一、名词解释
视知觉：
直方图均衡化：
拉普拉斯算子：
统计模式识别：
人工智能：
无监督学习：
视感觉：
直方图规定化：
马尔算子：
人工神经网络：
有监督学习：
模糊聚类：
参考：
1.视知觉主要论述人们从客观世界接收到视觉刺激后如何反应以及反应所采
用的方式，视知觉是在神经中枢进行的一组活动，它把视野中一些分散的刺激加以组织，构成具有一定形状的整体以认识世界。
2.直方图均衡化的基本思想是把原始图的直方图变换为在整个灰度范围内均
匀分布的形式，这样就增加了像素灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果。
3.模板的基本要求是对应中心像素的系数应是正的，而对应中心像素邻近像素
的系数应是负的，且所有系数的总和应该是零。
4.统计模式识别方法就是用给定的有限数量样本集，在已知研究对象统计模型
或已知类判别函数条件下根据一定的准则通过学习算法把d维特征空间划分为c个区域,每一个区域与每一类别相对应。模式识别系统在进行工作时只要判断被识别的对象落入哪一个区域，就能确定出它所属的类别。一个统计模式识别系统应包含预处理、特征抽取、分类器等部分。
5.人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术
及应用系统的一门技术科学。研究用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。
6.无监督式学习是人工智能网络的一种算法，目的是对原始资料进行分类，以
了解资料内部结构。有别于监督学习网络，无监督学习网络在学习时并不知道其分类结果是否正确，亦即没有受到监督式增强(告诉它何种学习是正确的)。其特点是仅对此种网络提供输入范例，而它会自动从这些范例中找出潜在类别规则。当学习完毕并经测试后，也可以将之应用到新的案例上。
7.视感觉中主要研究的内容有：①光的物理特性；②光刺激视觉感受器官的程
度；③光作用于视网膜后经视觉系统加工而产生的感觉。
8.用户可指定规定化函数来得到特殊的增强功能，3个步骤：①对原始图的直
方图进行灰度均衡化，②规定需要的直方图，并计算能使规定的直方图均衡化的变换，③将第1步得到的变换反转过来，即将原始直方图对应映射到规定的直方图。
9.在每个分辨率上进行如下计算：①用一个2-D的高斯平滑模板与原图像卷积，
②计算卷积后图像的拉普拉斯值，③检测拉普拉斯图像中的过零点作为边缘
点。
10.人工神经网络从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模
型，按不同的连接方式组成不同的网络；神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）相互联接构成；每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数；每两个节点间的连接代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆；网络的输出按网络的连接方式，权重值和激励函数而不同；网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
11.有监督学习是指利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要
求性能的过程，是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。训练数据包括一套训练实例，每个实例都是由一个输入对象（通常为矢量）和一个期望的输出值（也称为监督信号）组成。监督学习算法是分析该训练数据，并产生一个推断的功能，可以映射出新实例。
12.模糊聚类分析是指根据研究对象本身的属性来构造模糊矩阵，并在此基础上
根据一定的隶属度来确定聚类关系，即用模糊数学的方法把样本之间的模糊关系定量的确定，从而客观且准确地进行聚类。聚类就是将数据集分成多个
类或簇，使得各个类之间的数据差别尽可能大，类内之间的数据差别尽可能小，即“最小化类间相似性，最大化类内相似性”原则。
二、简答
1、计算机视觉的定义、研究方法、研究的目标是什么？它和图像处理、机器视觉、模式识别、人工智能、计算机图形学等相关学科有哪些联系或区别？
计算机视觉是指用计算机实现人类的视觉功能。就是用各种成像系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。
计算机视觉的研究方法目前主要有两种，①仿生学的方法：参照人类视觉系统的结构原理；②工程的方法：实现系统的功能。
计算机视觉的主要研究目标可归纳成两个：①建立计算机视觉系统来完成各种视觉任务；②加深对人脑视觉机理的掌握和理解。
相关学科：(1)图像理解：与计算机视觉有相同的目标；(2)机器视觉：更关注通过视觉传感器获取环境的图像，构建具有视觉感知功能的系统以及实现检测和辨识物体的算法；(3)模式识别：图像就是模式的一种；(4)人工智能：视觉功能是人类智能的体现（1分）；(5)计算机图形学：计算机视觉的反/逆问题。
2、实现图像分割有哪几类技术方法？各自的特点是什么？
图像分割方法可以分为两大类。一类是边界方法，这种方法假设图像分割结果的某个子区域在原来图像中一定会有边缘存在；一类是区域方法，这种方法假设图像分割结果的某个子区域一定会有相同的性质，而不同区域的像素则没有共同的性质。
根据上述分割操作策略的不同，图像分割主要可以分为以下四种技术：并行边界分割技术、串行边界分割技术、并行区域分割技术和串行区域分割技术。其特点可作如下归纳。
并行边界分割技术：不同图像灰度不同，在边界处通常都会有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。串行边界分割技术：并行边缘检测的方法，对图像的每一
点上所做的处理不依赖于其他的点处理结果。串行边界分割在处理图像时不但利用了本身像素的信息，而且利用前面处理过像素的结果。对某个像素的处理，以及是否把它分类成边界点，和先前对其他点的处理得到的信息有关。并行区域分割技术：采用并行的方法对目标区域进行检测实现图像分割的方法。区域分割是最直接的方法，因此这种分割方法可以直接得到感兴趣的目标区域。串行区域分割技术：采用串行处理策略对目标区域直接检测实现分割的方法。特点：整个处理过程可以分解为顺序的多个步骤依次进行。可分为：区域生长，分列合并。
3、摄像机的标定程序和标定步骤？两级标定法的原则？
标定程序：令A = PRT，A中的元素包括摄像机平移、旋转和投影参数。
①获得M≥ 6个具有已知世界坐标(Xi, Yi, Zi)的空间点；
②用摄像机拍摄这些点以得到图像平面坐标(xi, yi)；
③把这些坐标代入上两式以解出未知系数。
标定步骤：第1步：标定旋转矩阵R和平移矢量T；第2步：标定焦距λ；第3步：标定镜头径向失真系数k；第4步：标定不确定性图像尺度因子μ。
两级标定法的原则：先外部参数，即摄像机姿态参数（如摄像机的位置和方向或平移、扫视角和倾斜角）；后内部参数，摄像机自身参数（如焦距、镜头径向失真、不确定性图像尺度因子）；如果μ已知，标定时只需用一幅含有一组共面基准点的图像即可；如果μ未知，标定时需用一幅含有一组不共面基准点的图像。
4、请详细描述Marr视觉计算理论。
Marr认为视觉是一个复杂的信息加工过程，要解决两个问题：一个是视觉信息
的表达问题，另一个是视觉信息的加工问题。他从信息处理系统的角度出发，认为视觉信息加工有三个要素，即计算理论、算法实现、硬件实现。
一个任务要用计算机完成，它应该是可以被计算的；这就是可计算性问题，需要用计算理论来回答。
有了计算理论后，还必须要有算法实现，为此需要给加工所操作的实体选择一种合适的表达。
有了表达和算法，在物理上如何实现算法也是必不可少的；特别是随着对实时性要求的不断提高，专用的硬件实现问题常常被提出来。
三、分析与计算
1、已知某含噪声的图像f 如图所示，用中值滤波模板M 对噪声点(已经标明)进行处理，求去噪结果。
??
???
???
????
1
1221
192f(x,y)=15221
12
2??
????????
010M=111010
???
??
?'??????11221
122f (x,y)=11221
12
2
2、给出一幅图像的四方向链码（原码）为1-0-1-0-3-3-2-2，取左下像素点的
右上角点作为初始点，画出其轮廓。
3
2
1
4、判断下列模板类型，包括平滑模板、锐化模板和边缘检测模板。
1??????????0-10M =-14-10-102??????????0-10M =-15-10-103??
????
????
0140M =
140140140 M1边缘检测模板、M2锐化模板、M3平滑模板
5、一幅32×32，8个灰度级的数字图像，各灰度级所占像素个数见下表，对其进行直方图均衡化处理，求实际直方图、变换函数()i i s T r =以及变换后的直方图（取两位小数）。
原始图像灰度级s k0 1 2 3 4 5 6 7 原始图像各灰度级像素个数195 256 216 164 82 61 30 20 计算原始直方图p(s k)=n k/n0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03 0.02 计算原始累计直方图t k0.19 0.44 0.65 0.81 0.89 0.95 0.98 1.00 取整t k=int[(N-1)* t k+0.5] 1 3 5 6 6 7 7 7 确定映射对应关系0→1 1 →3 2 →53，4 →65，6，7 →7
新图像各灰度级像素个数195 256 216 246 111 计算新直方图0.19 0.25 0.21 0.24 0.11
四、设计与应用
1、设计一个基于计算机视觉的车辆自动识别收费系统，要求该系统可以对行驶中的车辆进行车型和车牌识别，在不停车的情况下实现车辆按型号不同分类收费的功能。列出系统的总体结构和主要组成模块，并阐述它们的功能和作用。
系统的拓扑图如图所示，车辆进入收费站时触发埋设在地下的地感线圈，产生触发信号，收费计算机控制嵌入式车牌识别模块进行图像抓拍，抓拍到的车辆车牌图像经视频采集卡送到收费计算机，并由嵌入式车牌识别模块识别车牌，根据识别出的车牌在数据库中查找对应车型，若数据库已存在该车车型，系统通知软件自动打印发票；若该车型尚未被数据库确认，软件将提示收费员人工确认该车车型。再进行打印发票收费。车牌车型信息在同一管理中心下属各收费站共享。
2、按下图分析说明虹膜识别的过程，以及虹膜抓拍系统的软件流水线。
虹膜识别的过程依次是：捕获人脸的图像、检测眼睛图像、虹膜图像分割、虹膜图像增强与归一化、虹膜特征抽取、虹膜特征矢量编码、虹膜特征数据库匹配、输出识别结果。在整个过程中最重要的是虹膜的分割与特征提取。
列举一种可行的软件流水线。首先，标定立体相机和红外抓拍相机，将脸部检测和跟踪算法应用于立体相机捕获的图像上。使用基于自适应增强算法的检测技术以及卡尔曼滤波来检测和跟踪脸部区域。在立体相机计算得到眼睛的三维位置后，进一步将这个位置转换到抓拍相机的坐标系。如果眼睛位置在抓拍相机的视场范围内，系统促发抓拍相机去捕获一幅目标脸部特写的近红外图像。由于用户运动
的关系，捕获到的图像很可能是模糊的，进一步使用去模糊模块以恢复清晰图像。一旦捕获到的图像能够被恢复，就对脸部图像进行眼睛检测，然后将裁剪后的眼睛图像发送给识别模块。
五、编程
1、OpenCV编程，利用cvHoughCircles在灰度图中找到圆序列并返回，代码中进行相应注释。
1.#include
2.#include
3.#include
4.
5.int main(int argc, char** argv)
6.{
7. IplImage* src = cvLoadImage( argv[1], 0 );
8. IplImage* dst = cvLoadImage( argv[1], 0 );
9. CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
10. cvSmooth( src, dst, CV_GAUSSIAN, 5, 5 ); //降噪
11. CvSeq* results = cvHoughCircles( //cvHoughCircles函数需要估计每一个像素梯
度的方向，
12.//因此会在内部自动调用cvSobel,而二值边缘
图像的处理是比较难的
13. dst,
14. storage,
15. CV_HOUGH_GRADIENT,
16. 2, //累加器图像的分辨率
17. image->width/10
18. );
19.for( int i = 0; i < results->total; i++ )
20. {
21.float* p = ( float* )cvGetSeqElem( results, i );
22.//霍夫圆变换
23. CvPoint pt = cvPoint( cvRound( p[0] ), cvRound( p[1] ) );
24. cvCircle(
25. dst,
26. pt, //确定圆心
27. cvRound( p[2] ), //确定半径
28. CV_RGB( 0xff, 0, 0 )
29. ); //画圆函数
30. }
31. cvNamedWindow( "cvHoughCircles", 1 );
32. cvShowImage( "cvHoughCircles", dst );
33. cvWaitKey(0);
34.
35.return 0;
36.}
2、OpenCV编程，利用cvCanny实现Canny算子边缘检测，代码中进行相应注释。
1.#include
2.#include
3.#include
4.
5.//Canny:Implements Canny algorithm for edge detection.
6.int main( int argc, char** argv )
7.{
8. IplImage* src = NULL;
9. IplImage* dst = NULL;
10.
11.//载入图像，转换为灰度图
12. src = cvLoadImage( argv[1], 0 );
13.//为canny边缘图像申请空间，1表示单通道灰度图
14. dst = cvCreateImage( cvGetSize( src ), IPL_DEPTH_8U, 1 );
15. cvCanny( src, dst, 50, 150, 3 );//边缘检测
16. cvNamedWindow( "src", 1 );
17. cvNamedWindow( "canny", 1 );
18. cvShowImage( "src", src );
19. cvShowImage( "canny", dst );
20. cvWaitKey(0);
21.
22. cvReleaseImage( &src );
23. cvReleaseImage( &dst );
24. cvDestroyAllWindows();
25.return 0;
26.
27.}
计算机视觉在土木建筑领域的应用 摘要：随着电子计算机的普及，计算机视觉已经广泛用于各个不同的领域。本文就数图像识别、处理在土木建筑领域的应用、当前存在的问题及计算机视觉的发展现状进行了探讨。 关键字：计算机视觉数字图像处理土木建筑发展现状 信息与能源和材料并称人类社会的三大支柱。人类通过眼、耳、手鼻、舌等五官来感受外部世界。主要有视觉信息、听觉信息、触觉信息、嗅觉信息以及味觉信息。在上述五种类型的信息中，人们对视觉和听觉信息研究得较多，利用也较多。如通信、电视和多媒体等。图形和图像均属于视觉信息。 近年来，随着电子计算机的普及和计算机视觉的深入研究，数字图像处理以其再现性好、适用面宽、灵活性高、信息压缩的潜力大等特点已经广泛用于各个不同的领域。它在土木建筑方面也有着广泛的应用。本文主要就数字图像处理在建筑学、桥梁道路等方面的应用及存在的问题展开讨论。 计算机视觉在土木领域的应用主要可以分为理论研究设计方面的应用，建筑等实物中的应用，建筑模拟方面的应用和其它方面的应用。 （1）在理论研究设计方面的应用 数字图像处理在土木建筑领域的理论设计以及模拟计算方面都有有广泛的应用，以下就一些实例加以说明。 一个典型的例子是利用计算机解决隧洞超欠挖的问题①。在地下隧洞的开挖过程中，钻爆法是开挖的主要方法之一，但钻爆法的缺点是其不可避免地造成隧洞大量的超欠挖现象。因此，方便、决捷且可靠的评价方法在隧洞的超欠挖评价中是十分必要的。图像处理技术是解决此类问题的可靠方法之一，它不仅可以方便的计算超欠挖的方量，而且可以分析引起超欠挖的原因，同时，它可以解决工程中由于回填混凝上方量不统一的争端。图像处理技术就是对隧洞的开挖断面进行一次数码成像，对数码图像进行计算机处理，从而计算超欠挖方量的技术。 另一个例子是建筑物表面模型的重建②。主要是针对建筑物模型的规则性，用基于平面的建筑物模型重建算法，从单幅透视图像恢复建筑物的表面模型。该方法主要分为相机定标、基平面的提取、平面位置和方向的计算等几个子过程。相机定标主要用于求解相机的焦距，是一个非常重要的部分。该方法以建筑物场
计算机视觉技术在工业生产中的应用 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。 那么计算机有那些主要技术呢？ 首先作为一个工程学科，计算机视觉寻求基于相关理论与模型来建立计算机视觉系统。这类系统的组成部分包括： （1）程序控制（例如工业机器人和无人驾驶汽车） （2）事件监测（例如图像监测） （3）信息组织（例如图像数据库和图像序列的索引建立） （4）物体与环境建模（例如工业检查，医学图像分析和拓扑建模）（5）交感互动（例如人机互动的输入设备） 其次，计算机视觉同样可以被看作是生物视觉的一个补充。在生物视觉领域中，人类和各种动物的视觉都得到了研究，从而建立了
这些视觉系统感知信息过程中所使用的物理模型。生物视觉与计算机视觉进行的学科间交流为彼此都带来了巨大价值。 计算机视觉包含如下一些分支：画面重建，事件监测，目标跟踪，目标识别，机器学习，索引建立，图像恢复等。 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。 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。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。 再次，物理是与计算机视觉有着重要联系的另一工业应用领域。计算机视觉关注的目标在于充分理解电磁波——主要是可见光与红 外线部分——遇到物体表面被反射所形成的图像，而这一过程便是基于光学物理和固态物理，一些尖端的图像感知系统甚至会应用到量子力学理论，来解析影像所表示的真实世界，计算机视觉同样可以被看作是物理学的拓展。 再次，另一个具有重要意义的应用领域是神经生物学，尤其是其
二、技术应用场景及典型厂商分析 1.计算机视觉技术已应用于传统行业和前沿创新，安全/娱乐/营销成最抢先落地的商业化领域 计算机视觉技术已经步入应用早期阶段，不仅渗透到传统领域的升级过程中，还作为最重要的基础人工智能技术参与到前沿创新的研究中。 本报告将重点关注技术对传统行业的影响。其中，计算机对静态内容的识别应用主要体现在搜索变革和照片管理等基础服务层面，意在提升产品体验；伴随内容形式的变迁（文字→图片→视频），动态内容识别的需求愈加旺盛，安全、娱乐、营销成为最先落地的商业化领域。 Analysys易观认为，这三类领域均有一定的产业痛点，且均是视频内容产出的重地，数据体量巨大，适合利用深度学习的方式予以改进。与此同时，行业潜在的商业变现空间也是吸引创业者参与的重要原因。 另一方面，当前计算机视觉主要应用于二维信息的识别，研究者们还在积极探索计算机对三维空间的感知能力，以提高识别深度。
2.计算机视觉的应用从软硬件两个层面优化安防人员的作业效率和深度 安防是环境最为复杂的应用领域，通常的应用场景以识别犯罪嫌疑人、目标车辆（含套牌车/假牌车）以及真实环境中的异常为主。 传统安防产品主要功能在于录像收录，只能为安防人员在事后取证的环节提供可能的线索，且需要人工进行反复地逐帧排查，耗时耗力；智能安防则是将视频内容结构化处理，通过大数据分析平台进行智能识别搜索，大大简化了工作难度，提高工作效率。 除此之外，在硬件层面上，传统安防产品超过4-5米的监控内容通常无法达到图像识别的像素要求，并容易受复杂环境中光影变化和移动
遮挡的影响而产生信息丢失，因此计算机会出现大量的误报漏报，这些局限为治安工作造成了一定的阻碍。 安防技术厂商在此基础上进行了创新，以格灵深瞳为例，目前已将摄像头的有效识别距离稳定至70-80米，同时开创了三维计算机视觉的应用，通过整合各类传感器达到类人眼的效果，减弱了环境对信息采集的负面影响，提高复杂环境下的识别准确度。 Analysys易观认为，计算机视觉的应用从行业痛点出发，以软硬件的方式大大优化了安防人员的作业效率与参考深度，是顺应行业升级的利好。不过，在实际应用过程中，对公安、交警、金融等常见安防需求方而言，更强的视觉识别效果往往意味着更多基础成本（存储、带宽等）的投入，安防厂商的未来将不只以技术高低作为唯一衡量标准，产品的实用性能与性价比的平衡才是进行突围、实现量产的根本，因此市场除了有巨大的应用空间外，还会引发一定的底层创新。
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。
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
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。
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
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正文目录 1 计算机视觉：未来之眼，人工智能的前哨 (6) 1.1 计算机视觉：人类的另一双“慧眼” (6) 1.2 巨头入主视觉领域，人工智能成行业新引擎 (8) 1.2.1 国外互联网巨头开启并购狂潮-苹果看“脸”VS谷歌注重运用 (9) 1.2.2国内计算机视觉最看“脸”，投融资如火如荼 (10) 1.3 欧美领跑产业趋势，市场空间巨大 (12) 1.3.1工业自动化需求驱动产业成长 (12) 1.3.2国内需求强劲，未来有望引领产业发展 (13) 2 生产需求和技术进步驱动计算机视觉行业发展 (16) 2.1 硬件是基础，算法是核心 (16) 2.2 计算机技术升级+巨头布局+产业政策“三驾马车”促进产业成长 (18) 2.2.1 图像处理与深度学习技术为行业内生驱动 (18) 2.2.2“机器换人”带来“视觉”设备广泛应用 (19) 2.2.3 政策为产业发展保驾护航 (20) 2.3 性能优越，应用领域广泛 (21) 2.3.1 比人类更敬业的“眼睛” (21) 2.3.2 应用广泛，大有作为 (22) 2.4 多维场景、嵌入式、一体化成为计算机视觉技术趋势 (23) 2.4.1 从二维场景重建迈向三维乃至通用视觉信息系统的构建 (23) 2.4.2 基于嵌入式的产品将取代板卡式产品 (24) 2.4.3 标准化、一体化解决方案也将是计算机视觉的必经之路 (25) 3 应用领域广泛，计算机视觉前景看好 (25) 3.1 智能制造领域迅速扩展，半导体与电子制造占据半壁江山 (25) 3.1.1 半导体电子制造：计算机视觉有效提升自动化水平 (26) 3.1.2 汽车制造：计算机视觉为汽车制造严格把关 (29) 3.1.3 生物医疗：计算机视觉为医疗影像、药品质控装上神秘的眼睛 (30) 3.2 消费应用领域快速扩展，打开未来想象空间 (31) 3.2.1 服务机器人：取代重复劳作，实现场景交互 (31) 3.2.2 无人驾驶：计算机视觉是无人驾驶汽车皇冠上的明珠 (32) 3.2.3 物流：OCR是智能物流的技术核心 (33) 3.2.4 安防监控：计算机视觉透视公共场所，助力智能安防 (33)
课程设计 课程名称工业自动化专题 题目名称_计算机视觉系统及其应用学生学院_____自动化________ 专业班级______ 学号 学生姓名____ 指导教师___________ 2013 年 6月 25日
机器视觉系统及其应用 摘要：主要介绍机器视觉系统的概要，简要分析机器视觉的特点、优越性和应用，具体介绍了机器视觉技术在印刷行业、农业、工业、医学中的实际应用，并且分别举例说明。机器视觉的诞生和应用在理论和实际中均具有重要意义。 关键词：机器视觉；标签检测；药物检测；水果品质检测；硬币检测。 1. 机器视觉系统 1.1 机器视觉系统简介 机器视觉系统是指利用机器替代人眼做出各种测量和判断。机器视觉是工程领域和科学领域中的一个非常重要的研究领域，它是一门涉及光学、机械、计算机、模式识别、图像处理、人工智能、信号处理以及光电一体化等多个领域的综合性学科。 机器视觉系统通过图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号。机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成。 机器视觉系统的优点有：1.非接触测量，对于被检测对象不会产生任何损伤，而且提高了系统能够的可靠性；2.较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展人眼的视觉范围；3.长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉系统则可以长时间地作测量、分析和识别任务。 现在，机器视觉系统在工业、农业、国防、交通、医疗、金融甚至体育、娱乐等等行业都获得了广泛的应用，可以说已经深入到我们的生活、生产和工作的方方面面。 1.2 基本原理 图 1 是机器视觉系统的基本结构，在一定的光照（包括可见光，红外线甚至超声波等各种成象手段)条件下，成象设备（摄象机，图像采集板等）把三维场景的图像采集到计算机内部，形成强度的二维阵列——原始图象；然后，运用图像处理技术对采集到的原始图像进行预处理以得到质量改善了的图像；其次，运用机器视觉技术从图像中提取感兴趣的特征分类整理；，构成对图像的进一步，运用模式识别技术对抽取到的特征进行描述；最后，运用人工智能得到更高层次的抽象描述。完成视觉系统的任务。 图1机器视觉的基本结构
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tob_id_4068获得的图像理解景物信息的处理过程，而计算机视觉主要是利用计算机提供的手段和方法去完成这一信息处理过程。具体包括：视觉信息的获取图像预处理、分割、描述、识别理解等几步工作。1965年，L．Roberts关于“三维物体的感知”一文提出了几种获取三维信息的基本方法。这些基本方法至今还被计算机视觉研究领域普遍采用。目前，获取视觉信息的主要方法有主动法和被动法两大类，主动法需要对测试物体加入特殊的人造
图像处理与计算机视觉算法及应用 图像处理与计算机视觉算法及应用（Algorithms for Image Processing and Computer Vision）（第2版）的配套代码。基于OpenCV库-matching code for the book"Algorithms for Image Processing and Computer Vision".Based on OpenCV Library. [上传源码成为会员下载此文件] [成为VIP会员下载此文件] 文件列表(点击判断是否您需要的文件，如果是垃圾请在下面评价投诉): 图像处理与计算机视觉算法及应用（第2版）\Chapter 1\capture.c .......................................\.........\lib0.c .......................................\.........\thr_glh.c .......................................\.........0\angular.c .......................................\..........\check.c .......................................\..........\convert.c .......................................\..........\display.c .......................................\..........\listGreyFiles.c
计算机视觉及其应用 1.计算机视觉概述 机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 2.国内计算机图像视觉技术的应用现状 对产品质量、生产效率、精度等需要很高的新型的高科技生产领域，尤其在半导体和光电子工业，可以说所有全线产品和生产工艺等都需要应用到计算机图像和视觉技术，在电子装配工业，如SMT 设备、电子元件质量检测等也同样需要使用这门技术。在对传统工业设备和工艺流程等进行新技术改造或替换过程中，在各种安全监控领域，以及随市场发展而出现新的需要领域等等，都能够应用此技术，其市场非常大，发展潜力无穷。计算机图像和视觉技术已经在国外得到广泛的应用，并且技术也比较成熟。然而，在国内的情况并不乐观。随着国内市场成熟，巨大的市场驱动，加上此技术明显的固有优势，相信它将在国内得到广泛的应用，产生巨大的经济效率。 3.计算机视觉应用的关键技术 机器视觉系统中，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。 （1）图像的增强 图像的增强用于调整图像的对比度，突出图像中的重要细节，改善视觉质量。通常采用灰度直方图修改技术进行图像增强。图像的灰度直方图是表示一幅图像灰度分布情况的统计特性图表，与对比度紧密相连。如果获得一幅图像的直方图效果不理想，可以通过直方图均衡化处理技术作适当修改，即把一幅已知灰度概率分布图像中的像素灰度作某种映射变换，使它变成一幅具有均匀灰度概率分布的新图像，实现使图像清晰的目的。 (2)图像的平滑
论计算机视觉的应用与发展 摘要：计算机视觉学是自二十世纪六十年代中期迅速发展起来的一门新学科。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。由于算机视觉学在工农业生产、地质学、天文学、气象学、医学及军事并学等领域有着极大的潜在应用价值,所以它在国际上越来越受人重视。本文简要地介绍了计算机视觉学的研究内容,它同附近学科的关系,计算机视觉研究中面临的技术难点以及计算机视觉学的历史,现状和研究动向。 关键字：计算机视觉图像应用 Abstract：Computer vision is a new rapidly developed subject since the 1960s medium-term. Computer vision is used for an analog of biological vision with computers and related equipments. Its main task is obtaining corresponding scene 3-d information by collecting the picture or video processed, just like humans and many other creature do every day. Because of computer vision has a great potential application value in industrial and agricultural production, geology, astronomy, meteorology, the medicine and the military and other fields,so it is becoming more and more attention in the world. This paper briefly introduced the study content of computer vision,its relationship with nearby subjects, the technical difficulties that computer vision research is facing and computer vision’s history, present situation and research trend. Key words：computer vision pictures application 1 绪论 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
薛毅恒 11510365 2018年11?22? 计算机视觉在?动驾驶中的应? ——《机器学习》课程报告 近些年来随着??智能的兴起与物联?的结合，在?活中越来越多的?业被机器所取代或者被机器提?了很?的效率。在?动驾驶领域，属于“?速、?危”?向，·门槛很?，对实验和研究的要求也?常?。随着技术的飞速发展，?动驾驶这个领域也逐渐被攻破，虽然有类似“Uber?动驾驶致命事故”这样的案例发?，但我们还是需要客观的审视这个技术，从需求点出发解决问题，才能使得技术为我们“服务”。 在?动驾驶领域通过计算机视觉技术可以达到如下的?的： 1.Location 2.Detection https://www.doczj.com/doc/9f1683150.html,ne 2.2.Car 3.Segmentation 4.Traf?c Sign 4.1.Detection 4.2.Recognition 5.SLAM Control 通过计算机视觉来解决这些问题，是需要我们通过相机或雷达的?式向计算机输?数据（环境信息）等有效内容之后，计算机会反馈?系列的指令，类似加速、减速、左转、右转等?些和汽车运动控制相关的指令。 ?.输?信息 雷达和相机是?前解决这个问题的两个学派或两个研究?向。 1.雷达（激光雷达、毫?波雷达） 1.1.激光雷达
激光雷达是指以激光为?作光束的雷达，向?标发射探测信号（激光束）， 然后将接收到的?标反射回来的信号（?标回波）与发射信号进??较，做适当的处理后就可以获得?标的有关信息，包括?标距离、?位、?度、速度、姿态、形状等参数。 激光雷达精度?，但是价格昂贵。对?艺?平要求?。 1.2.毫?波雷达 毫?波实质上是电磁波，频段?较特殊，频率?于?线电又低于可见光与 红外线，?约在10GHz-200GHz ，?常适合车载领域的频段。常见的?个频段如下： 根据国内产业机构调查，2014年汽车毫?波雷达销量120万颗，2015年180 万颗，每车需要前后两颗，今年会突破500万颗。 1.3.超声波雷达 超声波发射器向外?某?个?向发射超声波信号，在发射的同时开始计时， 超声波通过空?进?传播，传播途中遇到障碍物就会反射回来，接收器在收到反射波的时刻就停?计时。已知空?中超声波的传播速度是340m/s ，通过记录时间t ，就可以测算出距离s 。 超声波雷达在速度很?的情况下有局限性，因为 声?的传播速度受天?情 况的?扰较强。在短距离测量中，超声波测距传感器具有?常?的优势。 1.4.激光雷达和毫?波雷达的区别 激光雷达的稳定性?，精度?，但是探测范围窄，有部分咋当后?法正常 使?，在?雪雾霾天?不能开启，受环境影响?，没有穿透能?，探头必须完频段（GHz ） 特点应?领域24-24.25频率低，带宽窄，250MHz 汽车盲点监测、变道辅助，检测周围车辆，是否符合变道要求。77频率?，带宽?，800MHz 探测与前车的距离以及前车速度，?于紧急制动等主动安全领域79-81 带宽很宽，分辨率 ?达5cm 精确定位
计算机视觉的应用与发展综述 摘要：计算机视觉学是自二十世纪六十年代中期迅速发展起来的一门新学科。它是个边缘学科，集众家之所长，是个工程性很强的技术，主要需要有空间几何、矩阵分析、光电技术、图像处理、应用数学、离散数学及计算机技术等等各个方面的知识，才能正确的指导视觉系统的建模、解模及实际工程问题的解决方法。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。由于算机视觉学在工农业生产、地质学、天文学、气象学、医学及军事并学等领域有着极大的潜在应用价值,所以它在国际上越来越受人重视。本文简要地介绍了计算机视觉学结构和研究内容,它同附近学科的关系,计算机视觉研究中面临的技术难点以及计算机视觉学的历史,现状和研究动向。 关键字：计算机; 视觉; 图像; 应用 Abstract：Computer vision is a new rapidly developed subject since the 1960s medium-term. Computer vision is used for an analog of biological vision with computers and related equipments. Its main task is obtaining corresponding scene 3-d information by collecting the picture or video processed, just like humans and many other creature do every day. Because of computer vision has a great potential application value in industrial and agricultural production, geology, astronomy, meteorology, the medicine and the military and other fields,so it is becoming more and more attention in the world. This paper briefly introduced the study content of computer vision,its relationship with nearby subjects, the technical difficulties that computer vision research is facing and computer vision’s history, present situation and research trend. Key words：computer vision pictures application
1.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 2.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（ 3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对 3.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C√答对 4.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（3.0分） A.2018年3月15日
B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 我的答案：B√答对 5.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 6.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：B√答对 7.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（3.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能
C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D√答对 8.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A√答对 9.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C√答对 10.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实
计算机视觉在日常检测中的应用 摘要 本文首先对计算机视觉做了简要的介绍，然后分别介绍了计算机视觉在农业方面的应用，在人体测量中的应用，详细介绍采用人体三维物体特征处理方法对人体进行检测，从而描绘人的三维信息。 关键字：计算机视觉，三维物体特征处理方法，检测 计算机视觉也称机器视觉，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农业科学等。一个完整的计算机视觉硬件系统组成如下图所示： 计算机视觉是模式识别与人工智能研究的一个重要领域，指计算机自动地获取并分析图像，以获取描述一个景物或控制某种动作的数据，它是研究利用计算机模拟生物外显或宏观视觉功能的科学和技术。2O世纪末开始应用于农业的计算机视觉技术还处于一个逐渐深入发展的阶段，目前计算机视觉技术主要应用于农产品质量检测和分级，视觉技术和农业自动化的不断发展，作物模型软件的设计，要求更高的真实感模拟功能，因此视觉技术被大量用于作物模型几何特征设计用的作物监测研究。随着农业相关技术，特别是精细农业和工厂化农业的进步，对农业的自动化管理和监测技术逐渐提出更高的要求，计算机视觉技术作为一种自动化的监测管理手段，也逐渐被应用于农业的更多方面。 2，计算机视觉在农业方面的应用 2.1计算机视觉技术在农业机械中的应用 自动检测机械是计算机视觉技术在农业机械中应用最早、最多也是较成熟的一个方面。主要是利用该项技术进行无损自动检测，即利用农产品表面所反映出的一些基本物理特性(颜色、形状、亮度、尺寸、表面缺损状态等)对产品按一定的标准进行质量评估和分级。 国内外在这方面做了大量试验，其中有的研究已开始推广应用，2000年，赵静、何东健在综合分析果实形状的基础上，提出了6个特征参数表示果形，首次将参数形状分析法用于果形判别。2002年，蒋焕煌等研制一种用于水果动态、实时检测的水果品质智能化检测分级生产线，完成水果的分级准确率达90％。可见，我国与发达国家在这方面的差距正不断缩小。 2.2计算机视觉技术识别水果缺陷的一种新方法 利用计算机视觉技术可以识别水果表面缺陷，中国农业大学电气信息学院的冯斌，汪懋华提出了分割缺陷和识别缺陷的新方法，该方法考虑了水果的形状特点，使不同灰度级的缺陷一次分割成功，在识别过程中利用水果的三维空间特征实现了缺陷与果梗花萼的区分，下面做一些简要介绍。 2.21图像处理