计算机视觉 Computer Vision 课件.ppt
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Computer-Vision计算机视觉英文ppt
At the same time, AI MIT laboratory has attracted many famous scholars from the world to participate in the research of machine vision,which included the theory of machine vision , algorithm and design of system .
Its mainstream research is divided into three stages:
Stage 1: Research on the visual basic method ,which take the model world as the main object;
Stage 2: Research on visual model ,which is based on the computational theory;
the other is to rebuild the three dimensional object according to the two-dimensional projection images .
History of computer vision
1950s: in this period , statistical pattern recognition is most applied in computer vision , it mainly focuse on the analysis and identification of two-dimensional image,such as: optical character recognition, the surface of the workpiece, the analysis and interpretation of the aerial image.
Its mainstream research is divided into three stages:
Stage 1: Research on the visual basic method ,which take the model world as the main object;
Stage 2: Research on visual model ,which is based on the computational theory;
the other is to rebuild the three dimensional object according to the two-dimensional projection images .
History of computer vision
1950s: in this period , statistical pattern recognition is most applied in computer vision , it mainly focuse on the analysis and identification of two-dimensional image,such as: optical character recognition, the surface of the workpiece, the analysis and interpretation of the aerial image.
computer vision ppt
Saturation:
Challenging for robotics
11
12
SCT Representations
(Spherical Coordinate Transform)
Color Representations
RGB
Currently being explored for robotics Designed to transform RGB data to a color space more closely duplicates the response of the human eye Used in biomedical imaging
19
A bar of chart of data Size of each bar is the number of data points whose value falls into the range for the bar, called bin (buckets) Constructing histogram
3
We concentrate on two types of images frequently used in computer vision
Intensity
images
Photographlike images encoding light intensities
Range
images
Computer Vision
Computer Vision
Chapter 6.6 – 6.8
An image is a huge array of gray level (brightness) values of individual pixels Taken individually, these numbers are almost meaningless, because they contain very little information about the scene A robot needs information like "object ahead", "table to the left", or "person approaching" to perform its tasks The conversion of this huge amount of low level information into usable high level information is the subject of computer vision
Challenging for robotics
11
12
SCT Representations
(Spherical Coordinate Transform)
Color Representations
RGB
Currently being explored for robotics Designed to transform RGB data to a color space more closely duplicates the response of the human eye Used in biomedical imaging
19
A bar of chart of data Size of each bar is the number of data points whose value falls into the range for the bar, called bin (buckets) Constructing histogram
3
We concentrate on two types of images frequently used in computer vision
Intensity
images
Photographlike images encoding light intensities
Range
images
Computer Vision
Computer Vision
Chapter 6.6 – 6.8
An image is a huge array of gray level (brightness) values of individual pixels Taken individually, these numbers are almost meaningless, because they contain very little information about the scene A robot needs information like "object ahead", "table to the left", or "person approaching" to perform its tasks The conversion of this huge amount of low level information into usable high level information is the subject of computer vision
《计算机视觉》PPT课件
fucntion)
精选课件ppt
11
Overview (3)
计算机视觉的图像模型基础
✓ 摄像机模型及其校准
▪ 内参数、外参数
✓ 图像特征
▪ 边缘、角点、轮廓、纹理、形状…
✓ 图像序列特征 (运动)
▪ 对应点、光流
精选课件ppt
12
Overview (4)
计算机视觉的信号处理层次
低层视觉处理
✓ 单图像：滤波/边缘检测/纹理
计算机视觉的基本的分析工具和数学模型 Signal processing approach: FFT, filtering, wavelets, … Subspace approach: PCA, LDA, ICA, … Bayesian inference approach: EM, Condensation/SIS/…, MCMC, …. Machine learning approach: SVM/Kernel machine, Boosting/Adaboost, NN/Regression, … HMM, BN/DBN, … Gibbs, MRF, …
✓ 多图像：几何/立体/从运动恢复仿射或透视结构 affine/perspective structure from motion
中层视觉处理
✓ 聚类分割/拟合线条、曲线、轮廓 clustering for segmentation, fitting line…
✓ 基于概率方法的聚类分割/拟合
✓ 跟踪 tracking
精选课件ppt
6
Tools
Intel OpenCV, IPL
✓ Camera calibration (Zhang Zhengyou’s method) ✓ Face detection (a variation of Viola’s) ✓ Motion analysis and object tracking
精选课件ppt
11
Overview (3)
计算机视觉的图像模型基础
✓ 摄像机模型及其校准
▪ 内参数、外参数
✓ 图像特征
▪ 边缘、角点、轮廓、纹理、形状…
✓ 图像序列特征 (运动)
▪ 对应点、光流
精选课件ppt
12
Overview (4)
计算机视觉的信号处理层次
低层视觉处理
✓ 单图像：滤波/边缘检测/纹理
计算机视觉的基本的分析工具和数学模型 Signal processing approach: FFT, filtering, wavelets, … Subspace approach: PCA, LDA, ICA, … Bayesian inference approach: EM, Condensation/SIS/…, MCMC, …. Machine learning approach: SVM/Kernel machine, Boosting/Adaboost, NN/Regression, … HMM, BN/DBN, … Gibbs, MRF, …
✓ 多图像：几何/立体/从运动恢复仿射或透视结构 affine/perspective structure from motion
中层视觉处理
✓ 聚类分割/拟合线条、曲线、轮廓 clustering for segmentation, fitting line…
✓ 基于概率方法的聚类分割/拟合
✓ 跟踪 tracking
精选课件ppt
6
Tools
Intel OpenCV, IPL
✓ Camera calibration (Zhang Zhengyou’s method) ✓ Face detection (a variation of Viola’s) ✓ Motion analysis and object tracking
计算机视觉--3D Computer Vision ppt课件
ppt课件
22
Vanishing points and lines
Parallel lines in the world intersect in the image at a “vanishing point”
ppt课件
23
Vanishing points and lines
Vanishing Line
Vanishing Pointo
oVanishing Point
ppt课件
24
Vanishing points and lines
Vanishing line
Vertical vanishing point
(at infinity)
Vanishing point
Slide from Efros, Photo from Criminisi
• Many methods have been developed using this approach. • Major advantage -- simple to use. • Low spatial resolution -- patterns become sparser with
distance. • Some close range (4cm) sensors exist with good depth
have an inadequate depth resolution (1cm at best) for most practical industrial vision purposes.
29
Structured Light Methods
• Project patterns of light (grids, stripes, elliptical patterns
最新Computer Vision Multiview Stereo计算机视觉的多视点立体幻灯片课件
Stereo image rectification
computervisionmultiviewstereo计算机视觉的多视点立体论文总结英语资料ppt文档免费阅读免费分享如需请下载
3D Computer Vision
The main goal here is to reconstruct geometry of 3D worlds.
How can we estimate the camera parameters?
Nonlinear camera calibration
Perspective projection:
ui fx
vi
0
1 0
fy 0
uv00•rr12TT 1 r3T
ttt132•xzy1iii
Nonlinear camera calibration
Perspective projection:
- known 3D points on calibration targets
- find corresponding 2D points in image using feature detection algorithm
Camera parameters
Known 3D coords and 2D coords
• D. Scharstein and R. Szeliski. A taxonomy and evaluation of dense two-frame stereo correspondence algorithms. International Journal of Computer Vision, 47(1/2/3):742, April-June 2002.
《计算机视觉》课件 (2)
《计算机视觉》PPT课件 (2)
计算机视觉是指计算机通过模拟人类视觉系统的方式，利用摄像机和计算机 算法来实现对图像和视频的理解与处理。
计算机视觉的概述
定义与发展
探索计算机和图像处理技术的交叉领域，起 源于20世纪60年代。
技术基础
图像处理、模式识别、机器学习等。
关键任务
图像识别、目标检测、运动跟踪、立体重建 等。
虚拟现实
计算机视觉技术为虚拟现实提 供更真实和沉浸式的体验。
总结和重点
计算机视觉的定义与发展历程。 计算机视觉面临的挑战和限制。
计算机视觉的核心技术和应用领域。 计算机视觉的未来发展趋势。
安防
人脸识别、行为检测等。
工业
质检、自动化生产等。
计算机视觉的挑战和限制
1 复杂场景
2 准确性
光照变化、遮挡等导致图像处理的困难。
目标识别和跟踪的精确度有待提高。
3 隐私问题
人脸识别等技术引发的隐私争议。
4 算力需求
大规模图像和视频分析对计算资源的需求 高。
计算机视觉在实际生活中的应用
1
人脸识别技术
应用广泛
医学影像分析、智能监控、自动驾驶等。
计算机视觉中的核心技术
1 图像预处理
去噪、增强、图像配准等。
3 目标检测与识别
基于机器学习的特征分类和模式匹配。
2 特征提取和描述
边缘检测、角点检测、特征描述子等。
4 立体视觉
利用多个图像重建场景的三维模型。
计算机视觉应用领域
医疗
病变检测、肿瘤分析等。
人脸解锁、相册自动分类等智能手机
增强现实
2
应用。
通过摄像头将虚拟物体叠加到真实世
计算机视觉是指计算机通过模拟人类视觉系统的方式，利用摄像机和计算机 算法来实现对图像和视频的理解与处理。
计算机视觉的概述
定义与发展
探索计算机和图像处理技术的交叉领域，起 源于20世纪60年代。
技术基础
图像处理、模式识别、机器学习等。
关键任务
图像识别、目标检测、运动跟踪、立体重建 等。
虚拟现实
计算机视觉技术为虚拟现实提 供更真实和沉浸式的体验。
总结和重点
计算机视觉的定义与发展历程。 计算机视觉面临的挑战和限制。
计算机视觉的核心技术和应用领域。 计算机视觉的未来发展趋势。
安防
人脸识别、行为检测等。
工业
质检、自动化生产等。
计算机视觉的挑战和限制
1 复杂场景
2 准确性
光照变化、遮挡等导致图像处理的困难。
目标识别和跟踪的精确度有待提高。
3 隐私问题
人脸识别等技术引发的隐私争议。
4 算力需求
大规模图像和视频分析对计算资源的需求 高。
计算机视觉在实际生活中的应用
1
人脸识别技术
应用广泛
医学影像分析、智能监控、自动驾驶等。
计算机视觉中的核心技术
1 图像预处理
去噪、增强、图像配准等。
3 目标检测与识别
基于机器学习的特征分类和模式匹配。
2 特征提取和描述
边缘检测、角点检测、特征描述子等。
4 立体视觉
利用多个图像重建场景的三维模型。
计算机视觉应用领域
医疗
病变检测、肿瘤分析等。
人脸解锁、相册自动分类等智能手机
增强现实
2
应用。
通过摄像头将虚拟物体叠加到真实世
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 ……”
《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
《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
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
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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
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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。
第6章 机器人视觉PPT课件
第一部分 响应机器
第六章 机器人视觉
概念一
•
“机器人视觉(computer vision)”这个学
科所研究的问题领域十分广阔，不仅包括通用技
术，而且也包括为数众多的专用技术——如字符
识别、相片解释、脸谱识别、指纹识别和机器人
控制等等。
• 机器人视觉的困难主要来源于难以控制的照明、 影像和复杂而难以描述的物体，如那些室外场景 中的物体、非刚性物体或啮合其他物体的物体。 其中有些困难在人造环境中（如建筑物的室内景 观）可得以减轻，而且在这种环境中研究计算机 视觉往往更成功。
有很多把场景特性与线条画的元素相结合的策略。这 样的结合称为“解释(interpreting)”线条画。
一种解释线条画的策略
在这种策略中，已知场景仅包含平面，从而使相交于一 点的平面不超过三个(这种平面组合体称为“三面体顶点多 面体(trihedral vertex polyhedral)”)。
典型例子：它是一个由边界墙、地板、 天花板和一地板上的正方体组成的室 内场景。在这样的场景中，由两个相 交平面组成的场景的边缘只有三种。 一种边缘的两个相交平面的其中一个 遮住了另一个(即在场景中只能看见 其中的一个平面)，这种边缘称为 “occlude”。箭头沿边缘的指向使 得遮住另一个平面的平面位于箭头的 右边。另两种边缘的两个相交平面在 场景中均可见。其中形成的凸边称为 “刀刃(blade)”，图中的标记为加 号(十)；形成的凹边称为“折痕 (fold)”，图中的标记为减号(—)。
1)一个区域由类似的成分组成。常用的同质特性 (homogeneity property)如下：
(a)在这个区域中，像素的亮度值之间的差别不超过某 个ε。
(b)k次多项式(k的值比较低且事先指定)的表面可与此 区域内像素的亮度值以小于ε的最大误差(即表面与区域亮 度值之间的误差)拟合。
第六章 机器人视觉
概念一
•
“机器人视觉(computer vision)”这个学
科所研究的问题领域十分广阔，不仅包括通用技
术，而且也包括为数众多的专用技术——如字符
识别、相片解释、脸谱识别、指纹识别和机器人
控制等等。
• 机器人视觉的困难主要来源于难以控制的照明、 影像和复杂而难以描述的物体，如那些室外场景 中的物体、非刚性物体或啮合其他物体的物体。 其中有些困难在人造环境中（如建筑物的室内景 观）可得以减轻，而且在这种环境中研究计算机 视觉往往更成功。
有很多把场景特性与线条画的元素相结合的策略。这 样的结合称为“解释(interpreting)”线条画。
一种解释线条画的策略
在这种策略中，已知场景仅包含平面，从而使相交于一 点的平面不超过三个(这种平面组合体称为“三面体顶点多 面体(trihedral vertex polyhedral)”)。
典型例子：它是一个由边界墙、地板、 天花板和一地板上的正方体组成的室 内场景。在这样的场景中，由两个相 交平面组成的场景的边缘只有三种。 一种边缘的两个相交平面的其中一个 遮住了另一个(即在场景中只能看见 其中的一个平面)，这种边缘称为 “occlude”。箭头沿边缘的指向使 得遮住另一个平面的平面位于箭头的 右边。另两种边缘的两个相交平面在 场景中均可见。其中形成的凸边称为 “刀刃(blade)”，图中的标记为加 号(十)；形成的凹边称为“折痕 (fold)”，图中的标记为减号(—)。
1)一个区域由类似的成分组成。常用的同质特性 (homogeneity property)如下：
(a)在这个区域中，像素的亮度值之间的差别不超过某 个ε。
(b)k次多项式(k的值比较低且事先指定)的表面可与此 区域内像素的亮度值以小于ε的最大误差(即表面与区域亮 度值之间的误差)拟合。
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。
计算机视觉课件培训课件
多模态融合与跨模态学习
随着多模态融合和跨模态学习技术的不断发展，未来的计算机视觉 技术将能够更好地处理和理解各种类型的数据。
THANKS
谢反向传播算法是训练深度学习模 型的核心算法，它通过计算预测 结果与实际结果的误差，并反向 传播误差来更新模型的参数，以
最小化总误差。
深度学习在计算机视觉中的优势
强大的特征提取能力
深度学习模型可以自动学习图像的特征，这使得它在处理 复杂的图像分类和识别任务时，比传统的计算机视觉方法 更具优势。
03
目标检测与跟踪技术
目标检测算法分类
基于特征的方法
基于概率的方法
利用图像中的边缘、角点等特征进行 目标检测。
利用概率模型对目标进行建模和检测 。
基于深度学习的方法
利用卷积神经网络（CNN）等深度学 习模型进行目标检测。
目标跟踪算法原理
基于滤波的方法
利用滤波器对目标进行跟踪，如卡尔曼滤波、粒子滤波等。
通过多视角图像获取和计算， 重建出三维场景或物体。
02
图像处理与特征提取
图像预处理技术
01
02
03
灰度化
将彩色图像转换为灰度图 像，减少计算量和处理时 间。
噪声去除
采用滤波技术去除图像中 的噪声，提高图像质量。
图像增强
通过对比度拉伸、直方图 均衡化等技术增强图像的 对比度和清晰度。
特征提取方法
风格的人物等。这需要模型学习到数据的分布和规律，并生成符合这些
规律的新数据。
06
计算机视觉技术前沿动态与展 望
计算机视觉技术发展趋势
深度学习驱动
计算机视觉技术目前正处于深度学习驱动的快速发展阶段，通过神 经网络和大数据训练，可以实现更准确、更高效的视觉识别和处理 。
随着多模态融合和跨模态学习技术的不断发展，未来的计算机视觉 技术将能够更好地处理和理解各种类型的数据。
THANKS
谢反向传播算法是训练深度学习模 型的核心算法，它通过计算预测 结果与实际结果的误差，并反向 传播误差来更新模型的参数，以
最小化总误差。
深度学习在计算机视觉中的优势
强大的特征提取能力
深度学习模型可以自动学习图像的特征，这使得它在处理 复杂的图像分类和识别任务时，比传统的计算机视觉方法 更具优势。
03
目标检测与跟踪技术
目标检测算法分类
基于特征的方法
基于概率的方法
利用图像中的边缘、角点等特征进行 目标检测。
利用概率模型对目标进行建模和检测 。
基于深度学习的方法
利用卷积神经网络（CNN）等深度学 习模型进行目标检测。
目标跟踪算法原理
基于滤波的方法
利用滤波器对目标进行跟踪，如卡尔曼滤波、粒子滤波等。
通过多视角图像获取和计算， 重建出三维场景或物体。
02
图像处理与特征提取
图像预处理技术
01
02
03
灰度化
将彩色图像转换为灰度图 像，减少计算量和处理时 间。
噪声去除
采用滤波技术去除图像中 的噪声，提高图像质量。
图像增强
通过对比度拉伸、直方图 均衡化等技术增强图像的 对比度和清晰度。
特征提取方法
风格的人物等。这需要模型学习到数据的分布和规律，并生成符合这些
规律的新数据。
06
计算机视觉技术前沿动态与展 望
计算机视觉技术发展趋势
深度学习驱动
计算机视觉技术目前正处于深度学习驱动的快速发展阶段，通过神 经网络和大数据训练，可以实现更准确、更高效的视觉识别和处理 。
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Sept.17, 2010
参考书(模式识别与机器学习)
Christopher M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006.8 R.O. Duda,P.E. Hart and D.G. Stork, Pattern Classification， 机械工业出版社，2003.6。 R.O. Duda, P.E. Hart and D.G. Stork (李宏东，姚天翔等 译) , 模式分类，机械工业出版社，2003.9。 S. Theodoridis and K. Koutroumbas, Pattern Recognition, 机械工业出版社，2003.9。 边肇祺，张学工 等，模式识别，清华大学出版社， 2000.
书面作业 10% 课程设计 60% 期末考试 30%
Sept.17, 2010
Web sites (1) ---Search Engine
CVPapers - Computer Vision Resource
/
Google search computer vision
Sept.17, 2010
参考书(图像处理)
1. R.C. Gonzalez, R.E. Woods，Digital Image Processing, 第三 版 (影印) 电子工业出版社& Pearson Education, 2010.
2. R.C. Gonzalez, R.E. Woods, (阮秋琦、阮宇智等译)，数字 图像处理，第二版，电子工业出版社& Prentice Hall, 2003.
Sept.17, 2010
参考书
马颂德，张正友，《计算机视觉》，科学出版社，北京， 1998。 R. Jain, R. Kasturi and B. G. Schunck, Machine Vision, McGraw-Hill companies, Inc. 机械工业出版社， 2003.8。 L.G. Shapiro and G.C. Stockman, Computer Vision, Prentice Hall Inc, 2001. M. Sonka, V. Hlavac, and R. Boyle, Image processing, analysis, and machine vision , Chapman & Hall Computing, London, 3rd Edition, THOMSON Learning, 2008. M. Sonka, V. Hlavac, and R. Boyle, (艾海舟、苏延超 等译), 图 像处理、分析与机器视觉（第3版），清华大学出版社, 2011.1。 章毓晋，图象工程 （第2版），清华大学出版社, 2007.5
3. 章毓晋，图象工程 （第2版），清华大学出版社, 2007.5 4. 郎锐，数字图像处理学Visual C++实现，北京希望电子出
版社，2002.12 5. 周长发，精通Visual C++图像编程，电子工业出版社，
2000.1
Sept.17, 2010
作业、课程设计、考核方式
书面作业 课程设计 考核方式
Computer vision homepage Computer vision online Computer vision source codes Computer vision test data Computer vision ….
实践：课程设计、专题研究
实践非常重要，CV是实验学科，脱离实践， 很难有所收获。
课程设计（程序作业）
可以使用OpenCV工具， 可以使用Mathlab工具， 充分利用其他网上资源
专题研究
结合自己的课题，挑选论文精读， 实现论文中的方法， 分析存在的问题，如何解决，如何改进，……
计算机视觉 Computer Vision
艾海舟 2011年3月
Sept.17, 2010
Outline
课程目标，资料来源，授课方式… 教材与参考书、作业、课程设计、考核方式 Web sites FTP sources Tools (Intel OpenCV, IPL,…) Demo 相关学科与相关课程的联系 Overview Introduction recommended：Forsyth’s introduction to CV, other related
Sept.17, 2010
学习方法的建议
根据自己学习本门课程的目的考虑投入时间
一般了解、掌握、精通
根据自己研究方向有所侧重
有选择地专研部分内容 将精读与一般了解相协调 将建立基础知识与把握当前研究热点相结合
结合自己的研究课题加深相关基础知识
了解本方向的研究情况，研究趋势等。
Sept.17, 2010
Sept.17, 2010
课程目标，资料，授课方式
目标
全面了解计算机视觉研究领域，掌握基本原理，具有 一定的实践能力。
资料
使用网上公开的资料，挑选、推荐各种资料 （ppt,pdf,codes,etc.），并直接使用我认为合适的讲稿 进行讲解。
授课方式
课堂上全面介绍基本原理，引导资料阅读；课后需要 学生阅读相关文献，消化理解。如有时间，建议课前 预习。
Sept.17, 2010
教材
英文原版：Szeliski, Richard, Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer, Oct., 2010 中文翻译版：艾海舟，兴军亮 等， 《计算机视觉：算 法与应用》，2011年 x月（预计2011年内出版）；清华 大学出版社 英文影印版：DA Forsyth and J. Ponce, Computer Vision: A Modern Approach, Prentice Hall. 1st edition (August 14, 2002) ; 清华大学出版社 中文翻译版：林学言，王宏 等， 《计算机视觉：一种 现代的方法》，2004年6月；电子工业出版社
参考书(模式识别与机器学习)
Christopher M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006.8 R.O. Duda,P.E. Hart and D.G. Stork, Pattern Classification， 机械工业出版社，2003.6。 R.O. Duda, P.E. Hart and D.G. Stork (李宏东，姚天翔等 译) , 模式分类，机械工业出版社，2003.9。 S. Theodoridis and K. Koutroumbas, Pattern Recognition, 机械工业出版社，2003.9。 边肇祺，张学工 等，模式识别，清华大学出版社， 2000.
书面作业 10% 课程设计 60% 期末考试 30%
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CVPapers - Computer Vision Resource
/
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参考书(图像处理)
1. R.C. Gonzalez, R.E. Woods，Digital Image Processing, 第三 版 (影印) 电子工业出版社& Pearson Education, 2010.
2. R.C. Gonzalez, R.E. Woods, (阮秋琦、阮宇智等译)，数字 图像处理，第二版，电子工业出版社& Prentice Hall, 2003.
Sept.17, 2010
参考书
马颂德，张正友，《计算机视觉》，科学出版社，北京， 1998。 R. Jain, R. Kasturi and B. G. Schunck, Machine Vision, McGraw-Hill companies, Inc. 机械工业出版社， 2003.8。 L.G. Shapiro and G.C. Stockman, Computer Vision, Prentice Hall Inc, 2001. M. Sonka, V. Hlavac, and R. Boyle, Image processing, analysis, and machine vision , Chapman & Hall Computing, London, 3rd Edition, THOMSON Learning, 2008. M. Sonka, V. Hlavac, and R. Boyle, (艾海舟、苏延超 等译), 图 像处理、分析与机器视觉（第3版），清华大学出版社, 2011.1。 章毓晋，图象工程 （第2版），清华大学出版社, 2007.5
3. 章毓晋，图象工程 （第2版），清华大学出版社, 2007.5 4. 郎锐，数字图像处理学Visual C++实现，北京希望电子出
版社，2002.12 5. 周长发，精通Visual C++图像编程，电子工业出版社，
2000.1
Sept.17, 2010
作业、课程设计、考核方式
书面作业 课程设计 考核方式
Computer vision homepage Computer vision online Computer vision source codes Computer vision test data Computer vision ….
实践：课程设计、专题研究
实践非常重要，CV是实验学科，脱离实践， 很难有所收获。
课程设计（程序作业）
可以使用OpenCV工具， 可以使用Mathlab工具， 充分利用其他网上资源
专题研究
结合自己的课题，挑选论文精读， 实现论文中的方法， 分析存在的问题，如何解决，如何改进，……
计算机视觉 Computer Vision
艾海舟 2011年3月
Sept.17, 2010
Outline
课程目标，资料来源，授课方式… 教材与参考书、作业、课程设计、考核方式 Web sites FTP sources Tools (Intel OpenCV, IPL,…) Demo 相关学科与相关课程的联系 Overview Introduction recommended：Forsyth’s introduction to CV, other related
Sept.17, 2010
学习方法的建议
根据自己学习本门课程的目的考虑投入时间
一般了解、掌握、精通
根据自己研究方向有所侧重
有选择地专研部分内容 将精读与一般了解相协调 将建立基础知识与把握当前研究热点相结合
结合自己的研究课题加深相关基础知识
了解本方向的研究情况，研究趋势等。
Sept.17, 2010
Sept.17, 2010
课程目标，资料，授课方式
目标
全面了解计算机视觉研究领域，掌握基本原理，具有 一定的实践能力。
资料
使用网上公开的资料，挑选、推荐各种资料 （ppt,pdf,codes,etc.），并直接使用我认为合适的讲稿 进行讲解。
授课方式
课堂上全面介绍基本原理，引导资料阅读；课后需要 学生阅读相关文献，消化理解。如有时间，建议课前 预习。
Sept.17, 2010
教材
英文原版：Szeliski, Richard, Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer, Oct., 2010 中文翻译版：艾海舟，兴军亮 等， 《计算机视觉：算 法与应用》，2011年 x月（预计2011年内出版）；清华 大学出版社 英文影印版：DA Forsyth and J. Ponce, Computer Vision: A Modern Approach, Prentice Hall. 1st edition (August 14, 2002) ; 清华大学出版社 中文翻译版：林学言，王宏 等， 《计算机视觉：一种 现代的方法》，2004年6月；电子工业出版社