计算机视觉与云计算.pptx
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云计算的PPT
云计算的优势
广泛的网络访问
高可用性和容灾能力
可扩展性
资源池化
云计算的局限
云计算平台集中存储大量用户数据，需要加强数据安全和隐私保护措施，防止数据泄露和被篡改。
数据安全和隐私保护
网络依赖
性能瓶颈
法律和合规问题
云计算平台需要依赖网络，如果网络不稳定或者带宽不足，会影响用户体验和业务运行。
虽然云计算平台可以提供大规模的计算和存储资源，但是当业务并发量大时，仍然会出现性能瓶颈。
云计算为科学研究提供大规模计算和存储资源，促进科学进步。
科学研究
云计算支持3D渲染、视频编辑和音乐制作等数字创意工作，提高创作效率。
数字创意
云计算为车联网提供数据处理、智能分析和实时路况信息等功能，提升驾驶体验和交通安全。
车联网
云计算在其他领域的应用
04
云计算的优势和局限
按需自助
用户可以随时随地通过互联网获取计算资源，按需使用，按使用付费，实现资源的高效利用。
云计算的分类
云计算的基本概念
包括物理服务器、存储设备、网络设备等硬件资源。
基础设施
提供应用程序运行环境，包括操作系统、中间件、数据库等软件资源。
平台
指客户自定义的应用程序，包括Web应用程序、桌面应用程序等。
应用
云计算的架构和组成
云计算的核心技术
通过虚拟化技术将物理资源转化为逻辑资源，实现资源池化，提高资源利用率。
不同国家和地区的法律法规可能存在差异，云计算平台需要遵守当地的法律法规，保障用户合规使用。
云计算的挑战和应对方案
05
结论
01
云计算是一种利用网络技术将大量计算、存储和管理任务分布到多个计算机上进行处理和管理的一种方法，具有高可靠性、高可用性、低成本等特点。
简约互联网云计算视觉PPT模板
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体育感谢一路有你
互联网云计算动态PPT模板
汇报时间：2018年1月 汇报人：体育
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第12课云计算(共19张PPT)
04
小结作业
小结今天你学到了什么?说一说自己的收获。
作业
整理汇总云计算的优点和缺点
谢谢聆听
Thanks For Your Listening
同学们再见！
授课老师：
时间：2024年9月1日
2024课件
同学们再见！
授课老师：
时间：2024年9月1日
云计算平台的体系结构:用户界面、服务目录、管理系统、部署工具、监控和服务器集群
用户界面。主要用于云用户传递信息，是双方互动的界面。
服务器集群。服务器集群包括虚拟服务器与物理服务器，隶属管理系统。
监控。主要对云系统上的资源进行管理与控制并制定措施。
管理系统。指的是主要对应用价值较高的资源进行管理。
第12云计算
目 录
CONTENTS
导入
认识云计算
云计算的资源监控功能
小结作业
01
02
03
04
01
导入
谈话导入
云计算(Cloud Computing)是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。
云计算的资源监控功能2 资源监控作为资源管理的“血液”，对整体系统性能起关键作用，一旦系统资源监管不到位，信息缺乏可靠性那么其他子系统引用了错误的信息，必然对系统资源的分配造成不利影响。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
云计算的资源监控功能3 因此贯彻落实资源监控工作刻不容缓。资源监控过程中，只要在各个云服务器上部署Agent代理程序便可进行配置与监管活动，比如通过一个监视服务器连接各个云资源服务器，然后以周期为单位将资源的使用情况发送至数据库，由监视服务器综合数据库有效信息对所有资源进行分析，评估资源的可用性，最大限度提高资源信息的有效性。
《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 ……”
云计算技术应用基础PPT完整全套教学课件
存储和网络资源管理技术
网络虚拟化
将物理网络资源抽象为逻 辑网络资源，简化网络配 置和管理。
负载均衡
通过负载均衡技术，将网 络请求分发到多个服务器 上，提高网络性能和可用 性。
网络安全管理
采用防火墙、入侵检测等 安全设备和技术，确保网 络安全性和稳定性。
03
平台即服务(PaaS)
Chapter
PaaS概念及功能介绍
互联网金融
云计算为互联网金融提供了高可用、高扩展性的基础设施，支 持海量用户并发访问和快速响应。同时，云计算还提供了丰富 的数据分析工具，帮助金融机构更好地了解客户需求，提升风 险控制能力。
移动支付
云计算为移动支付提供了安全、可靠的后端支持，包括用户身 份认证、交易处理、数据分析等功能。此外，云计算还支持移 动支付应用的快速开发和部署，缩短了产品上市时间。
云计算安全策略与防护手段
Chapter
数据安全保护方法论述
数据备份与恢复
数据脱敏
通过定期备份数据，确保在发生意外 情况时能够及时恢复，减少数据损失。
对涉及用户隐私的数据进行脱敏处理， 以保护用户隐私不被泄露。
数据加密
采用先进的加密算法对敏感数据进行 加密，确保数据在传输和存储过程中 的安全性。
身份认证和访问控制策略设计
对未来发展趋势预测
01
云计算与边缘计算的 融合
随着物联网和5G技术的快速发展，未 来云计算将与边缘计算深度融合，形成 云边协同的计算模式，以满足低时延、 高带宽的应用需求。
02
03
AI驱动的智能化云计 算
人工智能技术的不断发展将推动云计算 向智能化方向演进，包括智能资源管理、 智能运维、智能安全等方面。
计算机视觉预备知识PPT课件
计算机视觉基本特点
• 分阶段信息处理，多层次信息表示 • 绝大部分问题为病态问题 • 原始信息被污染，信息处理量巨大 • 一种知识导引与管理系统 • 多学科交叉与结合
实用图像处理技术
灰度图像 彩色图像 二值化图像
图像的增强
1.直方图的均衡化
2.平滑滤波Βιβλιοθήκη 原图噪声污染后的图像
均值滤波后的图像
中值滤波后的图像
I
1RGB
3
Ri,Gi,Bi
RG BHSI
Hi,Si,Ii
H S I
Ri,Gi,Bi
H i H ,S i S ,Ii I
RG BHSI
颜色模型的转换 图5.30划分HSI空间的方法
计算机视觉预备知识
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图像处理
• 由于实际景物转换为图像信号时，总会引入各种噪声 或畸变失真，一般需要先进行图像处理。
• 4.视觉的恒常性 1）．亮度恒常性
例如：一匹黑布和一匹白布
原因：先验知识 ；本体反射率。 2）．大小恒常性
例如：远处的牛比近处的狗要大
3）．形状恒常性 4）．颜色恒常性
5.错视现象 （a）高度错视； （b）长度错视; （c）平行线错视; （d）大小错视; （e）主从错视;
计算机视觉
计算机视觉是指用计算机实现人的视 觉功能——对客观世界的三维场景的感知、 识别和理解。
计算机视觉系统的组成及原理
图像 输入
数字化
图像 处理
图像 分析
图像 理解
结果 输出
人机交互处理
计算机数字图象处理系统
摄像头 A/D
监视器
D/A
帧存
微 机 接 口
LUT
计算机视觉与云计算
杨 聪计算机视觉与云计算Research Group for Pattern RecognitionInstitute for Vision and GraphicsUniversity of Siegen, GermanyOutline▪科技与人类▪计算机视觉的产生及发展▪计算机视觉的相关应用▪云计算的产生及发展▪云计算的相关应用▪基于云计算的计算机视觉Big Apple (NYC)Paris从美国纽约到法国巴黎有多远：5844 kmInman Line: Built by J.& G. Launched in October 1888. 100 daysMotorised ships: 1960s 15 daysBoeing 777: 2016 8 h 35m--Tsien Hsue-shen, 1937, JPL CaltechAirbus A380: 850人Queen Mary 2: 30,000 人人类大多数科技的重大突破，是对人体某个器官的延伸。
----罗振宇，2015问题如何用科技来延伸你的眼睛？时间空间时间+空间火星好奇号哈勃望远镜1000张中找一人24小时监控月表探测统计森林面积+Vision System Camera Computer真实情况开个玩笑，只是在电影里图片来源：/原始图像图像矩阵（Matrix）Original rgb2gray im2bw canny 图像处理（Image Processing ）Computer Vision: Face Recognition 一张图片Computer Vision: 表情识别Computer Vision: Event Detection 多张图片Computer Vision: Deep Learning (深度学习)Image RetrievalTraffic SurveillanceScene Understanding Astronomy 3.计算机视觉的相关应用Face RecognitionAutomatic Drive 自拍美颜......Image Retrieval 故事1，从一个美丽的谎言开始。
《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