果目标移动到了边界附近但还没有出边界，加了余弦窗以后，部分目标像素会被过滤掉，这时候就没法保证这里的响应是全局最大的，而且，这时候的检测样本和训练过程中的那些不合理样本很像，所以很可能会失败。 3、如果目标的一部分已经移出了这个区域，而我们还要加余弦窗，很可能就过滤掉了仅存的目标像素，检测失败。 4、如果整个目标已经位移出了这个区域，那肯定就检测失败了。

基于计算机视觉的障碍物检测与测量(IJISA-V2-N2-3)

I.J. Intelligent Systems and Applications, 2010, 2, 17-24 Published Online December 2010 in MECS (https://www.360docs.net/doc/6c6819510.html,/) The Obstacle Detection and Measurement Based on Machine Vision Xitao Zheng1, Shiming Wang2, Yongwei Zhang1 1College of IT, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306, China 2College of Engineering Science and Technology, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306, China xtzheng@https://www.360docs.net/doc/6c6819510.html,, smwang@https://www.360docs.net/doc/6c6819510.html,, zhangyongwei_108@https://www.360docs.net/doc/6c6819510.html, Abstract - To develop a quick obstacle detection and measurement algorithm for the image-based autonomous vehicle (AV) or computer assisted driving system, this paper utilize the previous work of object detection to get the position of an obstacle and refocus windows on the selected target. Further calculation based on single camera will give the detailed measurement of the object, like the height, the distance to the vehicle, and possibly the width. It adopts a two camera system with different pitch angles, which can perform real-time monitoring for the front area of the vehicle with different coverage. This paper assumes that the vehicle will move at an even speed on a flat road, cameras will sample images at a given rate and the images will be analyzed simultaneously. Focus will be on the virtual window area of the image which is proved to be related to the distance to the object and speed of the vehicle. Counting of the blackened virtual sub-area can quickly find the existence of an obstacle and the obstacle area will be cut to get the interested parameter measurements for the object evaluation. Index Terms - obstacle detection; object measurement, ALV, virtual window. I.I NTRODUCTION Autonomous land vehicles (ALVs) are useful for many automation applications that serve for both indoor and outdoor environments. Vision or digital image based obstacle detection for ALV navigation in outdoor road environments is a difficult and challenging task because of the great variety of object and road conditions, like irregular and unstable features on objects, moving objects, changes of illumination, and even rain. Successful ALV navigation requires the integration of the many techniques, like the environmental sensoring and learning, image processing and feature extraction, ALV location retrieving, travel path planning, vehicle wheel controlling, and so on. Vehicle intelligent drive system is also an important part of the intelligent transport system. Based on our driving experience, more than 90% of our information is from our vision and hearing, so using computer vision technique to solve this problem is a challenging work for every researcher in this field. The lane keeping and distance measurement based on the computer vision system. In reference [1], a real-time distance detection method is proposed to get the real-time distance between the camera car and the obstacle in the front. The paper uses the geometrical reasoning method to obtain the depth information. The shoot angle of the camera is the key factor that affects the accuracy of output. The work uses the two lane boundaries as a constraint to get the pitch angle. The problem is that the results are for static car tests, and algorithm needs to be combined with others to get all the required parameters. Reference [2] presents an obstacle detection method for AGV under indoor or outdoor environment. Corner or turn points are detected and tracked through an image sequencing camera and grouped into ground region using a method that is called co-planarity checking algorithm. The algorithm is initialized by 5-point planar projective and contour cue which is added to segment the ground region. The method can be applied to some ideal environment and the contour matching can be a problem in a lot of environments. Reference [3] is the previous work of this paper and it provides the quick detection of the existence of an obstacle, this is a key feature for ALV’s moving where safety is the highest requirement. The frames can be analyzed in a fragment of milliseconds and alert can be sent if an obstacle is found. But sometime the vehicle does not need to stop to wait for a clear road, it need to further analyze the situation and the surrounding environment to make decision whether to slow down or to stop, this part of job is not included in [3]. Reference [4] proposes an effective approach to obstacle detection and avoidance for ALV navigation in outdoor road environments using computer vision and image sequence techniques. To judge whether an object newly appearing in the image is an obstacle or not, the object shape boundary is first extracted from the image. After the translation from the ALV location in the current cycle to that in the next cycle, the position of the object shape in the image is predicted, using coordinate transformation techniques based on the assumption that the height of the object is zero. The predicted object shape is then matched with the extracted shape of the object in the image of the next cycle to decide whether the object is an obstacle. A reasonable distance measure is used to compute the correlation measure between two shapes for shape matching. Finally, a safe navigation point is determined, and a turn angle is computed to