计算机视觉综述

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

人工智能与计算机视觉

过去几年，全球的互联网公司包括谷歌、微软、Facebook以及中国的百度、阿里巴巴都在加强人工智能领域的投资，设立自己的人工智能研究院。vivo是第一家设立专攻人工智能方向研究院的中国手机公司。此举是vivo内部已经确立的一份3-5年的中长期发展的战略规划，未来对人工智能的发展研究是必然趋势，vivo公司创始人兼CEO沈炜曾表示“人工智能和5G的结合将会是5G时代手机发展的趋势”。 今年我们看到vivo在产品上不少创新，比如AI拍照、商用屏下指纹技术等等，这些都是基于生物特征(biometrics)的鉴别技术，除此之外还有对人脸、虹膜、指纹、声音等特征上的识别，这些大多涉及到视觉信息，正是体现了计算机视觉的应用性，那什么是计算机视觉呢? 计算机视觉技术的概念 正像其它学科一样，一个大量人员研究了多年的学科，却很难给出一个严格的定义，模式识别如此，目前火热的人工智能如此，计算机视觉亦如此。与计算机视觉密切相关的概念有视觉感知(visual perception),视觉认知(visual cognition),图像和视频理解( image and video understanding)。这些概念有一些共性之处，也有本质不同。 从广义上说，计算机视觉就是“赋予机器自然视觉能力”的学科。自然视觉能力，就是指生物视觉系统体现的视觉能力。一则生物自然视觉无法严格定义，在加上这种广义视觉定义又“包罗万象”，同时也不太符合40多年来计算机视觉的研究状况，所以这种“广义计算机视觉定义”，虽无可挑剔，但也缺乏实质性内容，不过是一种“循环式游戏定义”而已。 实际上，计算机视觉本质上就是研究视觉感知问题。视觉感知，根据维科百基(Wikipedia)的定义, 是指对“环境表达和理解中，对视觉信息的组织、识别和解释的过程”。根据这种定

计算机视觉技术

目录 1立体视觉 (1) 1.1计算机视觉技术 (1) 2立体视觉技术 (3) 2.1双目立体视觉技术 (3) 致谢 (8) 附录： (9)

立体视觉 我的毕业论文排版样文 1立体视觉 1.1计算机视觉技术 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的重要研究领域。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，其中包括计算机科学和工程、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[18]。 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。“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。机器视觉需要图像信号，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[19]。”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。现在计算机视觉已成为一门不同于人工智能、图象处理、模式识别等相关领域的成熟学科[20]。 不少学科的研究目标与计算机视觉相近。这些学科包括图像处理、图像识别、景物分析、图像理解等。由于历史发展或领域本身的特点这些学科互有差别，但又有某种程度的相互重叠。为了清晰起见，把这些与计算机视觉有关的学科从研究目标和方法角度加以归纳[21]。 （1）图像处理 图像处理技术把输入图像转换成具有所希望特性的另一幅图像。例如，可通过处理使输出图像有较高的信噪比，或通过增强处理突出图像的细节，以便于操作员的检验。在计算机视觉研究中经常利用图像处理技术进行预处理和特征抽取。 （2）图像识别 图像识别技术根据从图像抽取的统计特性或结构信息，把图像分成预定的类别。在计算机视觉中图像识别技术经常用于对图像中的某些部分(例如分割区域)的识别和分类。 第 1 页（共9页）

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

人机交互中的计算机视觉技术.

人机交互中的计算机视觉技术 基于视觉的接口概念 计算机视觉是一门试图通过图像处理或视频处理而使计算机具备“ 看” 的能力的计算学科。通过理解图像形成的几何和辐射线测定, 接受器(相机的属性和物理世界的属性, 就有可能 (至少在某些情况下从图像中推断出关于事物的有用信息, 例如一块织物的颜色、一圈染了色的痕迹的宽度、火星上一个移动机器人面前的障碍物的大小、监防系统中一张人脸的身份、海底植物的类型或者是 MRI 扫描图中的肿瘤位置。计算机视觉研究的就是如何能健壮、有效地完成这类的任务。最初计算机视觉被看作是人工智能的一个子方向, 现在已成为一个活跃的研究领域并长达 40年了。 基于视觉的接口任务 至今,计算机视觉技术应用到人机交互中已取得了显著的成功,并在其它领域中也显示其前景。人脸检测和人脸识别获得了最多的关注, 也取得了最多的进展。第一批用于人脸识别的计算机程序出现在 60年代末和 70年代初,但直到 90年代初,计算机运算才足够快,以支持这些实时任务。人脸识别的问题产生了许多基于特征位置、人脸形状、人脸纹理以及它们间组合的计算模型, 包括主成分分析、线性判别式分析、 Gabor 小波网络和 .Active Appearance Model(AAM . 许多公司,例如Identix,Viisage Technology和 Cognitec System,正在为出入、安全和监防等应用开发和出售人脸识别技术。这些系统已经被部署到公共场所, 例如机场、城市广场以及私人的出入受限的环境。要想对人脸识别研究有一个全面的认识,见。 基于视觉的接口技术进展 尽管在一些个别应用中取得了成功,但纵使在几十年的研究之后,计算机视觉还没有在商业上被广泛使用。几种趋势似乎表明了这种情形即将会发生改变。硬件界的摩尔定律的发展, 相机技术的进步, 数码视频安装的快速增长以及软件工具的可获取性(例如 intel 的 OpenCV libraray使视觉系统能够变得小巧、灵

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

浅谈计算机视觉技术

浅谈计算机视觉 随着数字多媒体技术的快速发展，人机交互成为人类生活中不可或缺的一部分。作为计算机技术的一个重要分支，计算机视觉技术近些年来得到了广泛重视，它为人机交互提供了更广阔的发展空间。 计算机视觉就是用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量的机器视觉，在电脑中做进一步的图像处理后成为适合人眼或者检测仪器检测的图像。计算机视觉与图像处理、图像分析、机器人视觉和计算机视觉是彼此密不可分的学科，但相比之下又有不同：计算机视觉的研究对象主要是映射到单幅或多幅图像上的三维场景，例如三维场景的重建。计算机视觉的研究很大程度上针对图像的内容。对于一个计算机视觉系统来说，它主要包括以下部分：程序控制、事件检测、信息组织、物体与环境建模、交感互动。计算机视觉系统的结构很大程度上依赖于其具体应用方向，同时也可由其功能决定：是预先固定的抑或是在运行过程中自动学习调整。但在所有的计算机视觉系统中，图像处理、预处理、特征提取、检测/分割、高级处理几乎是必不可少的。 识别、运动、场景重建、图像恢复是计算机视觉中较为经典的问题。其中，识别就是判定一组图像数据中是否包含某个特定的物体，图像特征或运动状态。这一问题通常可以通过机器自动解决，但是到目前为止，还没有某个单一的方法能够广泛的对各种情况进行判定：在任意环境中识别任意物体。对于运动问题，基于序列图像的对物体运动的监测包含多种类型，例如自体运动和图像跟踪。在场景重建方面，给定一个场景的二或多幅图像或者一段录像，场景重建寻求为该场景建立一个计算机模/三维模型。最简单的情况便是生成一组三维空间中的点。更复杂的情况下会建立起完整的三维表面模型。而在图像恢复中，计算机视觉主要用来移除图像中的噪声。 在进行计算机视觉方面的系统开发时，有一个很有用的工具库，即OpenCv,它是Intel资助的开源计算机视觉库，是一套关于计算机视觉的开放源代码的API 函数库，由一系列C函数及C++类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。一个典型的计算机视觉算法应包括：数据获取(视频和图像)、预处理（降低噪声，光照、亮度归一化，模糊化，锐化，腐蚀，膨胀等）、特征提取、特征选择、分类器涉及与训练、分类判别。OpenCv对于这六个部分，分别提供了API。但在进行相关部分的研究时，仅有OpenCv是满足不了开发人员的需要的，这就需要去查阅计算机视觉、模式识别、机器学习领域顶级会议、期刊、杂志上面发表的文章，然后再根据这些文章中阐述的原理和方法，来编程实现需要的东西。 随着计算机硬件性能的不断提高，计算机视觉技术的应用从传统的工业自动化、移动机器人视觉导航、医学图像分析、遥感图像等领域逐渐扩展到基于生物特征的识别和验证、基于视觉的人机接口和人机交互、视频监控等领域。在这些以人为中心的计算机视觉应用中，人体是主要对象，涉及对人体的静态和动态特征检测、识别及理解。在现实生活中，我们需要计算机对自然、连续的动作和行为进行分析。基于这种事实，一些技术难题由此而生：分布式视觉信息处理方法和系统、自然连续动作和行为的分割及多层次模型、基于上下境行为的理解。 通过计算机视觉课程讲座的学习，我对该课程有了初步了解，而文中所提的相关概念和理解是我通过查阅相关文献和网络资源所总结的。如果所述的一些技术难题得到解决，将给社会带来极大的经济效益。

2018年计算机视觉技术研究报告

２０１８年计算机视觉技术研究报告 摘　要：一计算机视觉技术始于２０世纪６０年代，主要研究如何让机器对图像进行高层次理解和自动化处理三随着机器学习技术的 引入，特别是近几年来深度学习技术的发展，计算机视觉研 究取得了重大进展三数据二算法二算力和应用场景是计算机 视觉的四大核心要素三移动互联网和存储技术的发展，为计 算机视觉技术的研究和应用提供了海量数据三同时监督学习二 非监督学习二强化学习和对抗学习等各种算法形态也在近年 来取得了巨大突破三计算平台更是从ＣＰＵ发展到现在的ＧＰＵ 和ＴＰＵ，算力大幅度提升三这三方面的发展，使得计算机视 觉技术被广泛应用于安防监控二金融二医学影像分析二自动 驾驶二智慧城市等各个应用场景中三 一　计算机视觉发展历程 计算机视觉主要研究的是如何让机器对图像或视频进行高层次的理解三

具体来说，计算机视觉致力于从单个图像或图像序列中自动提取二分析和理解有用的信息，实现自动化的视觉理解三 （一）经典视觉体系的建立 计算机视觉始于２０世纪６０年代后期，与当时流行的数字图像处理领域不同的是，计算机视觉希望从图像中提取三维结构，以实现全面的场景理解三２０世纪７０年代，计算机视觉体系慢慢地建立起来，主流研究包括如何进行图像中边缘的提取二线条的标注二非多面体和多面体的建模二光流的研究以及对运动的估计三在之后的十年里，更严格的数学分析被引入视觉建模，比如尺度空间的概念二利用阴影二纹理及焦点进行的形状推断以及一些轮廓模型三到２０世纪９０年代，投影三维重建的研究渐渐活跃起来，它让我们对于相机校准有了更好的理解三９０年代末，基于计算机图形学和计算机视觉领域的交叉作用，一些新的研究慢慢涌现，包括图形渲染二图像变形二视图差值二全景图像拼接以及早期的光场渲染三 经典的计算机视觉系统主要可以分为五个步骤：图像获取二预处理二特征提取二检测分割和语义分析三图像获取由照相机或摄像机来获取图像或视频；预处理则是对图像和视频进行噪声去除和数据整合等处理；特征提取是从图像中提取线二边缘二颜色二方向二纹理等各种复杂度的特征；检测分割则是对有价值的部分进行分割提取；语义分析包括对图像进行识别或分类等过程三 （二）机器学习的引入和应用 机器学习主要研究计算机怎样模拟和实现人类的学习行为，通常来说，机器学习重新组织已有的知识结构来获得新的知识和技能，通过一系列的训练过程来不断提升自身的预测性能三机器学习的出现源于这样一个想法：一个算法的效果应该随着时间的推进越来越好三２０世纪９０年代，随着计算机硬件和软件的进步，机器学习的实际应用变得越来越广泛三此时，计算机视觉和机器学习的结合变为必然，机器学习技术很大程度上优化了视觉算法，

基于计算机视觉的检测技术

基于计算机视觉的检测技术 化工与环境学院董守龙学号：10805001 摘要：计算机视觉检测技术是一个发展迅速、应用广泛的新的技术领域。本文就基于计算机视觉的检测技术进行了概述，介绍了几种典型的应用，包括汽车牌照自动识别技术、特定目标识别技术、生物特征鉴别技术、机器人视觉系统等，并分别就其涉及的主要问题进行了分析。 关键词：图像技术；图像处理；计算机视觉；机器人视觉 近年来，图像技术受到人们广泛的关注。在人类接收的信息中有80%来自视觉即图像( Image)信息，这是人类最有效和最重要的信息获取、交流方式。随着计算机的普及，人们越来越多地利用计算机帮助人类获取与处理视觉（图像）信息。图像技术就是对视觉图像获取与加工处理技术的总称。根据抽象程度和处理方法的不同，图像技术可分为三个层次：图像处理、图像分析和图像理解。这三个层次的有机结合也称为图像工程。 图像处理是较低层的操作，主要在图像象素级上进行处理。比较狭义的图像处理主要包括对图像分割以改善视觉效果，或对图像压缩编码以减少传输时间或存储容量。图像分析则是进入中层的操作，分割和特征提取是把原来以象素描述的图像转变成简洁的非图形形式的符号描述。即图像分析是一个图像进而数据出的处理，数据可以是对某一特征测量所得的结果，或是基于测量的符号表示。图像理解也经常被称为计算机视觉，主要是高层操作。图像理解进一步研究图像中的目标和它们之间的联系，其处理过程和方法与人类的思维推理有不少类似之处。 随着计算机的普及和大规模集成电路技术的发展，计算机视觉检测技术（AVI）实现成本已大大降低，并得到广泛应用。计算机视觉的应用领域主要包括对照片、视频资料如航空照片、卫星照片、视频片段等的解释、精确制导、移动机器人视觉导航、医学辅助诊断、工业机器人的手眼系统、地图绘制、物体三维形状分析与识别及智能人机接口等。下面将就一些主要的重点应用展开介绍。 1 汽车牌照自动识别技术 近年来交通问题引发的关注越来越多，智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）的研究也越发广泛而深入。汽车牌照识别（License Plate Recognition，LPR）技术作为智能交通系统的关键技术，在交通流量监测、交通诱导控制、路桥收费、违章车辆监控等方面有着广泛的应用前景，对实现交通事业现代化有着重大意义。 汽车牌照自动识别系统以车牌号码自动识别为基础，可以对车辆进行自动验证、监视和报警。车牌识别系统集中了先进的光电、计算机控制、图像处理、模式识别、远程数据访问等技术，可以实现对监控路面过往的每一辆机动车的特征图像和车辆全景图像的全天候实时记录，计算机可以根据所拍摄的图像进行牌照自动识别。

计算机视觉技术概述

计算机视觉现状及应用发展研究 目录 摘要 (2) 绪论 (2) 第一章概述 (2) 1.1 计算机视觉技术是什么 (2) 1.2 计算机视觉技术的原理 (2) 第二章计算机视觉技术的发展 (2) 2.1 计算机视觉技术的发展 (2) 2.2 计算机视觉现状 (2) 第三章计算机视觉技术的应用 (2) 3.1 应用概述 (2)

3.2 视觉测试技术 (2) 3.3 计算机视觉在工农业检测中的应用 (2) 第四章计算机视觉技术的图像处理方发 (2) 4.1 图像的增强 (2) 4.2图像的平滑 (2) 4.3 图像的数据编码和传输 (2) 4.4 边缘锐化 (2) 4.5 图像的分割 (2) 4.5.1 数据驱动的分割 (2) 4.5.2 模型驱动的分割 (2) 4.5.3 图像分割的半自动方法 (2) 4.6 图像的识别 (2) 4.7视觉技术的研究 (2) 4.7.1 计算机视觉研究的对象与方法 (2) 4.7.2 计算机视觉的应用领域 (2) 第五章计算机视觉的发展趋势 (2) 5.1 计算机视觉的发展趋势 (2) 参考文献 (2)

摘要 计算机视觉技术集数字图像处理、数字信号处理、光学、物理学、几何学、应用数学、模式识别7XA．工智能等知识于一体．其应用已经涉及到计算几何、计算机图形学、图像处理、机器人学等领域。文中简要地回顾了计算机视觉技术的发展史。利用工业摄像镜头替代目视作为传感器，通过图像采集。图像处理，图像识别等一系列操作。达到在线对包装产品进行标签检测的目的。 关键词计算机视觉图像处理视觉系统图像识别检测标签

绪论 计算机视觉系统一般有光源、摄像机、采集卡及PC软件系统等组成，可以完成图像的采集与处理、目标的识别功能，视觉系统的结构一般是从系统的模型的角度理解的。 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。其中包括计算机科学和工程、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。 计算机视觉学所研究的对象,简单地说就是研究如何让计算机通过图象传感器或其它光传感器来感知、分析和理解周围环境。 人类感知外界环境主要通过视觉,听觉和触觉等四大感觉系统。其中视觉系统是最复杂的。人类从外界获得的信息中视觉信号量最大。 模仿人类的视觉系统,计算机视觉系统息的处理和分析大致可以分成两个阶段：图象处理阶段又称视觉处理中的低水平和中水平阶段；图象分析、理解阶段又称视觉处理中的高水平处理阶段。 在图象分析和理解阶段,计算机根据事先存贮在数据库中的预知识模型,识别出各个基元或某些基元组合所代表的客观世界中的某些实体称之为模型匹配以及根据图象中各基元之间的关系在预知识的指导下得出图象所代表的实际景物的含义,得出图象的解释或描述。 必须强调,预知识在视觉系统中起着相当重要的作用。在预知识库中存放着各种实际可能遇到的物体的知识模型,和实际景物中各种物体之间的约束关系。

人工智能的认知技术

人工智能的认知技术 大众媒体将人工智能刻画为跟人一样聪明的或比人更聪明的计算机的来临。而各项技术则在以往只有人能做到的特定任务上面表现得越来越好。我们称这些技术为认知技术，认知技术是人工智能领域的产物，它们能完成以往只有人能够完成的任务。而它们正是商业和公共部门的领导者应该关注的。下面我们将介绍几个最重要的认知技术，它们正被广泛采纳并进展迅速，也获得大量投资。 1）计算机视觉 是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理。分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。 计算机视觉有着广泛应用。其中包括，医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗；人脸识别被Facebook用来自动识别照片里的人物；在安防及监控领域被用来指认嫌疑人；在购物方面，消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多购买选择。 机器视觉作为一个相关学科，泛指在工业自动化领域的视觉应用。在这些应用里，计算机在高度受限的工厂环境里识别诸如生产零件一类的物体，因此相对于寻求在非受限环境里操作的计算机视觉来说目标更为简单。计算机视觉是一个正在进行中的研究，而机器视觉则是“已经解决的问题”，是系统工程方面的课题而非研究层面的课题。因为应用范围的持续扩大，计算机视觉领域的初创公司自2011年起已经吸引了数亿美元的风投资本。 2）机器学习 指的是计算机系统无需遵照显式的程序指令而只是依靠暴露在数据中来提升自身性能的能力。其核心在于，机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可用于做预测。比如，给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息的数据库，系统就会学习到可用来预测信用卡欺诈的模式。处理的交易数据越多，预测就会越好。 机器学习的应用范围非常广泛，针对那些产生庞大数据的活动，它几乎拥有改进一切性能的潜力。除了欺诈甄别之外，这些活动还包括销售预测、库存管理、石油和天然气勘探、以及公共卫生。机器学习技术在其他的认知技术领域也扮演着重要角色，比如计算机视觉，它能在海量图像中通过不断训练和改进视觉模型

计算机视觉系统的关键技术

机器视觉怎么应用于木材表面缺陷检测 板材是木材应用需求量最大的品种，板材表面质量是评定板材质量的重要指标之一。随着木材加工业向机械化、自动化的大规模生产方向发展，人们对板材的加工质量，尤其是表面缺陷给予了越来越多的重视，因而表面缺陷检测技术变得越来越重要。 维视图像基于机器视觉理论对木材表面缺陷进行了深入研究，结合数字图像处理技术和人工神经网络模式识别技术，开发了MV-BDP200机器视觉皮带传送实验开发平台，提供机器视觉运动控制项目应用案例做为实验，研究了木材表面缺陷图像预处理、特征提取、模式识别问题，同时开发了用于检测板材表面缺陷的定位和识别等图像处理算法。 图像预处理是检测的第一步，对图像缺陷特征的正确提取是非常关键的。本文通过三种方式对图像的灰度直方图进行分析统计： (1)对每一像素作256级灰度直方图分析； (2)对4×4像素块作256级灰度直方图分析； (3)4×4像素块作16级灰度直方图分析。 特征提取直接影响木材缺陷检测系统的识别率。首先从灰度直方图中根据是否有颜色突变来判断图片是否存在缺陷，缺陷图片在直方图中表现出双峰特征，通常次波峰即为缺陷部位，但这不是绝对的。若直方图曲线只有一个波峰，则可能是正常木材图片。经过实验统计，当次波峰值比主波峰的值大于1／10时，次波峰即是代表缺陷颜色。实现了缺陷检测的第一步，即把图像分为有缺陷和无缺陷两类。 基于人工神经网络的模式识别具有对数据类型和分布函数没有限制、容忍度更高等优点，相适应于木材表面缺陷的复杂性，有很好的应用前景。以缺陷灰度均值、缺陷灰度方差和缺

陷形状作为缺陷类型识别的特征量为输入，缺陷类型为输出，构建了系统的BP网络系统模型。以4种缺陷类型为输出，选用LMS对BP神经网络进行训练，对设计的神经网络系统进行了检测，实验结果表明系统的平均识别率为97％，证实了所设计系统的可行性和有效性。

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

计算机视觉的现状与发展前景

计算机视觉的现状与发展前景 二十年前，计算机的出现使工作场所出现革命化发展。直到现在，约75％的办公室工作通过计算机和互联网来实现。1990年，大约15％美国家庭拥有了一台计算机，现在增加到70％。计算机视觉(Computer v|si0n)一词最早出现在P．H．Westonl 975 年的论文中。计算机视觉是以视觉处理理论为中心，属于人工智能范畴的一个新领域。它也是以图像处理、模式识别、计算机技术和生理学心理学为基础的信息处理科学中的一个重要分支。计算机视觉技术集数字图像处理、数字信号处理、光学、物理学、几何学、应用数学、模式识别及人工智能等知识于一体，其应用已经涉及到计算几何、计算机图形学、图像处理、机器人学等领域。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。 计算机视觉研究的目标有两个：一个是开发从输入的图像数据自动构造场景描述的图像理解系统，另一个是理解人类视觉，以便有朝一日用机器代替人去作人类难以达到或根本无法达到的工作。当前，计算机视觉也是人工智能及机器人科学中颇为活跃的和卓有成效的热门研究课题。 视觉理解是计算机视觉系统的一个重要处理环节，当前，具有视党反馈功能的机器人已能代替人完成各种复杂的任务，如：产品的自动装配、焊接和检验、生物医学中的自动诊断、遥感照片的自动解释、各种车辆的自动导航等。这种赋予机器以类似人的视觉信息处理能力并为人类自身服务的美好愿望在一定范围或特定任务下已部分地成为现实。今天，计算机视觉的应用已渗透到机器人、天文、地理、医学、化学、物理等宏观及微观世界的各个研究领域。有人预言，计算机视觉是实现智能机器人和第五代计算机的关键因素之一。 计算机视觉是一个复杂的处理过程，景物理解及景物分析是其处理要点之一。用机器实现景物理解必须将输入的图像和预先存入的有关物体结构和环境约束知识进行交互作用，建立明确而有意义的描述理解。这种过程可归结为从一幅图像中提取景物信息，完成某些计算，在不同阶段的理解过程引入相关的先验知识，从而完成理解处理。类似的工作实际上早在50年代就已经开始了。目前，三维物体及景物分析工作的重点在三维物体与自然景物的识Ⅱ与分析上。80年代，在计算机视觉研究中占主导地位的是Mart教授提出的视觉计算理论框架，在这种框架下，Marr认为视觉可看做是三个层次的信息处理过程，而且要从计算理论、算法描述及硬件实现三个方面去实现三个层次的工作。三维物体识别研究自Mart教授创立视觉计算理论后取得了重大进展。这一理论的要点在于把视觉看成一个过程，它从外部世界的图像逐步产生对景物的三个层次的描述，即： a)初始简图——这是基本意义的灰度变动的局部几何性质，以线条勾画出的草图形式出现 b)二维半简图——该图主要描述物体可视面的表面方向和观察点到表面的距离} c)三维模型表示——这是物体形状的全部而清晰的描述。有人认为，Marr教授的视觉计算理论是肘计算机视觉研究的最杰出的贡献。 90年代，Rosenfeld认为应重视三个方面的工作，一是计算的鲁棒性问题，二是主动视觉(active vision)的研究，三是定性视觉的研究(qualitative vision)。有人把视觉定义为“根据

计算机视觉概况

第一章绪论 1.1 计算机视觉概况 计算机视觉（computer vision）就是用计算机来模拟人的视觉机理获取和处理信息的能力。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，就是是指用摄像机和电脑代替人对目标进行识别、跟踪和测量等，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。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。 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。其中包括计算机科学和工程、信息处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。 1.1.1 计算机视觉研究内容 视觉是各个应用领域，如检验、制造业、医疗诊断、文档分析和军事等领域中各种智能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。 由于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