计算机图像处理与机器视觉复习重点

计算机图像处理与计算机视觉原理计算机图像处理是指利用计算机技术对图像进行处理、分析和理解的过程。

它涉及到数字图像处理、图像分析、图像识别等多个领域，旨在使计算机能够更好地理解和处理图像信息。

1.数字图像处理基础–图像的数字化：图像的采样、量化、表示和存储–图像的基本运算：加法、减法、乘法、除法、灰度转换、二值化等–图像的增强：对比度增强、锐化、平滑、滤波等–图像的边缘检测：Sobel算子、Canny算子、Prewitt算子等2.图像的形态学处理–形态学基本操作：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等–形态学滤波：去除噪声、填充缺陷等–形态学重建：通过迭代算法重建图像的形状3.图像的压缩与编码–图像压缩的必要性：数据量庞大、存储和传输困难–图像压缩方法：无损压缩、有损压缩、混合压缩等–图像编码技术：JPEG、PNG、H.264等4.计算机视觉原理–计算机视觉的定义：让计算机具备人类视觉功能的技术–视觉感知模型：基于生物视觉原理的感知模型–特征提取：颜色、纹理、形状、运动等特征的提取方法–目标检测与识别：基于特征的 target detection and recognition algorithms，如 Haar-like features、SIFT、SURF 等5.机器学习与深度学习在计算机视觉中的应用–机器学习方法：监督学习、非监督学习、半监督学习等–深度学习网络：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等–计算机视觉任务：图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别等6.计算机视觉的应用领域–工业自动化：机器视觉检测、质量控制、机器人导航等–生物医学：细胞图像分析、病理图像检测、手术辅助等–安全监控：人脸识别、行为识别、车辆检测等–无人驾驶：环境感知、目标识别、路径规划等7.计算机图像处理与计算机视觉的发展趋势–实时性：随着硬件性能的提升，计算机视觉技术的实时性需求日益凸显–深度学习与迁移学习：利用预训练的深度学习模型进行特定任务的建模与训练–多模态融合：结合多种传感器数据，提高计算机视觉任务的性能–跨领域研究：与人工智能、认知科学、生物学等领域的研究相结合，提高计算机视觉的理解和应用能力习题及方法：1.习题：图像的数字化过程中，下列哪一项是图像采样的一部分？A. 将图像从连续域转换到离散域B. 将图像从二维转换为一维C. 确定图像的分辨率D. 将图像的颜色通道分离方法：图像的数字化过程包括采样、量化和表示。

第一章概述点运算：在图像处理中，只输入该像素本身的灰度的运算方式。

领域运算：在图像处理中，不仅输入该像素f0本身的灰度，还要以该像素f0为中心的某局部领域(即邻域)中的一些像素的灰度进行运算的方式。

对比度/清晰度：画面黑与白的比值，也就是从黑到白的渐变层次。

比值越大，从黑到白的渐变层次就越多，从而色彩表现越丰富。

【维基百科，课件上没找到】第二章图像预处理一、灰度变换（点运算）目的：改善图像的灰度对比度或满足图像上灰度的某些特殊要求（问题：灰度偏暗或偏亮；范围不足；局部层次差）1、灰度范围移动处理g(i,j)=f(i,j)+d当d>0时，灰度范围向高端移动，图像变亮；当d<0时，灰度范围向低端移动，图像变暗；2、灰度线性变换（1）整体灰度线性变换（g a=0,g b=255）（2）局部灰度线性变换a. 限幅灰度拉伸-局部感兴趣（局部灰度拉伸到最大限度，而无用信息被抑制为黑色或白色的单一灰度）b. 锯齿形灰度拉伸将输入图像中不同灰度区间[f1,f2]、[f2,f3]、[f3,f4]进行同样的灰度拉伸，使各个灰度区间都扩展到允许的整个灰度范围[g a,g b]。

使输入图像中原来是缓慢变化的灰度，经变换后在这些区间的f1、f2、f3等分割点的两端灰度发生了突变。

c. 阈值灰度拉伸-二值图像3、灰度非线性变化 （1）对数变化g(i,j)=log[f(i,j)]变换后的图像中低灰度区的灰度值得到了拉伸，即对比度增强，而高灰度区 的灰度值被压缩，并且高低灰度区的灰度 过度平滑。

（2）连续函数变化 （3）二次变化G(x,y)=f(x,y)2，0<f(x,y)<255 图像 二、直方图变换 1、直方图基本概念：灰度直方图是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中每种灰度出现的频率。

灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频度。

⏹ 灰度级频数：指该灰度级在图像中出现的像素个数； ⏹ 灰度级频率：指该灰度级的频数占图像总像素的百分比 特性：只含图像各灰度值像素出现的概率，无位置信息（总体明亮度、对比度、可分性）；图像与直方图间为多对应映射。

图像处理与计算机视觉的基础知识随着计算机技术的飞速发展，图像处理和计算机视觉技术日益成为人们关注的焦点。

图像处理是指对图像进行数字化处理，改变图像的特性或增强图像的质量。

而计算机视觉是通过计算机对图像和视频进行分析和理解，模仿人类的视觉系统来实现某种目标。

图像处理与计算机视觉的基础知识包括图像采集、图像预处理、图像增强、图像压缩、图像分割、特征提取、目标检测和分类等内容。

首先，图像采集是图像处理与计算机视觉的起点。

图像可以通过光电传感器、摄像头或扫描仪等设备采集。

其中，光电传感器是一种将物理量转化为电信号的装置，常见的光电传感器有CCD和CMOS。

摄像头的原理与光电传感器相似。

扫描仪可以将纸质图像转换为数字图像。

其次，图像预处理是为了减少噪声、增加对比度等目的对图像进行预处理的过程。

主要包括去噪、增加对比度、图像平滑等操作。

去噪可以通过滤波操作实现，常见的滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

增加对比度可以通过直方图均衡化等方法实现。

图像平滑可以通过平滑滤波器实现，减少图像中的噪声。

然后，图像增强是为了改善图像质量，使图像更加清晰、鲜艳等。

常见的图像增强方法包括直方图均衡化、直方图匹配、对比度拉伸等。

直方图均衡化是一种调整图像灰度级分布的方法，可以增强图像的对比度。

直方图匹配是通过将目标图像的直方图与参考图像的直方图进行匹配，从而改变图像的特性。

对比度拉伸是根据图像的像素值范围进行非线性拉伸，使得图像的对比度更加明显。

随后，图像压缩是为了减少图像数据量，提高图像存储和传输的效率。

常见的图像压缩算法有无损压缩和有损压缩。

无损压缩算法能保证压缩后的图像与原始图像完全一致，常见的无损压缩算法有LZW算法、RLE算法等。

而有损压缩算法则会在压缩过程中丢失一定的信息，常见的有损压缩算法有JPEG算法和HEVC算法等。

接着，图像分割是将图像划分成若干区域的过程。

图像分割可用于物体检测、图像分析和目标跟踪等应用中。

图像处理期末复习资料在学习图像处理的课程中，期末考试是一个重要的考核方式。

为了取得好成绩，我们需要仔细准备，并且对于课程重点和难点要有深入了解。

以下是本文提供的图像处理期末复习资料，从基础概念到常用算法，让我们深入了解图像处理的核心知识。

1. 图像的基本概念图像是人类所理解的视觉信息在计算机系统中的表示，一般由像素组成。

分辨率是图像的重要属性之一，通常用像素的数量来衡量。

图像还有灰度、色彩、亮度、对比度等属性。

在图像处理中，我们需要对这些属性进行分析和操作。

2. 图像预处理技术在进行图像处理之前，通常需要进行图像预处理。

预处理技术包括图像滤波、直方图均衡化、边缘检测、图像分割等。

这些操作对于后续的图像处理具有重要作用。

3. 数字图像处理基础算法数字图像处理基础算法包括图像灰度变换、点处理、直方图处理、滤波等操作。

其中，图像灰度变换是将图像像素的灰度值进行变换的操作，点处理是基于每个像素进行的处理，而滤波是将一定范围内的像素进行运算，以得到特定的图像效果。

4. 常见图像处理算法常见图像处理算法包括边缘检测算法、图像分割算法、图像增强算法等。

其中，边缘检测算法是检测图像中的边缘并进行标记，图像分割算法是将图像分成若干个区域，图像增强算法则是对图像进行增强以提高图像质量。

5. 图像压缩算法图像压缩算法是指将图像数据压缩以减小其占用的空间。

其中，无损压缩算法是指压缩后的数据可以还原为原始数据，常见的有LZW压缩算法等。

而有损压缩算法则是指压缩后的数据不能完全还原为原始数据，常见的有JPEG压缩算法等。

总结图像处理是计算机视觉领域中的重要组成部分，对于人们的日常生活和各个行业都具有重要意义。

期末考试是检验我们掌握图像处理知识的一个重要方式，理解并掌握相关知识和技能对于提高我们的学术水平和实际应用能力都具有重要的作用。

希望本文提供的图像处理期末复习资料能够帮助大家更好地备战期末考试。

第一章 PPTP11 什么是计算机视觉1. 采用计算机实现人类视觉的功能2. 让计算机理解图像和视频P12 计算机视觉与图像处理的区别图像处理侧重在“处理”图像：如增强，还原，去噪，分割，等等；而计算机视觉在于使用计算机（也许是可移动式的）来模拟人的视觉，因此模拟才是计算机视觉领域的最终目标。

要实现这个目标，至少有两件事要做，第一是图像处理，第二是图像理解。

比如一个机器人眼睛读入的数据可能是模糊的，可能是有噪声的，那么首先要进行去噪和还原。

之后机器人要能理解这个图像意味着什么，比如特定的军事目标，那么它可能要进行分割，然后用统计学的方式进行模式识别。

显然识别这个部分就属于图像理解，而非单纯的图像处理了。

P14-20 计算机视觉中存在哪些难点和挑战外观，大小形状，运动，复杂的姿态，外观变化，视点变化P23-28 图像中存在哪些计算机视觉线索深度线索：直线透视，空间透视远近顺序线索：遮挡形状线索：纹理梯度形状和光照线索：阴影位置和光照线索：投影P30-46 计算机视觉有哪些典型应用智能汽车，无人驾驶车人脸识别，表情识别，机器人P48 CCD/CMOS传感器的成像原理：光电转换P49-54 采样与量化影响图像的哪些属性采样：采样的频率量化：灰度级P61 图像坐标系图像左上角为图像坐标系原点，即(0,0点P75-78 像素距离与邻域关系欧式距离：城区距离：棋盘距离：4邻域，对角邻域，8邻域习题第三章 PPTP11 薄透镜成像模型P17-21 射影几何中哪些物理信息丢失和保留了？丢失：长度，角度保留:直线特性，交比不变性P22-24 灭点和灭线的概念场景中的平行线投影到图像平面后，会聚于“灭点” 场景中无尽远处的天与地连接成线，灭线。

P46-49 像机成像过程中包含了哪些内参和外参？像机内参fx ： u轴尺度因子，或称u轴归一化焦距fy ： v轴尺度因子，或称v轴归一化焦距γ ： u轴和v轴的不垂直因子，通常为0u0, v0 ：光学中心像机外参R：像机旋转矩阵T ：像机平移矩阵P51 像机标定的目的，思路和基本方法目的：确定像机的内参和外参。

计算机视觉与图像处理复习资料计算机视觉和图像处理是两个紧密相关但又有所不同的领域，它们在当今的科技发展中发挥着至关重要的作用。

无论是在医疗诊断、自动驾驶、安防监控，还是在娱乐产业等众多领域，都能看到这两个技术的身影。

下面我们就来系统地复习一下这两个领域的相关知识。

一、计算机视觉的基本概念计算机视觉旨在让计算机从图像或视频中获取有价值的信息和理解。

简单来说，就是要让计算机像人类一样“看懂”世界。

这包括对物体的识别、分类、定位，以及对场景的理解和分析等。

计算机视觉的实现依赖于一系列的技术和方法。

首先是图像采集，通过摄像头、扫描仪等设备获取图像数据。

然后是图像预处理，这一步通常包括去噪、增强对比度、调整亮度等操作，以提高图像的质量和可识别性。

二、图像处理的基础图像处理则更侧重于对图像本身的处理和操作，以改善图像的质量、增强某些特征或提取有用的信息。

常见的图像处理操作有图像变换，如傅里叶变换、小波变换等；图像增强，如直方图均衡化、锐化等；图像压缩，以减少图像数据的存储空间和传输带宽；图像分割，将图像分成不同的区域或对象。

在图像处理中，像素是最基本的单位。

每个像素都有其特定的颜色和亮度值。

通过对像素的操作和处理，可以实现各种图像处理效果。

三、计算机视觉中的特征提取特征提取是计算机视觉中的关键步骤。

常见的特征包括边缘、角点、纹理等。

边缘检测可以帮助我们找到图像中物体的轮廓；角点检测则对于图像的匹配和跟踪非常有用；纹理特征可以用于描述物体的表面特性。

SIFT（ScaleInvariant Feature Transform，尺度不变特征变换）和SURF（Speeded Up Robust Features，加速稳健特征）是两种常用的特征提取算法。

它们具有对尺度、旋转和光照变化的鲁棒性，能够在不同条件下提取出稳定的特征。

四、图像处理中的滤波技术滤波在图像处理中起着重要作用。

均值滤波可以用于平滑图像，去除噪声；高斯滤波在平滑图像的同时能更好地保留边缘信息；中值滤波则对椒盐噪声有较好的去除效果。

机器视觉知识点归纳总结一、基本概念1. 图像与视频的基本概念图像是指由像素组成的二维数据，每个像素表示图像中的一个点的亮度和颜色。

而视频则是由一系列相继的图像组成的，每秒钟包含25~30帧图像。

在机器视觉中，图像和视频是最基本的数据类型，因此理解图像和视频的基本概念对于学习机器视觉至关重要。

2. 特征提取与描述特征是指图像或视频中的局部区域或结构，特征提取是指从原始图像中抽取出具有代表性和区分性的特征。

通常包括几何特征、颜色特征、纹理特征等。

特征描述是指用向量或矩阵等数据结构对提取出的特征进行表示和储存，以便进行后续的分析和处理。

3. 图像处理与分析图像处理是指采用数字图像处理技术对图像进行一系列的操作，如去噪、增强、分割、配准等。

图像分析则是指对图像进行解释和理解，包括目标检测、目标识别、目标跟踪等。

4. 神经网络与深度学习神经网络是一种模拟人脑神经元网络的数学模型，深度学习则是指基于多层神经网络的学习算法。

在机器视觉中，深度学习技术已经取得了很大的成功，如卷积神经网络（CNN）在图像识别、目标检测等领域的广泛应用。

5. 三维视觉三维视觉是指利用多个二维图像或视频重构出三维物体的形状和结构的技术。

它包括立体视觉、结构光、多视点等技术，常用于虚拟现实、医学影像学等领域。

二、常用算法1. 图像处理算法（1）滤波算法：用于去除图像中的噪声，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

（2）边缘检测算法：用于检测图像中的边缘结构，如Sobel算子、Canny算子等。

（3）图像分割算法：将图像分割成多个区域或对象，如基于阈值的分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等。

（4）配准算法：用于将多幅图像进行配准，以便进行后续的处理和分析。

2. 特征提取与描述算法（1）HOG特征：Histogram of Oriented Gradients，是一种用于目标检测的特征描述方法。

（2）SIFT特征：Scale Invariant Feature Transform，是一种用于图像匹配和目标识别的特征描述方法。

图像处理技术考试总结复习资料1、图像概念：“图”是物体投射或反射光的分布，“像”是人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映。

因此，图像是客观和主观的结合。

2、分类：1)从视觉特点，分为可见图像和不可见图像。

2) 从图像空间坐标和明暗程度的连续性，可分为模拟图像和数字图像。

3) 按波段多少，图像可分为单波段、多波段和超波段图像。

3、单波段图像在每个点只有一个亮度值。

多光谱图像上每一个点不止一个特性。

4、I (r , c)是对f ( x , y) 的离散化后的结果。

r表示图像的行，c表示图像的列。

I表示离散后的f；I , r, c的值只能是整数。

数字图像可用矩阵或数组进行描述。

5、图像处理：对图像进行一系列的操作以达到预期的目的的技术称作图像处理。

6、数字图像处理：利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等的理论、方法和技术称为数字图像处理7、图像进行加工和分析目的：1）提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的。

去除图像中的噪声，改变图像的亮度、颜色，增强图像中的某些成份、抑制某些成份,对图像进行几何变换等，从而改善图像的质量，以达到真实、或清晰、或色彩丰富等效果2）对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输3）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，以便于分析.8、数字图像处理的特点：1）处理精度高，再现性好2）处理方法的多样性3）图像数据量庞大 4）处理费时 5）图像处理技术综合性强9、数字图像处理的主要研究内容：1）图像获取、表示和表现。

2）图像复原3 图像增强4）图像分析 5）图像重建6）图像压缩编码10、图像编码：主要是利用图像信号的统计特性及人类视觉的生理学及心理学特性，对图像信号进行高效编码，即研究数据压缩技术，目的是在保证图像质量的前提下压缩数据，便于存储和传输，以解决数据量大的矛盾。

11、图像编码的目的：1）减少数据存储量；2）降低数据率以减少传输带宽；3）压缩信息量，便于特征提取，为后续识别作准备12、图像处理的应用：1）航天航空：登月、火星照片处理、飞机遥感、卫星遥感、气象预报2）生物医学工程：CT、MRI（核磁共振）、B超、显微图像：红细胞、白细胞、染色体的分析、X光、心电图3）通讯领域多媒体通讯：数字电视、高清析度电视(HDTV)、多媒体信息处理,可视电话、会议电视、电话、电视、计算机三网合一4）工业：印刷电路板、机器人视觉、零件检测、邮政信件的自动检测5）军事公安;导弹制导、侦察照片的处理、指纹识别、人脸识别6）文化艺术：电视画面的数字编辑、动画制作、游戏、纺织工艺品设计、发型设计、文物资料图片的修复13、图像数字化：指将模拟图像的连续图像函数进行空间和幅值上的离散化之后，得到用数字表示的图像，以适应数字计算机的处理。

图象处理-机器视觉-基础知识(总4页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--1.什么是机器视觉技术试论述其基本概念和目的。

答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。

机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。

机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。

机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。

机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。

2.机器视觉系统一般由哪几部分组成试详细论述之。

答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。

图像获取：是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。

该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD 和CMOS ）采集物体影像。

图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。

经过图像处理后，图像的质量得到提高，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。

输出显示和控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。

3.试论述机器视觉技术的现状和发展前景。

答：。

机器视觉技术的现状： 机器视觉是近20～30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。

发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。

《计算机视觉》知识要点总结终极计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”和“理解”图像和视频的领域。

它涉及到图像处理、图像分析、模式识别、机器学习等多个学科的知识。

下面是《计算机视觉》的一些重要知识要点的总结：1.图像和图像处理：图像是计算机视觉的基本输入，理解图像的内容和特征是计算机视觉的首要任务。

图像处理技术包括图像增强、图像滤波、边缘检测等，用于提高图像的质量和清晰度。

2.特征提取和描述：特征用于描述图像中的重要信息，如纹理、形状、颜色等。

常用的特征提取算法包括SIFT、SURF、HOG等，通过这些算法可以获取图像的特征向量，用于后续的图像分类、检索等任务。

3.目标检测与识别：目标检测是指在图像中定位并标记出感兴趣的目标物体，目标识别是指识别目标物体的类别。

常用的目标检测和识别方法包括基于特征的方法、深度学习方法等。

4.图像分割：图像分割是将图像分为若干个子区域，每个区域具有相似的特征。

常用的图像分割方法包括阈值分割、边缘分割、基于区域的分割等，可以用于图像分析、目标提取等任务。

5.三维重建与摄像机模型：三维重建是指根据多个图像或视频估计出场景的三维结构，摄像机模型是用于描述摄像机的内部参数和外部姿态的数学模型。

常用的三维重建方法包括立体视觉、结构光、光场摄影等。

6.图像识别与分类：图像识别是指将图像分为不同的类别，图像分类是指将图像分为预定义的类别。

常用的图像识别和分类方法包括传统的机器学习方法如SVM、KNN，以及深度学习方法如卷积神经网络。

7.目标跟踪：目标跟踪是指在连续的图像序列中追踪特定目标的位置和状态。

常用的目标跟踪方法包括基于特征匹配的方法、基于深度学习的方法等。

8.图像生成：图像生成是指利用计算机生成逼真的图像，包括计算机图形学、图像合成和图像增强等技术。

常用的图像生成方法包括纹理合成、图像风格转换等。

9.视觉SLAM：视觉SLAM是指在未知场景中同时估计摄像机的轨迹和场景的结构，常用于机器人导航、增强现实等领域。

1.什么是机器视觉技术试论述其基本概念和目的。

答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。

机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。

机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。

机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。

机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。

2.机器视觉系统一般由哪几部分组成试详细论述之。

答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。

图像获取：是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。

该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD和CMOS）采集物体影像。

图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。

经过图像处理后，图像的质量得到提高，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。

输出显示和控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。

3.试论述机器视觉技术的现状和发展前景。

答：。

机器视觉技术的现状：机器视觉是近20～30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。

发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。

价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。

《机器视觉》复习资料整理总结1.机器视觉的概念：利用成像系统代替人类的视觉作为输入，由计算机代替大脑完成处理和解释。

2.机器视觉的最终目标：使计算机像人一样，通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。

3.机器视觉的特点：机器视觉系统具有高效率、高度自动化等特点，可以实现很高的分辨率精度和速度。

机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。

4 机器视觉应用：基于机器视觉的仪表板总成智能集成测试系统。

金属板表面自动控伤系统。

汽车车身检测系统定位设备光学检测（检测物体内部有无异物划伤）4.机器视觉系统组成包括（典型的机器视觉系统）：图像采集单元（光源、镜头、相机、采集卡、机械平台），图像处理分析单元（工业控制机、图像处理分析软件、图形交互界面），执行单元（电传单元、机械单元）。

5.光源作用：用于被检测对象照明，突出对象的重要特征而抑制不必要特征。

6.互补光：色相间距离角度180度左右的色彩为互补色5.常见的光源：LED，荧光灯，卤素灯，氙灯，钠灯，。

大部分机器视觉照明采用LED补：热辐射光源：白炽灯，卤钨灯；气体放电光源：汞灯，钠灯，氙灯；LED发光二极管；激光光源，光纤激光器，自由电子激光器。

6.光源的种类：环形光源，Dome灯，条形灯，同轴灯等。

7.打光的方式：直接照射，背光照射，散射照射，暗场照射，低角度暗场照射，碗状光照明，同轴光照明等8.光源的作用：1.将感兴趣部分和其他部分的灰度值差异加大；2.尽量消隐不感兴趣部分；3.提高信噪比，利于图像处理； 4.减少因材质、照射角度对成像的影响。

9.镜头焦距：是指镜头光学后主点到焦点的距离，是镜头的重要性能指标。

镜头焦距的长短决定着拍摄的成像大小，视场角大小，景深大小和画面的透视强弱。

当对同一距离远的同一个被摄目标拍摄时，镜头焦距长的所成的象大，镜头焦距短的所成的象小。

根据用途的不同，照相机镜头的焦距相差非常大，有短到几毫米，十几毫米的，也有长达几米的。

机器视觉复习资料1、机器视觉的引入：自动化和电脑技术是机器视觉进入工业生产线的关键要素。

2、人类大脑、四肢、感官和神经分别可以对应CPU、运动控制、传感器和网络。

3、在很多情况下人类视觉越发不能满足要求：高速、高精、超视、微距、客观、无疲劳、环境限制等。

4、机器视觉系统的基本构成：相机+镜头+光源+待测目标+电脑系统。

5、机器视觉应用分类：测量、检测、定位、识别第二章1、视野：图像采集设备所能够覆盖的范围，它可以是在监视器上可以见到的范围，也可以是设备所输出的数字图像所能覆盖的最大范围。

2、最大/最小工作距离：从物镜到被检测物的距离的范围，小于最小工作距离或大于最大工作距离系统均不能正确成像。

3、景深：在某个调焦位置上，景深内的物体都可以清晰成像。

4、几何畸变：由于镜头原因导致的图像不同位置上的放大倍率存在差异。

主要包括径向畸变和切向畸变。

5、成像面：可以在镜头的像面上清晰成像的物方平面。

6、光圈与F值：光圈是在镜头内控制通光量的装置（用F值表示，如f1.2）7、焦距：焦距是像方主面到像方焦点的距离。

如16mm，25mm8、分辨率：镜头能够分辨一毫米内多少对直线，lp/mm是表征分辨率的最简单的指标。

9、镜头的调制传递函数MTF：能够同时表征系统重现物方空间的几何和灰度细节能力，是衡量成像系统性能的最佳方式。

10、光圈大通光能力大,景深小；光圈小通光能力小，景深大11、传感器（把物理信号转变为电信号）的尺寸：图像传感器感光区域的面积大小12、物理放大率：传感器感光面积与视野的比值，整个参数基本取决于镜头13、数字相机的分辨率则直接取决与传感器上像素的数目。

像素的长宽比对系统的标定有直接影响。

14、卷帘快门：多数CMOS使用，特征是逐行曝光，每一行的曝光时间不一致。

全局快门：CCD传感器使用，所有像素同时刻曝光。

15、图像传感器：是一个由N行及M列感光单元(CCD Pixel)组成的矩阵。

16、感光单元的基本工作原理：当光子撞击到硅原子上时，会产生自由电子，再将这些自由电子收集在一起形成信号。

机器视觉知识点总结一、机器视觉概述机器视觉是一门研究如何使计算机“看”的技术，它利用计算机技术模拟人类的视觉功能，通过图像传感器采集目标信息，利用计算机进行分析与处理，进而实现对目标检测、识别、跟踪和理解等功能。

机器视觉技术被广泛应用于工业自动化、智能监控、智能交通、医学影像、军事侦察、机器人和虚拟现实等领域。

二、机器视觉基础知识1. 图像采集：图像采集是机器视觉的起点，图像可以通过摄像头、扫描仪、雷达和卫星等设备获得。

在进行图像采集前，需要考虑光照、角度、距离和分辨率等因素。

2. 图像处理：图像处理是指对采集到的图像进行预处理，包括颜色空间转换、滤波、锐化、边缘检测、图像分割等技术，目的是减少图像噪声、增强目标轮廓和提取目标特征。

3. 特征提取：特征提取是指从处理后的图像中抽取目标的关键特征，常用的特征包括纹理、形状、颜色、边缘等。

特征提取的目的是对目标进行描述和区分。

4. 目标检测：目标检测是利用特征提取技术，对图像中的目标进行定位和识别，常用的目标检测方法包括模板匹配、边缘检测、统计学方法、神经网络等。

5. 目标跟踪：目标跟踪是指在连续图像序列中，对目标的位置和运动轨迹进行跟踪，常用的目标跟踪方法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、神经网络等。

6. 目标识别：目标识别是对检测到的目标进行进一步的识别和分类，实现对目标的自动识别和判别，常用的目标识别技术包括支持向量机、决策树、深度学习等。

三、机器视觉技术应用1. 工业自动化：机器视觉在工业领域的应用非常广泛，可以用于产品外观检测、质量控制、零件定位和装配、自动化检测等。

2. 智能监控：机器视觉技术可以用于监控系统，包括人脸识别、车牌识别、行人检测、烟火检测等，实现智能化监控和安全防范。

3. 智能交通：机器视觉可以应用于智能交通系统，包括车辆识别、交通流量检测、路况监测、智能停车等，提高交通管理效率和安全性。

4. 医学影像：机器视觉在医学影像诊断中的应用逐渐增多，包括医学图像分析、肿瘤检测、器官定位、医学影像处理等。

计算机软件图像处理与计算机视觉1. 图像处理基础1.1 图像表示与存储在计算机中，图像由像素组成，每个像素存储着图像的颜色信息。

常见的图像格式有位图、矢量图和向量图等。

图像的存储可以通过二进制数据进行，也可以进行压缩以节省存储空间。

1.2 图像增强与滤波图像增强是指通过各种技术手段改善图像的质量，使其更清晰、更有对比度。

常见的图像增强方法有灰度拉伸、直方图均衡化和空域滤波等。

滤波是指通过卷积操作，对图像进行平滑或锐化处理，以去除图像上的噪声或突出图像的边缘特征。

1.3 图像分割与边缘检测图像分割是将图像划分成一系列互不重叠的区域，每个区域内部具有相似的特征。

常见的图像分割算法有阈值分割、区域增长和基于图割的分割等。

边缘检测是指寻找图像中明显变化的位置，常用于图像分割和目标检测等任务。

2. 计算机视觉基础2.1 图像分类与识别图像分类是将图像分到不同的类别中，常见的方法有基于特征提取和机器学习的方法。

图像识别是在已知类别的基础上，对图像进行标注并输出识别结果。

深度学习在图像分类和识别任务中具有很大的优势。

2.2 物体检测与跟踪物体检测是指在图像或视频中找出感兴趣的物体，并给出其位置和类别。

常见的物体检测算法有基于特征匹配、边缘检测和深度学习的方法。

物体跟踪是指在连续的图像或视频帧中，对前一帧中被检测到的物体进行追踪。

2.3 三维重建与视觉SLAM三维重建是指根据多个二维图片或视频帧，推导出场景的三维结构。

常见的三维重建方法有基于结构光的方法、立体视觉和多视图几何等。

视觉SLAM是同时进行三维重建和自身定位的过程，常用于无人机、机器人等应用领域。

3. 图像处理与计算机视觉应用3.1 医学图像处理与分析在医学领域中，图像处理与计算机视觉技术广泛应用于医学图像的分割、配准、重建和诊断等任务。

例如，医生可以通过图像处理技术将CT或MRI图像中的病变区域进行分割，并对病情进行分析与诊断。

3.2 视频监控与行为分析在视频监控领域中，图像处理和计算机视觉技术可以实现对视频流的实时处理和分析，从而实现对行为的自动检测、跟踪和识别等。

计算机像处理与计算机视觉基础知识重点解析计算机视觉是计算机科学与人工智能的重要领域之一，它研究如何使计算机的视觉系统能够理解和解释图像和视频数据。

本文将对计算机视觉的基础知识进行重点解析。

一、图像数字化与处理图像是由像素组成的二维矩阵，每个像素代表图像上的一个点。

图像数字化是将连续的图像转化为离散的数字表示，常用的表示方法是灰度值表示或RGB表示。

图像处理包括增强图像的质量、降噪、图像分割和特征提取等。

二、计算机视觉任务1. 图像分类：基于图像的内容将图像分为不同的类别，常用的方法是使用机器学习算法对图像特征进行训练分类器。

2. 物体检测：在图像中检测特定的物体或目标，如人脸识别、车辆检测等。

常用的方法是使用特征描述符和机器学习算法。

3. 目标跟踪：跟踪特定物体在视频序列中的位置和运动，常用的方法有基于颜色、形状和运动的跟踪算法。

4. 图像分割：将图像分割成若干个不同的区域，常用的方法有阈值分割、边缘检测和区域生长等。

5. 深度估计：估计图像中物体的深度信息，常用的方法有立体视觉和结构光等。

三、特征提取与描述特征提取是计算机视觉中的关键问题，它从图像中提取出具有代表性的信息以描述图像的内容。

常用的特征包括颜色、纹理、形状和边缘等。

特征描述是将特征转化为数学向量，以便计算机进行处理和比较。

四、机器学习在计算机视觉中的应用机器学习是计算机视觉中常用的工具，它通过训练算法从大量的图像数据中学习特征和模式。

常用的机器学习算法包括支持向量机、卷积神经网络和随机森林等。

五、计算机视觉的挑战与未来发展虽然计算机视觉在许多领域取得了重大突破，但仍然存在许多挑战，如光照变化、目标遮挡和视角变化等。

未来，计算机视觉将继续发展，应用于智能交通、安防监控、医疗影像等领域。

本文对计算机视觉的基础知识进行了深入解析，包括图像数字化与处理、计算机视觉任务、特征提取与描述、机器学习的应用以及未来发展方向。

了解这些基础知识对于进一步深入研究和应用计算机视觉技术具有重要意义。

机器视觉技术复习题机器视觉技术复习题机器视觉技术是计算机科学领域中的一个重要研究方向，它利用计算机和摄像机等设备，通过对图像和视频进行处理和分析，实现对图像内容的理解和识别。

在人工智能和自动化领域中，机器视觉技术的应用越来越广泛。

下面是一些机器视觉技术的复习题，希望能够帮助大家回顾和巩固相关知识。

一、图像处理基础1. 什么是图像处理？它的主要目标是什么？2. 图像的灰度是什么？如何表示和计算图像的灰度？3. 什么是图像增强？常见的图像增强方法有哪些？4. 图像滤波是什么？常用的图像滤波器有哪些？5. 图像分割是什么？常见的图像分割算法有哪些？二、特征提取与描述1. 什么是图像特征？为什么需要进行特征提取？2. 常见的图像特征有哪些？请简要介绍其中的几种。

3. 什么是特征描述？常见的特征描述算法有哪些？4. 图像匹配是什么？常见的图像匹配算法有哪些？5. 什么是特征选择和降维？为什么需要进行特征选择和降维？三、目标检测与识别1. 什么是目标检测和识别？它们的区别是什么？2. 常见的目标检测算法有哪些？请简要介绍其中的几种。

3. 什么是物体识别？常见的物体识别算法有哪些？4. 什么是人脸检测和识别？常见的人脸检测和识别算法有哪些？5. 图像分类和图像分析有何区别？它们在机器视觉中的应用有哪些？四、三维重建与运动估计1. 什么是三维重建？常见的三维重建方法有哪些？2. 什么是运动估计？常见的运动估计算法有哪些？3. 什么是立体视觉？常见的立体视觉算法有哪些？4. 什么是光流估计？常见的光流估计算法有哪些？5. 三维重建和运动估计在计算机视觉中的应用有哪些？五、深度学习与机器视觉1. 什么是深度学习？为什么深度学习在机器视觉中得到广泛应用？2. 常见的深度学习模型有哪些？请简要介绍其中的几种。

3. 什么是卷积神经网络（CNN）？它在机器视觉中的应用有哪些？4. 什么是循环神经网络（RNN）？它在机器视觉中的应用有哪些？5. 深度学习在目标检测、图像分类和图像生成等方面有何优势和挑战？以上是一些机器视觉技术的复习题，希望能够帮助大家回顾和巩固相关知识。