计算机视觉第八次作业

《计算机视觉》课程教学大纲课程编号：50420031课程名称：计算机视觉英文名称：Computer Vision课程类别：专业限选课学分：2学时：40开课学期：二开课周次：11-20开课教研室：自动化系计算机控制教研室任课教师及职称：刘禾教授先修课程：图像处理与分析适用专业：模式识别与智能系统、控制理论与控制工程课程目的和基本要求：课程设置的目的使硕士研究生掌握介绍计算机视觉的基本理论和基本方法。

通过课程学习要求学生觉掌握的计算机视觉基本理论与方法以及计算机视觉的一些典型应用，了解国内外最新研究成果。

通过本课程学习使学生掌握计算机视觉的基本概念、基本理论和方法，初步具有运用相应理论解决实际问题的能力。

课程主要内容：全部课程内容分九章，各章具体内容、学时分配如下：第一章概述（2 学时）内容：计算机视觉的基本概念，Marr视觉计算理论，成像几何基础，计算机视觉的应用。

第二章人类视觉（2 学时）内容：人类视觉简介，视觉信息的多层处理。

第三章边缘检测（4 学时）内容：经典微分算子的边缘检测、LOG滤波器与马尔－希尔德累思边缘检测算子、多灰度图像的边缘聚焦法、坎尼边缘检测算子和基于梯度信息的自适应平滑滤波。

第四章明暗分析（2 学时）内容：图像辐射图，表面方向，反射图，由图像明暗恢复形状。

第五章深度分析（4 学时）内容：三维感知基本理论和方法，立体成像原理，被动立体测定技术和主动立体测定技术。

第六章标定问题（6 学时）内容：图像表征与摄像机标定，其中包括透视投影变换、摄像机的标定、摄像机的运动控制模型，双目立体标定。

第七章三维场景表示（4 学时）内容：三维空间曲面的表示，曲面分割等。

第八章二维运动图像分析（4 学时）内容：图像运动特征提取的基本方法，由局部光流恢复结构与运动参数估计，基于块的运动分析。

第九章三维运动估计（4 学时）内容：三维运动与结构估计、由运动与立体观测恢复3—D结构和基于生物视觉运动感知原理的多速度运动检测；基于CAD模型的三维机器视觉。

计算机视觉常见面试题目及答案计算机视觉是人工智能领域中的重要分支，涉及到图像处理、模式识别等技术。

在计算机视觉领域的面试中，常常会涉及一些常见的问题。

本文将从基础概念、算法应用、深度学习等方面介绍一些常见的计算机视觉面试题目及其答案。

一、基础概念1. 什么是计算机视觉？计算机视觉是指通过计算机对图像或视频进行处理和分析，从而实现对图像中目标的识别、检测、跟踪等任务的技术领域。

2. 图像和视频的表示方式有哪些？图像可以使用灰度图、RGB图、二值图等不同的表示方式；视频可以使用多张图像按照时间顺序排列组成序列帧来表示。

3. 图像的特征是什么？常见的图像特征有哪些？图像的特征是指能够表征图像中某个目标或者局部信息的可量化属性。

常见的图像特征有灰度特征、纹理特征、边缘特征、颜色特征等。

二、算法应用4. 什么是目标检测？常见的目标检测算法有哪些？目标检测是指在图像或视频中自动地检测出感兴趣的目标，并给出目标的位置信息。

常见的目标检测算法有经典的Haar特征级联分类器、HOG+SVM、深度学习中的R-CNN、Fast R-CNN、YOLO等。

5. 什么是图像分割？常见的图像分割算法有哪些？图像分割是指将图像的区域划分为若干个不重叠的部分，每个部分具有一定的内部一致性和外部差异。

常见的图像分割算法有阈值分割、基于边缘的分割、基于区域的分割、基于图割的分割等。

6. 什么是图像配准？常见的图像配准算法有哪些？图像配准是指将两个或多个图像在几何上进行匹配，使得它们在空间位置和尺度上对应一致。

常见的图像配准算法有基于特征的配准、基于相似性度量的配准、基于变换模型的配准等。

三、深度学习7. 什么是深度学习？深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和工作原理的机器学习算法，多层次的神经网络模型可以自动地对数据特征进行学习和提取。

8. 深度学习在计算机视觉中的应用有哪些？深度学习在计算机视觉中有广泛的应用，包括目标检测、图像分割、人脸识别、物体识别等。

⼈⼯智能结课作业-DFSBFSAstar解决⼋数码问题如果帮到你了，希望给个star⿎励⼀下1 深度优先遍历搜索(DFS)1.1算法介绍深度优先搜索算法（Depth-First-Search，DFS）是⼀种⽤于遍历或搜索树或图的算法。

沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分⽀。

当节点v的所在边都⼰被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。

这⼀过程⼀直进⾏到已发现从源节点可达的所有节点为⽌。

如果还存在未被发现的节点，则选择其中⼀个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进⾏直到所有节点都被访问为⽌。

属于盲⽬搜索。

以上图为例，简述DFS的过程。

⾸先从根节点"1"出发，按⼀定的顺序遍历其⼦节点，这⾥我们假设优先遍历左边的。

所以，在遍历"1"之后，我们到了节点"2"，此时"2"仍有⼦节点，所以应继续向下遍历，下⼀个节点是"3"，然后是"4"。

到了"4"之后，没有⼦节点了，说明我们已经将这⼀条路遍历完了，接着我们应该回溯，应该回到"4"的⽗节点，也就是"3"。

因为"3"还有⼀个⼦节点"5"没有遍历，所以下⼀个我们应该遍历的是"5"。

遍历完"5"之后⼜发现⼀条路到头了，再次回溯依然回溯到其⽗节点"3"，此时"3"的所有⼦节点都已经遍历完了，因该接着回溯到"3"的⽗节点"2"，然后检查"2"是否有没有遍历完的⼦节点。

按照这样的规则，完成所有节点的遍历。

最终得到的遍历顺序是"1-2-3-4-5-6-7-8-9-10-11-12"在介绍了DFS在遍历树的应⽤后，我们将其应⽤于⼋数码问题的解决。

人工智能大作业（一）引言：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是近年来备受关注的热门领域。

随着计算能力的提高和算法的进步，人工智能正在日益渗透到各个行业和领域中。

本文将探讨人工智能大作业的相关内容，着重分析了其中的五个重要方面。

正文：一、机器学习（Machine Learning）1.1 监督学习（Supervised Learning）的基本概念及示例1.2 无监督学习（Unsupervised Learning）的基本概念及应用领域1.3 强化学习（Reinforcement Learning）的基本原理和算法1.4 深度学习（Deep Learning）的基本结构和典型应用1.5 机器学习在人工智能大作业中的实践与挑战二、自然语言处理（Natural Language Processing）2.1 词法分析和语法分析的基本原理和任务2.2 语义分析和语义关系的理论基础和实践应用2.3 文本分类和情感分析的相关技术和方法2.4 机器翻译和语音识别的高级应用和发展趋势2.5 自然语言处理在人工智能大作业中的应用与挑战三、计算机视觉（Computer Vision）3.1 图像处理和特征提取的基本原理和方法3.2 目标检测和图像识别的常用算法和技术3.3 图像分割和场景理解的相关研究和实践3.4 视频分析和行为识别的进展和应用领域3.5 计算机视觉在人工智能大作业中的应用案例和前景展望四、数据挖掘（Data Mining）4.1 数据预处理和数据清洗的基础知识和常用技术4.2 数据集成和数据转换的数据挖掘流程和方法4.3 关联规则和聚类分析的基本概念和算法4.4 分类和预测分析的实践案例和评价指标4.5 数据挖掘在人工智能大作业中的应用与发展趋势五、智能决策系统（Intelligent Decision System）5.1 知识表示和推理的基本方法和知识表示语言5.2 不确定性建模和决策制定的技术和策略5.3 专家系统和推荐系统的典型特征和实现方法5.4 异常检测和智能优化的相关研究和应用5.5 智能决策系统在人工智能大作业中的实践案例和展望总结：人工智能大作业（一）涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘和智能决策系统等五个重要方面。

计算机视觉课程教学大纲一、课程概述计算机视觉是计算机科学领域的一个重要分支，旨在使计算机具备模仿人类视觉的能力。

本课程旨在介绍计算机视觉的基本概念、技术和应用，并提供实践机会以加强学生的实际操作能力。

二、学习目标1. 理解计算机视觉的基本原理和算法。

2. 掌握计算机视觉技术在图像处理、目标检测和识别等方面的应用。

3. 学会使用相关编程工具和库进行计算机视觉任务的开发和实现。

4. 培养创新思维和问题解决能力，能够独立进行计算机视觉项目的设计和开发。

三、课程大纲1. 图像处理基础- 像素、颜色空间和图像特征- 图像滤波、增强和去噪- 直方图均衡化和颜色转换- 图像分割和边缘检测2. 特征提取和描述- 尺度空间和兴趣点检测- 特征描述算法（SIFT、SURF等）- 特征匹配和重建3. 目标检测与识别- 目标检测的基本概念和方法- Haar特征和级联分类器- 图像分类和深度学习方法- 目标跟踪和行为分析4. 三维视觉- 三维重建和立体匹配- 摄像机标定和姿态估计- 深度传感器和点云处理5. 计算机视觉应用- 人脸检测与识别- 视频分析与视频跟踪- 视觉SLAM（同时定位与地图构建） - 医学图像处理与辅助诊断四、实践项目本课程将结合实践项目，供学生运用所学知识解决实际问题，并提供指导和反馈。

五、评估方式1. 平时表现与作业（30%）：包括课堂讨论、作业完成情况等。

2. 实践项目（40%）：根据项目难度、创新性、完成度等进行评估。

3. 期末考试（30%）：对学生对整个课程内容的掌握情况进行考察。

六、教材与参考资料1. 主教材：- Richard Szeliski. "Computer Vision: Algorithms and Applications" (第二版)，Springer出版社，2010年。

2. 参考资料：- Simon J. D. Prince. "Computer Vision: Models, Learning, and Inference"，Cambridge出版社，2012年。

可编辑修改精选全文完整版计算机视觉基础试题及答案第一部分：选择题1. 计算机视觉是指计算机具备的哪种能力？a) 看见和理解图像b) 感知周围环境c) 分析和识别物体d) 执行图像处理算法答案：a) 看见和理解图像2. 计算机视觉中常用的图像表示方法是什么？a) RGB表示b) HSL表示c) HSV表示d) CMYK表示答案：a) RGB表示3. 图像中的边缘是什么？a) 两个不同区域的分界线b) 图像中的明暗交界处c) 图像的主要特征点d) 图像中的高频部分答案：b) 图像中的明暗交界处4. 哪种算法常用于图像处理中的图像去噪？a) Sobel算子b) Canny边缘检测算法c) 高斯滤波器d) 傅里叶变换答案：c) 高斯滤波器5. 目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，下列哪种方法常用于目标检测？a) 特征匹配b) 边缘检测c) 像素对比d) 颜色匹配答案：a) 特征匹配第二部分：填空题1. 图像的分辨率是指图像中的像素个数，通常用 _______ 表示。

答案：像素2. 计算机视觉中常用的图像特征描述算法是 _______。

答案：SIFT（尺度不变特征变换）3. 在图像处理中，将图像从RGB颜色空间转换到灰度颜色空间，常用的方法是 _______。

答案：加权平均法4. 机器学习中，常用的分类算法有决策树、支持向量机和_______。

答案：神经网络5. 图像分割是图像处理中的一个重要任务，常用的分割方法有阈值分割、区域生长和 _______。

答案：边缘检测第三部分：简答题1. 请简要说明计算机视觉在实际应用中的几个典型领域。

答案：计算机视觉在实际应用中广泛应用于人脸识别、车牌识别、视频监控、医学影像分析等领域。

在人脸识别中，计算机视觉可以通过检测脸部特征点来实现人脸识别；在视频监控中，计算机视觉可以实时分析视频图像，检测异常行为或目标物体；在医学影像分析中，计算机视觉可以辅助医生进行疾病诊断和治疗。

1. 计算机视觉的核心任务是什么？A. 图像处理B. 模式识别C. 图像理解D. 数据分析2. 以下哪个不是计算机视觉的应用领域？A. 自动驾驶B. 医学影像分析C. 金融风险评估D. 人脸识别3. 图像预处理的主要目的是什么？A. 提高图像质量B. 增加图像分辨率C. 减少图像噪声D. 以上都是4. 边缘检测是计算机视觉中的一个重要步骤，以下哪个算法常用于边缘检测？A. Sobel算子B. K-means聚类C. 决策树D. 随机森林5. 在计算机视觉中，特征提取的目的是什么？A. 简化图像数据B. 增强图像对比度C. 提高图像亮度D. 减少图像尺寸6. 以下哪个是深度学习在计算机视觉中的应用？A. 支持向量机B. 卷积神经网络C. 逻辑回归D. 朴素贝叶斯7. 图像分割的主要目的是什么？A. 将图像分成若干个区域B. 增加图像的分辨率C. 减少图像的噪声D. 提高图像的亮度8. 以下哪个不是图像分割的方法？A. 阈值分割B. 区域生长C. 边缘检测D. 深度学习9. 在计算机视觉中，目标检测的主要任务是什么？A. 识别图像中的目标B. 测量目标的大小C. 确定目标的位置D. 以上都是10. 以下哪个是目标检测的常用算法？A. R-CNNB. K-meansC. 决策树D. 逻辑回归11. 图像配准的主要目的是什么？A. 对齐多幅图像B. 增加图像的分辨率C. 减少图像的噪声D. 提高图像的亮度12. 以下哪个不是图像配准的方法？A. 基于特征的配准B. 基于强度的配准C. 基于深度学习的配准D. 基于边缘检测的配准13. 在计算机视觉中，图像增强的主要目的是什么？A. 提高图像的视觉质量B. 增加图像的分辨率C. 减少图像的噪声D. 提高图像的亮度14. 以下哪个是图像增强的方法？A. 直方图均衡化B. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归15. 在计算机视觉中，图像压缩的主要目的是什么？A. 减少图像的数据量B. 增加图像的分辨率C. 减少图像的噪声D. 提高图像的亮度16. 以下哪个是图像压缩的方法？A. JPEGB. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归17. 在计算机视觉中，图像融合的主要目的是什么？A. 结合多幅图像的信息B. 增加图像的分辨率C. 减少图像的噪声D. 提高图像的亮度18. 以下哪个是图像融合的方法？A. 基于小波变换的融合B. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归19. 在计算机视觉中，图像识别的主要任务是什么？A. 识别图像中的目标B. 测量目标的大小C. 确定目标的位置D. 以上都是20. 以下哪个是图像识别的常用算法？A. 卷积神经网络B. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归21. 在计算机视觉中，图像分类的主要任务是什么？A. 将图像分为不同的类别B. 测量目标的大小C. 确定目标的位置D. 以上都是22. 以下哪个是图像分类的常用算法？A. 卷积神经网络B. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归23. 在计算机视觉中，图像跟踪的主要任务是什么？A. 跟踪图像中的目标B. 测量目标的大小C. 确定目标的位置D. 以上都是24. 以下哪个是图像跟踪的常用算法？A. 卡尔曼滤波B. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归25. 在计算机视觉中，图像重建的主要任务是什么？A. 从部分信息重建完整图像B. 增加图像的分辨率C. 减少图像的噪声D. 提高图像的亮度26. 以下哪个是图像重建的方法？A. 基于深度学习的重建B. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归27. 在计算机视觉中，图像超分辨率的主要任务是什么？A. 提高图像的分辨率B. 增加图像的分辨率C. 减少图像的噪声D. 提高图像的亮度28. 以下哪个是图像超分辨率的方法？A. 基于深度学习的超分辨率B. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归29. 在计算机视觉中，图像去噪的主要任务是什么？A. 减少图像的噪声B. 增加图像的分辨率C. 减少图像的噪声D. 提高图像的亮度30. 以下哪个是图像去噪的方法？A. 基于深度学习的去噪B. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归31. 在计算机视觉中，图像增强的主要任务是什么？A. 提高图像的视觉质量B. 增加图像的分辨率C. 减少图像的噪声D. 提高图像的亮度32. 以下哪个是图像增强的方法？A. 直方图均衡化B. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归33. 在计算机视觉中，图像压缩的主要任务是什么？A. 减少图像的数据量B. 增加图像的分辨率C. 减少图像的噪声D. 提高图像的亮度34. 以下哪个是图像压缩的方法？A. JPEGB. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归35. 在计算机视觉中，图像融合的主要任务是什么？A. 结合多幅图像的信息B. 增加图像的分辨率C. 减少图像的噪声D. 提高图像的亮度36. 以下哪个是图像融合的方法？A. 基于小波变换的融合B. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归37. 在计算机视觉中，图像识别的主要任务是什么？A. 识别图像中的目标B. 测量目标的大小C. 确定目标的位置D. 以上都是38. 以下哪个是图像识别的常用算法？A. 卷积神经网络B. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归39. 在计算机视觉中，图像分类的主要任务是什么？A. 将图像分为不同的类别B. 测量目标的大小C. 确定目标的位置D. 以上都是40. 以下哪个是图像分类的常用算法？A. 卷积神经网络B. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归41. 在计算机视觉中，图像跟踪的主要任务是什么？A. 跟踪图像中的目标B. 测量目标的大小C. 确定目标的位置D. 以上都是42. 以下哪个是图像跟踪的常用算法？A. 卡尔曼滤波B. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归43. 在计算机视觉中，图像重建的主要任务是什么？A. 从部分信息重建完整图像B. 增加图像的分辨率C. 减少图像的噪声D. 提高图像的亮度44. 以下哪个是图像重建的方法？A. 基于深度学习的重建B. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归45. 在计算机视觉中，图像超分辨率的主要任务是什么？A. 提高图像的分辨率B. 增加图像的分辨率C. 减少图像的噪声D. 提高图像的亮度46. 以下哪个是图像超分辨率的方法？A. 基于深度学习的超分辨率B. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归47. 在计算机视觉中，图像去噪的主要任务是什么？A. 减少图像的噪声B. 增加图像的分辨率C. 减少图像的噪声D. 提高图像的亮度48. 以下哪个是图像去噪的方法？A. 基于深度学习的去噪B. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归答案1. C2. C3. D4. A5. A6. B7. A8. D9. D10. A11. A12. D13. A14. A15. A16. A17. A18. A19. A20. A21. A22. A23. A24. A25. A26. A27. A28. A29. A30. A31. A32. A33. A34. A35. A36. A37. A38. A39. A40. A41. A42. A43. A44. A45. A46. A47. A48. A。

第一章测试1.人类视觉对（）更敏感？ A:蓝光 B:红光 C:黄光 D:绿光答案:D2.人类的眼睛更容易关注到图像的边缘区域是人类视觉系统的（）特性在起作用。

A:视觉关注 B:视觉掩盖 C:内在推导 D:亮度对比度敏感答案:D3.识别图像中目标与目标之间的关系属于计算机视觉任务层级（）。

A:图像跟踪 B:图像识别 C:图像理解 D:图像定位答案:C4.在分析图像前进行去噪、转换、增强等处理，属于（）。

A:图像分析 B:图像获取 C:图像预处理 D:特征提取答案:C5.人类视觉系统有哪些视觉特性？（） A:视觉掩盖 B:色彩敏感度 C:内在推导D:视觉关注答案:ABCD6.下列选项中属于计算机图像表示形式的有（）。

A:二值图 B:灰度图 C:风景图 D:彩色图答案:ABD7.下列选项中，与图像处理相关的库有（）。

A:NumPy B:OpenCV C:PillowD:Matplotlib 答案:ABCD第二章测试1.OpenCV的深度学习模块是（）。

A:contrib B:photo C:dnn D:core 答案:C2.以下为OpenCV读取图像、显示图像和保存图像函数的选项是（）。

A:imread()、imwrite()、imshow() B:iread()、imwrite()、imshow()C:imread()、imshow()、imwrite() D:imread()、imshow()、iwrite() 答案:C 3.下列选项中表示以灰度图模式读取图像的关键字是（）。

A:cv2.IMREAD_ANYCOLOR B:cv2.IMREAD_ GRAYSCALE C:cv2.IMREAD_ COLORD:cv2.IMREAD_ ANYDEPTH 答案:B4.将图像由RGB转为灰度图的语句是（）。

A:cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY) B:cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_RGB2GRAY) C:cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_ GRAY2RGB)D:cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2RGB) 答案:B5.OpenCV读取图像的默认通道排序顺序是“蓝色-绿色-红色”。

浙大人工智能算法与系统课程作业【知识】浙大人工智能算法与系统课程作业1. 引言近年来，人工智能的迅速发展已经深刻地改变了我们的社会、经济和生活方式。

作为一门综合性的学科，人工智能涉及诸多领域，其中算法与系统是其中最核心的组成部分之一。

浙江大学开设的人工智能算法与系统课程就是一个集理论与实践于一体、富有挑战性且高质量的教育项目。

2. 课程概述浙大人工智能算法与系统课程是一门旨在培养学生对人工智能领域核心算法和系统的深入理解和实践能力的课程。

这门课程将涵盖深度学习、自然语言处理、机器学习和计算机视觉等主要领域的关键算法和系统设计。

3. 课程作业内容本课程的作业项目设计精细，旨在让学生真正掌握并应用所学的算法和系统。

以下是本课程作业的内容概述：3.1 深度学习作业在深度学习作业中，我们会使用Python编程语言以及主流的深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）来实现一些经典的深度学习算法。

学生将有机会学习并应用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成式对抗网络（GAN）等深度学习技术。

3.2 自然语言处理作业自然语言处理作业将涵盖文本预处理、词向量表示、情感分析和机器翻译等主题。

学生将学习如何使用Python编写自然语言处理的代码，并且要求在程序设计中考虑到可拓展性和效率。

3.3 机器学习作业机器学习作业将帮助学生理解和应用机器学习的基本理论和技术。

从监督学习到无监督学习，从分类到聚类，学生将通过真实世界的数据集来实践机器学习的应用，并学习如何进行数据预处理和特征工程。

3.4 计算机视觉作业计算机视觉作业将引导学生研究图像和视频数据的处理和分析。

学生将学习使用主流的计算机视觉库（如OpenCV）来处理图像数据，并应用图像分类、目标检测和图像生成等技术。

4. 个人观点和理解浙大人工智能算法与系统课程的作业内容丰富多样，旨在培养学生对人工智能算法和系统的全面理解和应用能力。

通过这些作业项目，学生将深入学习各个领域的关键技术，并亲自动手实现和应用这些算法和系统。

基于OpenCV的切水果外挂设计第一章引言1.1 背景在计算机视觉课程的前几课中，听覃老师说，曾经有个学长自己动手做了一个游戏的外挂，获得了很大的成功。

跟人感觉这位学长能将自己所学与个人的技能相结合，成功的做出了实际的东西，着实厉害；同时这个过程将会对于个人的学习和成长都将有积极影响和意义。

笔者在听了覃老师的介绍后，对于与计算机视觉相关的游戏外挂的设计产生了浓厚的兴趣。

有考虑到笔者在外来两年内的研究方向都将图像处理或是计算机视觉，且近期笔者正在使用QT+OpenCV+OpenGL进行基于嵌入式Linux的图像处理和开发。

所以笔者若选择一个类似的外挂程序的编写和设计，将对个人今后的学习有着积极的意义。

因此笔者在网上搜索了很多与图像处理有关网页游戏，如图1所示。

笔者试玩了多种计算机视觉相关的游戏，并最终决定写一个切水果的游戏的外挂程序。

图 1 各种网页游戏图2 各类切水果的游戏1.2 OpenCV简介OpenCV[1]的全称是：Open Source Computer Vision Library。

OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。

OpenCV库的所有代码都经过优化，计算效率很高，因为，它更专注于设计成为一种用于实时系统的开源库。

OpenCV采用C语言进行优化，而且，在多核机器上面，其运行速度会更快。

它的一个目标是提供友好的机器视觉接口函数，从而使得复杂的机器视觉产品可以加速面世。

该库包含了横跨工业产品检测、医学图像处理、安防、用户界面、摄像头标定、三维成像、机器视觉等领域的超过500个接口函数。

近年来，在入侵检测、特定目标跟踪、目标检测、人脸检测、人脸识别、人脸跟踪等领域，OpenCV可谓大显身手，而这些，仅仅是其应用的冰山一角。

《计算机视觉》课程综合作业一、论述题1.计算机视觉的研究领域及其主要支持技术？简述当前的技术进展。

答：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。

有不少学科的研究目标与计算机视觉相近或与此有关。

主要支持技术包括图象处理、模式识别或图象识别、景物分析、图象理解等。

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迭。

图象处理图象处理技术把输入图象转换成具有所希望特性的另一幅图象。

例如，可通过处理使输出图象有较高的信-噪比，或通过增强处理突出图象的细节，以便于操作员的检验。

在计算机视觉研究中经常利用图象处理技术进行预处理和特征抽取。

模式识别模式识别技术根据从图象抽取的统计特性或结构信息，把图象分成予定的类别。

例如，文字识别或指纹识别。

在计算机视觉中模式识别技术经常用于对图象中的某些部分，例如分割区域的识别和分类。

图象理解给定一幅图象，图象理解程序不仅描述图象本身，而且描述和解释图象所代表的景物，以便对图象代表的内容作出决定。

在人工智能视觉研究的初期经常使用景物分析这个术语，以强调二维图象与三维景物之间的区别。

图象理解除了需要复杂的图象处理以外还需要具有关于景物成象的物理规律的知识以及与景物内容有关的知识。

当前的技术进展：人工智能所研究的一个主要问题是：如何让系统具备“计划”和“决策能力”？从而使之完成特定的技术动作（例如：移动一个机器人通过某种特定环境）。

这一问题便与计算机视觉问题息息相关。

在这里，计算机视觉系统作为一个感知器，为决策提供信息。

第十一章 立体视觉习题11.1 证明：对于校正过的图像对，在第一个摄像机的归一化坐标系内，P 点深度可以表示为B z d=-，其中B 是基线，d 是视差。

图 11-1 一个校正图像对 证明：为了证明B z d=-，有必要根据图11-1对题目背景及符号进行说明。

符号说明：1) ∏、'∏分别为物体平面(d ∏)对应的两个像平面；2) O 、O '分别为第一、二个摄像机的光心，且基线长度为B OO '=u u u u v ；3) p 、p '分别为物体平面d ∏中点P 在两个像平面中的投影点； 4) q 、q '分别为物体平面d ∏中点Q 在两个像平面中的投影点；5) 0C 、0C '分别为过光心O 、O '与基线垂直相交的点(垂足)； 6) H 为过Q 点与线段O O '垂直相交的点(垂足)；7) u 、u '的方向分别表示第一、二个摄像机坐标系的横轴x 的正方向，且彼此相互平行；8) v 、v '的方向分别表示第一、二个摄像机坐标系的纵轴y 的正方向，且彼此相互平行；9) 向量0OC u u u u v 、0O C ''u u u u u v 的方向分别表示第一、二个摄像机坐标系的z 轴正方向，且彼此相互平行；显然，p 点和p '点位于同一条扫描线上，不妨设p 点和p '的在各自坐标系中的坐标分别为(),u v 和(),u v '，则它们的横坐标之差为视差d u u '=-。

在图11-1中，根据上述符号描述以及相似三角形性质，有0~QHO OC q ∆∆ ⇒ 00OH qC QH OC =u u u v u u u u v u u u v u u u u v (1)0~QHO O C q ''''∆∆ ⇒ 00O H q C QH O C '''=''u u u u v u u u u v u u u v u u u u u v (2) (1)式与(2)相加得 0000OO qC q C QH OC O C '''=+''u u u u v u u u u v u u u u v u u u v u u u u v u u u u u v (3) 又因为在第一个摄像机位于归一化坐标系中，即 001OC O C ''==u u u u r u u u u u r ； 基线B OO '=u u u u v ，QH z =-u u u v ，0qC u =-u u u u v ，0q C u '''=u u u u v ，代入(3)式得 证毕。

机器视觉作业指导书一、引言机器视觉作业指导书旨在为学生提供关于机器视觉的基本概念、原理、方法以及实践技巧的指导。

通过本指导书的学习，学生将能够全面了解机器视觉的相关知识，并能够应用所学知识解决实际问题。

二、背景知识1. 机器视觉定义与应用领域机器视觉是指利用摄像机和计算机技术来模拟人类视觉的能力，并对图像或视频进行智能处理和分析的技术领域。

它在工业自动化、医疗诊断、交通管理、安防监控等领域有广泛的应用。

2. 机器视觉基本原理机器视觉基于数字图像处理和模式识别的基本原理，主要包括图像获取、预处理、特征提取、目标检测与跟踪等几个关键步骤。

学生需要掌握图像处理的基本概念和算法，以及常用的模式识别方法。

三、实验指导1. 实验一：图像获取与预处理1. 学生需要准备相机设备，并学会使用相机进行图像的拍摄。

2. 学生需要学习如何进行图像的预处理，包括去噪、增强、平滑等操作。

2. 实验二：特征提取与描述1. 学生需要学习如何从图像中提取出有效的特征，例如边缘、角点、纹理等。

2. 学生需要学习如何用数学描述特征，例如使用特征向量或者特征描述子等。

3. 实验三：目标检测与跟踪1. 学生需要学习目标检测与跟踪的基本概念和方法，例如使用模板匹配、机器学习等技术。

2. 学生需要通过实践掌握如何在图像或视频中检测和跟踪目标。

四、实验报告要求1. 实验目的与背景介绍学生需要在实验报告中清楚地陈述实验目的和所涉及的背景知识，并说明实验的重要性和应用前景。

2. 实验过程与结果分析学生需要详细叙述实验过程，并展示实验结果。

结果分析要求准确、有逻辑性，并结合实验目的进行解释和讨论。

3. 实验总结与心得体会学生需要总结实验的结果和经验，并在心得体会中反思和展望进一步的改进和研究方向。

五、参考资料在完成作业和实验报告的过程中，学生可以参考以下资料：1. 《机器视觉导论》李飞飞等著2. 《计算机视觉：模型、学习和推理》 Simon J. D，等著六、结语机器视觉作业指导书为学生提供了学习机器视觉的基本方法和实践技巧，希望学生通过实验实践和报告撰写的过程，能够深入理解机器视觉的原理和应用，并能够将所学知识应用于实际问题的解决中。

答:图象分割:把图像划分成区域，使得每一个区域对应一个候选的目标，这种划分称为图象分割．1.图像分割最简形式: 把灰度图(gray image)转换成二值图简单阈值化方法,自动阈值化方法:模态方法(mode),迭代式阈值选择法,自适应阈值化方法,变量阈值化方法,双阈值方法3、区域增长的双阈值算法的内容是什么？1、选择两个阈值T1和T2．2、把图像分割成三个区域：R1，包含所有灰度值低于阈值T1的像素；R2，包含所有灰度值位于阈值T1和T2之间的像素；R3，包含所有灰度值高于阈值T2的像素．3、查看分配给区域R2中的每一个像素．如果某一像素邻接区域R1，则把这一像素重新分配给R1．4、重复步骤3直到没有像素被重新分配．5、把区域R2剩下的所有像素重新分配给R3阵列表示,层级表示,基于特征的区域表示。

均值滤波和高斯滤波中值滤波器、边缘保持滤波器7、边缘检测算法有哪四个步骤？（1）滤波：边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数的计算对噪声很敏感，因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能．需要指出，大多数滤波器在降低噪声的同时也导致了边缘强度的损失，因此，增强边缘和降低噪声之间需要折衷．（2）增强：增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值．增强算法可以将邻域（或局部）强度值有显著变化的点突显出来．边缘增强一般是通过计算梯度幅值来完成的．（3）检测：在图像中有许多点的梯度幅值比较大，而这些点在特定的应用领域中并不都是边缘，所以应该用某种方法来确定哪些点是边缘点．最简单的边缘检测判据是梯度幅值阈值判据．（4）定位：如果某一应用场合要求确定边缘位置，则边缘的位置可在子像素分辨率上来估计，边缘的方位也可以被估计出来．8、请举出三种边缘检测器算子的卷积模板。

(1)Roberts算子(2)Sobel算子(3) Prewitt算子9、LoG边缘检测算法的基本特征是什么？基本特征：•平滑滤波器是高斯滤波器．•增强步骤采用二阶导数(二维拉普拉斯函数)．•边缘检测判据是二阶导数零交叉点并对应一阶导数的较大峰值．•使用线性内插方法在子像素分辨率水平上估计边缘的位置10、什么是链码？链码是沿着轮廓记录边缘表的一种表示方法．链码规定了边缘表中每一个边缘点的轮廓方向，其中方向被量化为四个或八个方向中的一个．11、请说明轮廓表示的多直线段分裂方法的内容。