《计算机视觉》复习题
1、利用MFC及OpenCV 库函数编写对话框程序，添加按钮实现图像读入、图像阈值分割、边缘提取等功能（至少实现三个以上功能）。（考前做好并用A4纸打印，考试当天带来）
为旋转不变算子，即当图像()v,u f旋转后，计算值在对应点保持不变。
2、证明Laplace算子
理论
3、计算机视觉研究的目的是什么？它和图像处理及计算机图形学的区别和联系是什么？
从20世纪50年代末开始，计算机开始被作为实现人类智能和人类感知的工具，借助计算机人类第一次可以象借助机械实现对体力的延伸一样实现对脑力和感知能力的延伸。对人类视觉感知能力的计算机模拟导致了计算机视觉的产生。计算机视觉就是用各种成像系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来替代大脑完成处理和解释。计算机视觉使用的理论方法主要是基于几何、概率和运动学计算与三维重构的视觉计算理论。
具体地讲，计算机视觉要达到的基本目的有以下几个：
根据一幅或者多幅二维图像计算出观测点到目标物体的距离；
根据一幅或者多幅二维图像计算出观测点到目标物体的运动参数；
根据一幅或者多幅二维图像计算出观测点到目标物体的表面物理特征；
根据多幅二维投影图像恢复出更大空间区域的投影图像。
简单来说，计算机视觉要达到的最终目的是实现利用计算机对三维景物世界的理解，即实现人的视觉系统的某些功能。从本质上来讲，计算机视觉研究就是利用二维投影图像来重构三维物体的可视部分。
计算机视觉和图像处理及计算机图形学的区别和联系：
区别：
图像处理（image processing）通常是把一幅图像变换为另外一幅图像。它输入的是图像，输出的也是图像。Photoshop中对一幅图像应用滤镜就是典型的一种图像处理。常见操作有模糊、灰度化、增强对比度。
计算机图形学（Computer Graphics）是借助计算机来研究图形表达、处理图像、显示生成的学科。，主要通过几何基元，如线、圆和自由曲面等，来生成图像，属于图像综合。输入的是对虚拟场景的描述，通常为多边形数组，输出的是图像，即二维像素数组。
计算机视觉（Computer Vision ）利用二维投影图像来重构三维物体的可视部分。输入的是图像或者图像序列，通常来自计算机或者USB 摄像头，输出的是对于图像序列对应的真实世界的理解，比如检测人脸、识别车牌等。
图像处理：人是最终的解释者；计算机视觉：计算机是图像的解释着。 联系：
计算机视觉系统需要图像处理模块，比如利用图像处理技术进行预处理和特征抽取，因此图像处理在计算机视觉早期阶段起着很大的作用。
计算机视觉是从图像中估计几何基元和其他的特征，属于图像分析，与属于图像综合的计算机图形学正好是解决相反的问题的。但是可视化和虚拟现实把两个领域紧密联系在一起。增强现实需要这三个技术紧密结合，它用图像处理进行预处理，用计算机视觉进行跟踪物体的识别与姿态获取，用计算机图形学进行虚拟三
维物体的叠加。
4、已知四对对应点()T
i i i ,
v ,u 1=x 和()),,i (,Y ,X T
i i i 411 ==X 分别为图像平面上特征点的齐次坐标以及对应于图像特征点的空间平面上点的齐次坐标，s 为未知非零尺度因子。试根据这四对对应点i
i x X ?推导
出单应矩阵H 的计算公式，写出详细推导过程。
5、详细推导出线性摄像机模型标定方法Direct Linear Transfromation(DLT)的计算公式。
6、空间两条平行线的图像一般不平行，它们的交点称为消失点（vanishing point ），试证明消失点和摄像机光心的连线与空间平行线平行。
7、照相机的成像过程是一个从3维空间到2维空间退化的射影变换，试推导出一个空间三维点到一个图像平面点的射影变换公式。
8、已知两幅图像间一组对应点()()()N ,,i ,v ,u ,
v ,u T
i i i T
i i i 2111=''='?=x x 和它们的摄像机投影矩阵P 和P '，试推导出它们对应的三维空间点计算公式。
9、请详细描述Marr 计算视觉理论的三个层次。
? Marr 从信息处理系统的角度出发，认为视觉系统的研究应分为三个层次，即计算理论层次、表达
(representation)与算法层次、硬件实现层次．
? 计算理论层次要回答系统各部分的计算目的与计算策略，亦即各部分的输入输出是什么，之间的关
系是什么变换或什么约束．
? 表达与算法层次应给出各部分（或称各模块）的输入输出和内部的信息表达，以及实现计算理论所
规定的目标的算法.
? 硬件实现层次要回答“如何用硬件实现以上算法”．
10、试推导出张正友平面标定算法的计算公式。
其中，A 为摄像机的内参数矩阵，T M
[X Y 1]= 为模板平面上点的齐次坐标， T m
[u v 1]= 为模板平面上点投影到图象平面上对应点的齐次坐标， 123[r r r ]和t 分别是摄像机坐标系相对于世界坐
标系的旋转矩阵和平移向量则上式可变换为：
其中
，系数。
根据旋转矩阵的性质，即 T 12r r 0=和 12r r 1==，每幅图象可以获得以下两个对内参数矩阵的基本
内参数约束关系式：
11、请详细描述Harris角点检测方法的基本数学模型、算法实施流程以及其检测出角点的性质
Harris 算子的数学描述如下：
[]2
,(,)(,)(,)(,)x y
E u v w x y I x u y v I x y =++-∑
(,)I x u y v ++表示密度变化后的灰度值，(,)I x y 表示密度变化之前的灰度值，(,)w x y 表示窗口函数。窗
口函数(,)w x y 可用来过滤噪声，保留最显著的图像特征，它的选择有多重，可以选用均值滤波函数或者高斯滤波函数。
(,)E u v 的泰勒展开式可表示为： [](,),u E u v u v M v ??
?????
其中M 是 2?2 矩阵，可由图像的导数求得：
2
2,(,)x x y x y x y y I I I M w x y I I I ??
=?
?????
∑ 其中Ix,Iy 分别为像素沿x ，y 的导数。
()2
=-
det trace
R M k M
?R只与M的特征值有关
?角点：R为大数值正数
?边缘：R为大数值负数
?平坦区：R为小数值
算法：
–对角点响应函数R进行阈值处理：
R > threshold
–提取R的局部极大值
检测出角点的性质
旋转不变性：Harris算子是各向同性的"因此当图像发生旋转时,角点的检测不会受到影响。角点响应函数R 对于图像的旋转具有不变性
对于图像灰度的仿射变化具有部分的不变性：当光照强度的变化的方式有如下两种方式时,harris算子具有光强变化稳定性
?对于图像几何尺度变化不具有不变性：随尺度变化，Harris角点检测的性能下降. Harris算子易受到图像尺度变化的影响"当图像出现缩放时,原图像中的角点在变化后的图像中可能无法被检测到;同样,当图像尺度变化时,原图像中的角点在变化后的图像中并非角点"这是由固定大小的Harris角点检测窗口所决定的"
12、请详细描述分层重建理论及其相应的三维重建算法。
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
燕山大学 课程设计说明书题目：基于矩形物体的旋转角度测量 学院（系）电气工程学院 年级专业： 学号： 1301030200 1301030200 学生姓名： 指导教师： 教师职称：讲师 燕山大学课程设计（论文）任务书
院（系）：电气工程学院基层教学单位：仪器科学与工程系 说明：此表一式四份，学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份。 2016年 12 月 22 日燕山大学课程设计评审意见表
摘要 本文主要研究对矩形物体旋转角度的测量，并且比较每种方法的处理速度。通过对图像的滤波、二值化、边框的识别等等操作，完成对矩形物体的角度测量。本文采用五种方法分别对同一个矩形物体进行旋转角度测量，并比较其处理时间。五种方式分别为，边缘直线角度测量、对角线角度测量、矩形内部标准角度测量、角点边缘角度测量、垂线角度测量。 关键词：图像处理二值化旋转角测量定位识别
目录 第一章矩形物体的识别 (1) 1、图像滤波 (1) 2、图像的边缘检测 (2) 3、图像的二值化处理 (3) 4、图像的区域选择及处理 (4) 第二章旋转角度的测量 (6) 1、边缘直线角度测量 (6) 2、对角线角度测量 (8) 3、矩形内部标准角度测量 (9) 4、角点边缘角度测量 (10) 5、垂线角度测量 (11) 第三章算法时间的比较 (15) 参考文献 (16) 附录一 (17) 1、边缘直线角度测量程序 (17) 2、对角线角度测量程序 (17) 3、矩形内部标准角度测量程序 (18) 4、角点边缘角度测量程序 (19) 5、二值化-垂线角度测量程序 (23) 6、Soble-垂线角度测量程序 (24) 附录二 (26)
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
病床边的计算机视觉（练习） 1、(单选，4分)两像素位置分别为（x,y）和（s,t），则两像素间的欧氏距离是（）A、 B、C、 D、以上都不是答案：B 2、(单选，4分)下列哪个变换矩阵代表对像素坐标进行旋转变换（） A、B、C、D、以上都不是答案：C 3、(单选，4分) A、3 B、5 C、8 D、9 答案：B 4、(单选，4分)在机器学习领域中，按照数据有无标签分为监督学习和无监督学习，那么聚类任务属于（） A、有标签的监督学习 B、无标签的无监督学习 C、有标签的无监督学习 D、无标签的监督学习答案：B 5、(单选，4分)医学影像是指为了医疗或医学研究，对人体或者人体某部分，以非侵入方式去的内部组织影响的技术与处理过程，其中CT是一种重要的影像诊断检查技术，下列哪项不是CT的优点（） A、能提供器官完整的3D讯息 B、电脑断层分辨率高 C、可根据需要的不同提供矢状面、冠状面、横断面的影像 D、没有辐射量答案：D
6、(单选，4分)给定一个数据集，对于某一个待分类数据点，找出距离该点最近的K个样本，若它们当中大多数属于A类，则把该数据点也归类为A，这种方法称为K-means算法（） A、正确 B、错误答案：B 7、(单选，4分)两像素位置分别为（x,y）和（s,t），则两像素间的城区距离是（）A、 B、 C、D、以上都不是答案：B 8、(单选，4分)下列哪个变换矩阵代表对像素坐标进行旋转变换（） A、B、C、D、以上都不是答案：C 9、(单选，4分) 在机器学习领域中，按照数据有无标签分为监督学习和非监督学习，那么分类、回归任务属于（） A、有标签的监督学习 B、无标签的非监督学习 C、有标签的非监督学习 D、无标签的监督学习答案：A 10、(单选，4分) 如右图所示，有两类不同的样本数据，分别用小正方形和小三角形表示，现在，我们不知道中间那个圆形的数据是从属于哪一类（正方形或三角形），此时若采用KNN（K近邻）算法解决这个问题，当选取K=3时，圆形待分类点该被判定为（）；当选取K=5时，圆形待分类点该被判定为（） A、正方形；三角形 B、正方形；正方形 C、三角形；三角形 D、三角形；正方形答案：D
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
《计算机视觉》复习题 1、利用MFC及OpenCV 库函数编写对话框程序，添加按钮实现图像读入、图像阈值分割、边缘提取等功能（至少实现三个以上功能）。（考前做好并用A4纸打印，考试当天带来） 为旋转不变算子，即当图像()v,u f旋转后，计算值在对应点保持不变。 2、证明Laplace算子 理论 3、计算机视觉研究的目的是什么？它和图像处理及计算机图形学的区别和联系是什么？ 从20世纪50年代末开始，计算机开始被作为实现人类智能和人类感知的工具，借助计算机人类第一次可以象借助机械实现对体力的延伸一样实现对脑力和感知能力的延伸。对人类视觉感知能力的计算机模拟导致了计算机视觉的产生。计算机视觉就是用各种成像系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来替代大脑完成处理和解释。计算机视觉使用的理论方法主要是基于几何、概率和运动学计算与三维重构的视觉计算理论。 具体地讲，计算机视觉要达到的基本目的有以下几个： 根据一幅或者多幅二维图像计算出观测点到目标物体的距离； 根据一幅或者多幅二维图像计算出观测点到目标物体的运动参数； 根据一幅或者多幅二维图像计算出观测点到目标物体的表面物理特征； 根据多幅二维投影图像恢复出更大空间区域的投影图像。 简单来说，计算机视觉要达到的最终目的是实现利用计算机对三维景物世界的理解，即实现人的视觉系统的某些功能。从本质上来讲，计算机视觉研究就是利用二维投影图像来重构三维物体的可视部分。 计算机视觉和图像处理及计算机图形学的区别和联系： 区别： 图像处理（image processing）通常是把一幅图像变换为另外一幅图像。它输入的是图像，输出的也是图像。Photoshop中对一幅图像应用滤镜就是典型的一种图像处理。常见操作有模糊、灰度化、增强对比度。 计算机图形学（Computer Graphics）是借助计算机来研究图形表达、处理图像、显示生成的学科。，主要通过几何基元，如线、圆和自由曲面等，来生成图像，属于图像综合。输入的是对虚拟场景的描述，通常为多边形数组，输出的是图像，即二维像素数组。
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
视觉研究中投入巨大，在IEEE 模式分析与机器智能汇刊(IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE TPAMI)、计算机视觉国际期刊(International Journal of Computer Vision, IJCV)、IEEE图像处理汇刊(IEEE Transactions on Image Processing, IEEE TIP)、IEEE国际计算机视觉大会(IEEE Inter-national Conference on Computer Vision, IEEE ICCV)和IEEE国际计算机视觉与模式识别会议(IEEE Conference on Computer Vi-sion and Pattern Recognition, IEEE CVPR)等顶级国际期刊和会议上发表了许多重要学术论文，产生了许多国际一流的研究成果。其中最受到关注的研究是深度学习，而深度学习领域发表的论文70%以上是关于视觉图像识别方面的。 为了更好地开展学术交流，推动国内计算机视觉学科发展，进一步提升我国计算机视觉研究在国际领域的影响力，中国计算机学会成立了“计算机视觉专业组”。在本期专题中，计算机视觉专业组特别邀请了多位著名的视觉专家从不同角度撰文，介绍计算机视觉前沿与深度学习研究方面的最新进展。 香港中文大学助理教授王晓刚、博士孙祎、教授汤晓鸥共同撰写的《从统一子空间分析到联合深度学习：人脸识别的十年历程》文章，回顾了人脸识别近十年的发展历程。他们的团队使用深度学习开发了DeepID2+系统，在人脸识别最受关注的LFW(labeled faces in the wild)1数据集上取得了人脸确认任务的世界第一，识别率99.47%。深度学习在人脸识别上的巨大成功，并非只是利用复杂模型拟合数据集。DeepID2+系统的神经元响应有很多重要的性质，比如它是中度稀疏的，对人物身份和人脸属性有很强的选择性，对局部遮挡具有良好的鲁棒性。这些性 计算机视觉通常是指用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪/测量来实现对客观三维世界的理解。计算机视觉既是科学领域中富有挑战性的理论研究，也是工程领域中的重要应用，在图像检索、安全监控、人机交互、医疗诊断和机器人等领域具有广阔的应用前景。美国和欧洲等先进国家将计算机视觉列为对经济和科学有广泛影响的重大基本问题，计算机视觉也是“谷歌大脑”、“百度大脑”等研究计划中的核心项目。 计算机视觉作为一门学科始于20世纪60年代。随着个人计算机的普及，计算机视觉在80年代取得了重要进展。最近10年，随着计算机性能的大幅提升和互联网的快速发展，新的视觉特征、大数据、稀疏低秩、深度学习等技术的不断涌现，使计算机视觉又迎来了一次突飞猛进的发展，开辟出许多新的研究领域。国内高校与科研单位在计算机特邀编辑：王 涛1 查红彬2 1爱奇艺公司 2北京大学 计算机视觉前沿与深度学习关键词：计算机视觉 深度学习 1 标注过的户外脸部测试数据集。
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 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。 目录 1定义 2解析 3原理 4相关 5现状 6用途 7异同 8问题
9系统 10要件 11会议 12期刊 1定义 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。 计算机视觉是一门关于如何运用照相机和计算机来获取我们所需的，被拍摄对象的数据与信息的学问。形象地说，就是给计算机安装上眼睛（照相机）和大脑（算法），让计算机能够感知环境。我们中国人的成语"眼见为实"和西方人常说的"One picture is worth ten thousand words"表达了视觉对人类的重要性。不难想象，具有视觉的机器的应用前景能有多么地宽广。 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。 2解析 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 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。 3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要应用领域就是自主车辆的视觉导航，还没有条件实现象人那样能识别和理解任何环境，完成自主导航的系统。因此，人们努力的研究目标是实现在高速公路上具有道路跟踪能力，可避免与前方车辆碰撞的视觉辅助驾驶系统。这里要指出的一点是在计算机视觉系统中计算机起代替人脑的作用，但并不意味
人工智能计算机视觉发展分析 计算机视觉是用电脑去识别物体的一种新技术。作为视觉来讲，必须要有眼睛与大脑两部分。计算机视觉的主要组成部分不是“眼睛”，而是“大脑”。 2011年，计算机视觉迎来了最伟大的突破。当年，谷歌人工智能实验室的杰夫·迪恩与斯坦福大学计算机系教授吴恩达合作，他们动用上万台电脑的计算资源，让计算机用深度学习算法在YouTube上观看了一千万段关于猫的视频，最后计算机终于完成了“猫脸识别”。这个项目是谷歌大脑在计算机视觉领域取得的巨大成功。 到了2014年，计算机视觉领域的ImageNet比赛第一次超越了人类肉眼识别图片的准确率——这标志着计算机视觉已经比人眼更加精准，因此具有极大地应用价值。 ImageNet国际挑战赛是计算机视觉领域最著名的比赛，被誉为国际计算机视觉领域的“奥林匹克”。它是2010年由美国斯坦福大学人工智能实验室的李飞飞教授主导推出的。早在2009年，ImageNet对1500万张图片进行了标注，涉及22000个类别的物体，李飞飞她们建立了一个规模空前的数据库。而且，她们公开了整个数据库，免费提供给全世界的人工智能研究团队。有了这个培育计算机大脑的数据库，科研工作者教会了计算机识别物体。 计算机视觉的基本原理
想要实现计算机视觉，首先需要有一个摄像头，然后把拍摄的照片成像在CCD上形成电子照片。这些电子照片是以像素为单位存储在计算机上的。每一个像素都可以看成是三个矩阵元，这些矩阵元给出了像素的RGB数值（每个数值都是整数，取值在0到255之间）。其中，R表示红色，是red的首字母； G表示绿色，是green的首字母；B表示蓝色，是blue的首字母。有了这三种基本颜色，就可以按照不同的权重叠加出千变万化的色彩。 计算机视觉所处理的主要对象就是这个RGB数值，因为每一张照片的像素很多，因此整张照片可以被看成是三个大的矩阵。 计算机视觉的本质，其实就是处理这三个矩阵，然后从这三个矩阵中提取出“特征信息”，比如对于动物的图片，可以提取的特征是“有没有尾巴？”以及“有没有毛？”等。通过对特征信息的提取与判断，可以实现“猫脸识别”或者“人脸识别”。人工智能是通过机器学习的方法，提取不同物体的特征，然后用分类器对各种事物进行分类识别。 计算机视觉的头部公司之一商汤科技与华东师范大学合作，编写了中国第一本人工智能教材《人工智能基础（高中版）》，在书中详细介绍了计算机视觉的算法实现及其基本原理。 计算机视觉有哪些相关企业与落地应用？ 计算机视觉领域的应用非常广泛，其主要的落地应用有以下几个大类。
中国海洋大学计算机视觉课程大纲（理论课程） 英文名称：Computer Vision 【开课单位】信息学院计算机系【课程模块】工作技能 【课程编号】080504301305 【课程类别】选修 【学时数】68 （理论51 实践17 ）【学分数】3.5 一、课程描述 （一）教学对象 计算机相关专业学生。 （二）教学目标及修读要求 1、教学目标 了解计算机视觉的应用领域，掌握基本的图像分割、特征检测、聚类及分类算法，理解相机模型以及相机标定方法，学会利用已有相关算法，使用OpenCV进行相关视觉应用的开发。 2、修读要求 计算机视觉属于计算机专业的一门新课，和研究前沿结合的比较紧密，需要学生具有数字图像处理、计算机图形学以及线性代和概率论方面的基础。 （三）先修课程 数字图像处理。 二、教学内容 （一）绪论 1、主要内容：介绍计算机视觉的基本概念，应用领域，发展历史等相关内容。 2、教学要求：了解计算机视觉的应用领域及学习的内容。 （二）第二章图像形成 1、主要内容：几何基元和变换，光度测定学的图像形成，数字摄像机。 2、教学要求：理解图像形成的物理过程，包括相机镜头的物理特性对图像形成过程的影响，掌握3D到2D的投影变换，掌握相机内参和外参的概念。 3、重点、难点：相机内参和外参的标定。 （三）第三章图像处理 1、主要内容：点算子，线性滤波器，其他邻域算子，傅里叶变换，几何变换等。 2、教学要求：掌握数字图像处理课程相关的基本内容，包括空间域的图像处理及频率域的图像处理基本方法。 3、重点、难点：傅里叶变换。 （四）第四章特征检测与匹配 1、主要内容：图像的点与块，图像的边缘，直线。 2、教学要求：理解图像特征的概念，掌握几种特征（点、块、边缘、直线）的检测方法，了解特征匹配的在图像拼接及相机标定等方面的应用。 3、重点、难点：几种特征描述子的生成过程。 （五）第五章图像分割 1、主要内容：活动轮廓，基于区域的分割。 2、教学要求：掌握几种流行的图像分割方法，包括基本的阈值方法，活动轮廓方法，基于聚类的方法。 （六）第六章基于特征的配准 1、主要内容：基于2D和3D特征的配准，姿态估计，几何内参标定。
《计算机视觉》教学大纲 课程编号：155336 总学时：48理论课学时：32实验课学时：16 一、课程的性质 本课程为面向软件学院本科生开设的专业方向课，针对本科高年级学生，学习完整的计算机视觉基础理论。要求学生熟悉数字信号与多媒体对象、尤其是图像的处理方法。建议选修、非必要的前置课程可包括：数字媒体处理技术，图形图像智能分析技术，人工智能，机器学习等。 二、课程的目的与教学基本要求 课程的目的 计算机视觉是当前人工智能最重要的研究方向，本课程介绍计算机视觉的基本问题，帮助学生掌握该领域的基本概念，基础知识和基本方法，为从事相关领域研究打开一扇大门。课程还通过经典文献阅读、经典算法与应用的验证，锻炼学生在计算机科学领域的学习与探索能力。教学基本要求 计算机视觉的知识点及涉及相关领域较多，实践与应用性强。教师讲解应该把握住每个专题的核心脉络与目标，讲解清楚代表性模型、方法的原理与思路，并结合典型应用，让学生在了解知识域内的基本问题后，能顺利衔接到相关的实践验证环节。 三、课程适用专业 软件工程相关专业 四、课程教学内容 1.计算机视觉理论基础与框架3学时 a)计算机视觉的基本问题 b)视觉悖论与计算机视觉的难点 c)计算机视觉框架 表达与建模，计算与求解，实现 d)计算机视觉应用 2.视觉中的局部特征6学时 a)特征检测与描述子 b)常见的形状、方向梯度和色彩纹理的特征
ShapeContext,SIFT;简介LSS,SURF,GLOH,HOG,ColorMoments等。 c)实时应用中的快速特征 FAST,BRIEF,OBR d)3D特征简介 e)特征匹配及相关问题 野点去除；距离定义（NNDR）；ROC曲线与正确/错误率；RANSAC 3.物体识别简介3学时 a)视觉模型：产生式模型，描述式模型，判别式模型 b)基于匹配的实例识别 c)基于词袋的类别识别 4.几何配准与运动结构6学时 a)立体视觉与几何原理 b)姿态估计（外标定）与摄像机标定（几何参数内标定） c)基于特征序列的运动到结构恢复（SFM） d)光束平差法（BundleAdjuctment） e)稠密运动估计（光流，KLT） f)增强现实应用 5.立体对应与3D重建7学时 a)极线几何 b)稠密与稀疏对应 c)深度计算 d)点云、体与表面重建 6.基于视觉的SLAM 7学时 a)从SFM、PTAM到v-SLAM的演进与对比 b)典型v-SLAM算法的架构分析 c)闭环与全局优化 d)基于卡尔曼滤波的IMU数据融合 e)重建后的3D分割、识别与场景理解问题 五、实践教学内容 1.局部特征检测与匹配4学时 2.手机摄像头标定与AR应用设计4学时 3.基于PCL的点云数据处理4学时 4.基于ORB-SLAM的物体扫描4学时
1、(单选，4分) 两像素位置分别为（x,y）和（s,t），则两像素间的欧氏距离是（）A、 B、 C、 D、以上都不是 答案：B 2、(单选，4分) 下列哪个变换矩阵代表对像素坐标进行旋转变换（） A、 B、 C、 D、以上都不是 答案：C 3、(单选，4分)
A、3 B、5 C、8 D、9 答案：B 4、(单选，4分) 在机器学习领域中，按照数据有无标签分为监督学习和无监督学习，那么聚类任务属于（） A、有标签的监督学习 B、无标签的无监督学习 C、有标签的无监督学习 D、无标签的监督学习 答案：B 5、(单选，4分) 医学影像是指为了医疗或医学研究，对人体或者人体某部分，以非侵入方式去的内部组织影响的技术与处理过程，其中CT是一种重要的影像诊断检查技术，下列哪项不是CT的优点（） A、能提供器官完整的3D讯息 B、电脑断层分辨率高 C、可根据需要的不同提供矢状面、冠状面、横断面的影像 D、没有辐射量 答案：D 6、(单选，4分)
给定一个数据集，对于某一个待分类数据点，找出距离该点最近的K个样本，若它们当中大多数属于A类，则把该数据点也归类为A，这种方法称为K-means算法（） A、正确 B、错误 答案：B 7、(单选，4分) 两像素位置分别为（x,y）和（s,t），则两像素间的城区距离是（）A、 B、 C、 D、以上都不是 答案：B 8、(单选，4分) 下列哪个变换矩阵代表对像素坐标进行旋转变换（） A、 B、 C、
D、以上都不是 答案：C 9、(单选，4分) 在机器学习领域中，按照数据有无标签分为监督学习和非监督学习，那么分类、回归任务属于（） A、有标签的监督学习 B、无标签的非监督学习 C、有标签的非监督学习 D、无标签的监督学习 答案：A 10、(单选，4分) 如右图所示，有两类不同的样本数据，分别用小正方形和小三角形表示，现在，我们不知道中间那个圆形的数据是从属于哪一类（正方形或三角形），此时若采用KNN（K近邻）算法解决这个问题，当选取K=3时，圆形待分类点该被判定为（）；当选取K=5时，圆形待分类点该被判定为（） A、正方形；三角形 B、正方形；正方形 C、三角形；三角形 D、三角形；正方形 答案：D
I.J. Intelligent Systems and Applications, 2010, 2, 17-24 Published Online December 2010 in MECS (https://www.doczj.com/doc/2e8901769.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.doczj.com/doc/2e8901769.html,, smwang@https://www.doczj.com/doc/2e8901769.html,, zhangyongwei_108@https://www.doczj.com/doc/2e8901769.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