下载文档原格式
计算机视觉的基础知识计算机视觉是一门研究计算机系统如何“理解”和解释视觉信息的学科领域。
它是人工智能和计算机图形学的交叉学科，涉及图像处理、模式识别、机器学习和计算机图形学等多个领域，可以应用于医学影像、自动驾驶、安防监控、智能手机相机等各种领域。
本文将介绍计算机视觉的基础知识，包括图像处理、特征提取、目标检测、深度学习和计算机视觉应用等方面的内容。
一、图像处理图像处理是计算机视觉的基础技术之一，它涉及对图像进行预处理、增强、噪声去除、边缘检测、图像分割等操作。
常见的图像处理技术包括模糊滤波、锐化滤波、直方图均衡化、腐蚀膨胀、边缘检测算子等。
图像处理技术可以帮助计算机系统更好地理解图像信息，为后续的特征提取和目标检测提供更好的输入数据。
二、特征提取特征提取是计算机视觉中的重要环节，它涉及将图像中的信息转化为计算机能够理解的特征向量。
常见的特征提取方法包括颜色直方图、梯度直方图、局部二值模式、哈尔小波变换等。
特征提取的目标是提取出能够表征图像内在信息的特征向量，为后续的目标检测和分类任务提供有效的输入。
三、目标检测目标检测是计算机视觉中的核心任务之一，它涉及在图像中识别和定位特定的目标物体。
目标检测技术可以分为两个阶段：特征提取和目标分类。
在特征提取阶段，计算机系统会对图像中的信息进行提取，然后通过各种分类算法进行目标分类。
常见的目标检测算法包括Haar特征级联检测器、HOG+SVM、YOLO、Faster R-CNN等。
四、深度学习深度学习是近年来计算机视觉领域取得突破性进展的重要驱动力。
深度学习借鉴了人脑神经元网络的结构，通过多层神经网络进行特征提取和分类，在图像识别、目标检测、语义分割等任务中取得了显著的成果。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）等。
五、计算机视觉应用计算机视觉在各个领域都有着广泛的应用，以下是其中的一些典型应用：1.医学影像：计算机视觉可以帮助医生对CT、MRI等医学影像进行自动分析和诊断，辅助医生制定治疗方案。
从零开始学习计算机视觉技术的基础知识计算机视觉技术（Computer Vision）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于使计算机能够“看”和“理解”图像或视频。
学习计算机视觉技术的基础知识是掌握这一领域的必要条件。
本文将为你介绍从零开始学习计算机视觉技术的基础知识。
1. 图像处理基础图像处理是计算机视觉技术的基础，了解图像的基本概念和处理方式是学习计算机视觉的第一步。
图像由像素组成，在计算机中通常以矩阵的形式表示。
了解图像的亮度、对比度以及色彩空间等概念，并能够进行基本的图像处理操作，例如模糊、锐化、边缘检测等。
2. 特征提取与描述特征提取是计算机视觉中的核心任务之一，它通过分析图像中的特定模式或结构来识别和描述图像。
学习特征提取的基础知识是理解不同特征的概念和原理，并学会运用常用的特征提取方法，如SIFT、SURF、HOG等。
此外，了解特征描述符的计算和匹配方法也是必要的。
3. 目标检测与识别目标检测与识别是计算机视觉的重要任务，它可以识别图像或视频中的特定对象或目标。
学习目标检测与识别的基础知识包括掌握不同的检测算法和识别模型，如Haar特征、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
此外，理解目标检测与识别的评价指标和常用的数据集也是必要的。
4. 图像分割与语义分析图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程，而语义分析是对图像进行更深入的理解和理解。
学习图像分割与语义分析的基础知识包括了解不同的分割算法和语义分析模型，如阈值分割、分水岭算法、语义分割网络等。
此外，了解图像语义分析的应用和挑战也是重要的。
5. 三维重建与摄影测量三维重建与摄影测量是基于图像或视频数据重建三维场景或测量物体尺寸的过程。
学习三维重建与摄影测量的基础知识包括了解三维重建的原理和流程，如立体视觉、结构光等。
此外，了解摄影测量的相关理论和方法，如相机标定、稠密重建等也是必要的。
6. 深度学习与计算机视觉深度学习在计算机视觉中有广泛的应用，它利用神经网络模型来解决图像处理和分析的问题。
计算机视觉基础知识计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”和“理解”图像或视频的学科。
它是人工智能领域的重要分支之一，涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个领域。
计算机视觉的目标是使计算机能够从图像或视频中提取有用的信息，并进行理解和推理。
1. 图像的表示与处理在计算机视觉中，图像通常被表示为一个数字矩阵，每个元素表示图像的一个像素点。
常用的图像处理操作包括图像平滑、边缘检测、图像增强等，这些操作可以帮助我们提取图像的特征，方便后续的分析和识别。
2. 特征提取与描述特征提取是计算机视觉中的关键步骤，它能够从图像中提取出一些有用的特征，用于图像分类、目标检测等任务。
常用的特征提取方法包括SIFT、HOG等，这些方法可以提取出图像中的纹理、边缘等特征。
3. 目标检测与识别目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它能够在图像或视频中找到特定的目标，并给出其位置和类别信息。
目标识别则是在已知目标类别的情况下，将其在图像中进行识别。
常用的目标检测与识别算法包括Haar特征、卷积神经网络等。
4. 图像分割与语义分析图像分割是将图像划分成若干个不同的区域，每个区域具有一定的语义信息。
图像分割可以用于目标定位、图像编辑等任务。
语义分析则是对图像进行语义理解，即理解图像中物体的种类、关系等。
图像分割与语义分析是计算机视觉中的热门研究方向。
5. 三维重建与立体视觉三维重建是根据多个图像或视频帧恢复出三维场景的几何结构和纹理信息。
立体视觉则是通过计算机模拟人眼的双眼视觉，实现从多个视角获取的图像中恢复出三维场景的深度信息。
三维重建与立体视觉在虚拟现实、增强现实等领域有广泛的应用。
6. 人脸识别与表情分析人脸识别是计算机视觉中的一个重要应用，它可以通过分析人脸的特征，实现对人脸的自动识别。
表情分析则是对人脸表情进行分析与理解，可以用于情感识别、人机交互等领域。
7. 视频分析与动作识别视频分析是对视频序列进行分析与理解，常见的任务包括视频目标跟踪、行为识别等。
《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。
计算机视觉知识点一、计算机视觉简介计算机视觉是研究如何使计算机能够理解和解释图像和视频的科学与技术。
它涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个领域，是人工智能的重要分支之一。
二、图像处理1. 图像获取和表示图像可以通过相机、扫描仪等设备获取，然后用二维数组表示。
常见的图像格式有JPEG、PNG等。
2. 图像增强图像增强是指通过改变图像的亮度、对比度、颜色等属性，使图像更适合于后续处理或人眼观察。
常用的图像增强算法有直方图均衡化、滤波等。
3. 图像分割图像分割是将图像划分为若干个区域，每个区域具有一定的语义信息。
常用的图像分割方法有阈值分割、边缘检测等。
4. 特征提取特征提取是从图像中提取出具有代表性的信息，用于后续的模式识别和目标检测。
常见的特征包括颜色、纹理、形状等。
三、模式识别1. 图像分类图像分类是将图像归入预定义的类别中，常用的方法有支持向量机、卷积神经网络等。
2. 目标检测目标检测是在图像中找出目标物体的位置和大小，常用的方法有滑动窗口、区域提议等。
3. 物体识别物体识别是在目标检测的基础上，对目标物体进行更详细的分类和识别，常用的方法有深度学习、特征匹配等。
四、计算机视觉应用1. 人脸识别人脸识别是指通过计算机对人脸图像进行分析和识别，用于身份验证、安全监控等领域。
2. 视觉导航视觉导航是指通过计算机对环境中的图像进行处理和分析，实现自主导航和避障。
常用的方法有视觉SLAM、深度学习等。
3. 医学影像分析医学影像分析是指通过计算机对医学图像进行处理和分析，用于疾病诊断、治疗规划等领域。
常见的应用有肺部结节检测、肿瘤分割等。
4. 工业质检工业质检是指通过计算机对产品图像进行分析和判断，实现自动化的质量控制。
常用的方法有缺陷检测、尺寸测量等。
五、计算机视觉挑战与发展1. 数据集和算法计算机视觉的发展离不开大规模的标注数据集和强大的算法支持。
常用的数据集有ImageNet、COCO等，常见的算法有深度学习、卷积神经网络等。
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。
计算机视觉基础知识详解计算机视觉（Computer Vision）是一门涉及如何使计算机“看到”和理解图像的学科。
它结合了计算机科学、人工智能和机器学习等多个领域的知识，旨在开发算法和技术，使计算机能够模拟人类的视觉能力。
本文将详细介绍计算机视觉的基础知识，包括图像获取、图像处理、特征提取、目标检测和图像分类等方面。
一、图像获取图像获取是计算机视觉的起点。
图像可以通过相机、摄像机、扫描仪等设备获取。
数字图像是由离散的像素点组成，每个像素点包含了图像的亮度和颜色信息。
在计算机视觉中，我们需要了解图像的分辨率、色彩空间和图像格式等概念。
1. 分辨率：指图像中像素的密度，通常用像素数表示。
分辨率越高，图像越清晰，但同时也增加了计算机处理的负担。
2. 色彩空间：指用来描述图像色彩的模型。
常见的色彩空间有RGB、CMYK和HSV等。
3. 图像格式：常见的图像格式有JPEG、PNG、GIF等，不同的格式具有不同的压缩算法和特点。
二、图像处理图像处理是对获取到的图像进行预处理，以提高图像质量或者准备用于后续的处理任务。
常见的图像处理任务包括图像滤波、图像修复和图像增强等。
1. 图像滤波：使用一定的算法对图像进行模糊、锐化、降噪等操作，以改变图像的外观或者去除噪声干扰。
2. 图像修复：通过填充、插值等方法修复图像中的缺失或损坏部分。
3. 图像增强：增加图像的对比度、锐度或者色彩饱和度，以改善图像的视觉效果。
三、特征提取特征提取是计算机视觉中非常重要的一步，它将图像中的关键信息提取出来，用于后续的分析和处理。
常见的特征包括边缘、角点、纹理和颜色等。
1. 边缘检测：通过寻找图像中灰度级变化剧烈的地方，找出图像的边界信息。
2. 角点检测：角点是图像中具有明显角度变化的地方，可以用于图像匹配和目标跟踪。
3. 纹理分析：通过提取图像中的纹理信息，可以用于图像分类和目标检测等任务。
4. 颜色特征：颜色是图像中常用的一个特征，在图像分割和图像检索中有广泛的应用。
计算机形学算法与计算机视觉复习一、引言计算机形学算法和计算机视觉是计算机科学中重要的分支领域。
计算机形学算法主要研究如何从图像和图形中提取特征和形状信息，而计算机视觉则致力于开发计算机系统能够“看”和解释图像和视频的能力。
本文将回顾和复习这两个领域的基本概念、算法和应用。
二、计算机形学算法1. 图像处理基础知识在介绍计算机形学算法之前，首先需要了解一些基本的图像处理概念，如灰度化、二值化、滤波和边缘检测等。
这些技术是计算机形学算法的基础。
2. 数学形态学数学形态学是计算机形学算法的重要理论基础。
它主要研究图像形态学的运算，如腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等。
这些运算可以帮助去除图像中的噪声、连接或分离图像中的目标。
3. 结构元素和形态学变换结构元素是计算机形态学算法中的关键概念。
它是一个小的模板，用于与图像进行卷积运算。
形态学变换利用结构元素对图像进行不同的操作，如腐蚀和膨胀。
4. 形态学重建形态学重建是一种基于形态学算法的图像分析技术。
它通过重建操作来恢复图像中丢失的信息，从而实现图像分割、目标提取等应用。
三、计算机视觉1. 图像特征提取图像特征提取是计算机视觉中的关键任务之一。
它通过寻找图像中的局部或全局特征，如边缘、角点和纹理等，来帮助进行图像分类、目标检测和图像匹配等应用。
2. 目标检测与识别目标检测和识别是计算机视觉中的热点问题。
它们涉及到如何从输入的图像或视频中准确地定位和识别出感兴趣的目标。
常见的方法包括基于模板匹配、特征匹配和深度学习等。
3. 图像分割与场景理解图像分割是将图像分成不同的区域或对象的过程，用于场景理解和图像语义分析。
它可以帮助理解图像中的目标结构和关系，并为后续的分析和应用提供基础。
4. 三维重建与立体视觉三维重建和立体视觉是计算机视觉中的重要研究方向。
它们利用多个图像或视频帧之间的视差来推断出场景的三维结构，从而实现三维视觉效果和深度感知。
四、计算机形学算法与计算机视觉的应用1. 医学图像处理计算机形学算法和计算机视觉在医学图像处理领域有广泛的应用。
计算机复习计算机视觉计算机视觉（Computer Vision）是计算机科学与人工智能领域的一个重要分支，其中涉及了对图像和视频的理解、分析以及相关的算法和技术的研究和应用。
在此篇文章中，我们将会对计算机视觉的相关知识点进行回顾和复习。
下面将会介绍以下几个主要内容：图像处理、特征提取、目标检测与分类以及深度学习。
一、图像处理（Image Processing）图像处理是计算机视觉的基础，它包括了对图像的预处理、增强、降噪和分割等处理方法。
对图像进行预处理是为了去除噪声和减少信息冗余，使得后续的算法能够更加准确地对图像进行分析和理解。
在这个阶段，常用的图像处理方法有平滑滤波、边缘检测和直方图均衡化等。
二、特征提取（Feature Extraction）特征提取是计算机视觉中的一个重要环节，它的目的是从原始图像中提取出具有代表性的特征，用于后续的目标检测、分类和识别等任务。
常见的特征提取方法包括了形状特征、纹理特征和颜色特征等。
这些特征通常具有较好的鉴别性，能够对不同物体进行有效的区分和识别。
三、目标检测与分类（Object Detection and Classification）目标检测与分类是计算机视觉中的核心任务之一，它的目标是从图像中准确地定位和识别出不同的目标。
传统的目标检测和分类方法包括了基于特征的方法、机器学习方法和神经网络方法等。
在这些方法中，常用的算法有支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network）等。
四、深度学习（Deep Learning）深度学习是计算机视觉领域中近年来的热门技术，它利用多层神经网络进行图像的学习和分类。
深度学习通过自动学习特征并进行多层次的抽象，能够强大地提高目标检测和分类的准确性。
著名的深度学习模型包括了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
在本文中，我们对计算机视觉的主要内容进行了复习和回顾，包括了图像处理、特征提取、目标检测与分类以及深度学习。
计算机基础知识试题什么是计算机视觉计算机基础知识试题 - 什么是计算机视觉计算机视觉（Computer Vision）是计算机科学和人工智能领域中的一个重要分支，致力于让计算机可以从图像或视频中获取、分析和理解信息，模拟人眼对视觉世界的感知能力。
通过计算机视觉，计算机可以识别和理解图像中的对象、场景、动作等内容，进而进行各种智能决策和自主行为。
1. 图像处理与计算机视觉的关系计算机视觉与图像处理密切相关，二者有着协同合作的关系。
图像处理是一门涉及对图像进行增强、去噪、修复、压缩等操作的技术，是计算机视觉的基础。
计算机视觉则在图像处理的基础上，进一步从图像中提取特征、进行目标检测、识别和跟踪等高级分析。
2. 计算机视觉的应用领域计算机视觉的应用领域非常广泛，涵盖了许多不同的行业和领域。
以下是一些常见的计算机视觉应用领域：2.1. 人脸识别与人机交互人脸识别是计算机视觉中的重要应用之一，可以通过分析人脸图像进行身份确认，用于人脸解锁、身份验证、视频监控等场景。
人机交互则通过计算机视觉技术使计算机能够感知和理解人的动作和手势，实现自然而直观的人机交互方式。
2.2. 视觉检测与跟踪视觉检测与跟踪是指利用计算机视觉技术对图像或视频进行目标检测和跟踪，用于智能监控、物体计数、运动分析等应用。
通过计算机视觉技术，可以实现对特定对象或行为的识别和追踪，提高安防、交通监管等领域的效率和安全。
2.3. 增强现实与虚拟现实计算机视觉在增强现实（AR）和虚拟现实（VR）中扮演着重要角色。
通过计算机视觉技术，可以实现对真实世界场景的感知和理解，并将虚拟信息与真实环境进行混合，给用户带来沉浸式的视觉体验。
2.4. 机器人导航与自动驾驶计算机视觉在机器人导航和自动驾驶领域具有重要应用。
通过计算机视觉技术，机器人和自动驾驶汽车可以感知周围环境，识别和分析道路、交通标志、障碍物等信息，实现自主导航和智能驾驶。
3. 计算机视觉的关键技术和挑战计算机视觉的实现离不开一系列关键技术的支持，同时也面临着一些挑战：3.1. 图像特征提取与描述图像特征提取是计算机视觉的基础工作，通过提取图像的局部特征、纹理特征、形状特征等信息，来表示和描述图像。
计算机视觉基础计算机视觉是计算机科学中的重要领域，它致力于开发能够模仿人类视觉系统的技术和算法，实现对图像和视频的理解与分析。
本文将介绍计算机视觉的基础知识和核心概念。
一、图像表示与处理在计算机视觉中，图像是最基本的数据类型。
图像可以通过数字矩阵来表示，每个像素点都有对应的数值。
常见的图像格式包括位图（Bitmap）、灰度图和彩色图。
图像处理是指对图像进行各种操作，如滤波、旋转、缩放等，以提取图像中的有用信息。
二、图像特征提取图像特征是用来描述图像中重要信息的数学量。
特征提取是计算机视觉中的一个关键步骤，常用的特征包括边缘、角点、纹理等。
特征提取可以通过多种算法实现，如Canny边缘检测、Harris角点检测等。
三、目标检测与识别目标检测和识别是计算机视觉中的核心任务之一。
目标检测是指在图像中定位并标记出感兴趣的目标物体。
常见的目标检测算法有Haar 特征级联、HOG（Histogram of Oriented Gradients）和卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）。
目标识别是指对检测到的目标进行分类和识别，常用的算法有支持向量机（Support Vector Machine）和深度学习方法。
四、图像分割与标注图像分割是将图像分成若干个具有独立语义的区域。
图像标注是为图像中的每个区域添加标签或描述。
图像分割和标注是计算机视觉中的重要任务，常见的算法有基于图割的分割方法、分水岭算法和GrabCut算法。
五、三维重建与姿态估计三维重建是指从图像中恢复出物体的三维结构。
姿态估计是指推断出物体的位置、方向和姿态。
三维重建和姿态估计通常需要多张图像或视频序列进行处理，常见的方法有视觉几何约束、结构光和RGB-D 传感器等。
六、图像增强与修复图像增强和修复是通过算法改善图像的视觉质量。
图像增强可以提高图像的对比度、亮度和清晰度，常见的方法有直方图均衡化、对比度拉伸和去噪等。
1、视觉是人类观察世界，认知世界的重要功能手段。
人类从外界获得的信息约有75%来自视觉系统，这既说明视觉信息量巨大，也表明人类对视觉信息有较高的利用率。
2、计算机视觉是指用计算机实现人类的视觉功能，即对客观世界中三维场景的感知、加工和理解。
视觉研究的原始目的是把握和理解有关场景的图像，辨识和定位其中的目标，确定他们的结构，空间排列和分布以及目标间的相互关系等。
计算机视觉的研究目标是根据感知到的图像对客观世界中实际的目标和场景作出有意义的判断。
3、计算机视觉的研究方法有两种：一种是仿生学的方法，即参照人类视觉系统的结构原理，建立相应的处理模块完成类似的功能和工作。
另一种是工程的方法，即从分析人类视觉过程的功能着手，并不刻意模拟人类视觉系统内部结构，而仅考虑系统的输入和输出，并采用任何现有的，可行的手段来实现系统的功能。
4、计算机视觉的重要研究目标可归纳成两个，他们互相联系和补充：第一个研究目标是建立计算机视觉系统来完成各种视觉任务。
第二个研究目标是把该研究作为探索人脑视觉工作机理的手段，进一步加深对人脑视觉肌理的掌握和理解（如计算机神经科学）。
这里主要研究的是生物学机理。
5、计算机应用和领域：1|）工业视觉、2）人机交互、3）安全监控、4）军事公安、5）遥感测绘、6）视觉导航、7）生物医学、8）虚拟现实、9）图像自动解释、10）对人类视觉系统和机理。
第二章6、整个视觉过程是由光学过程、化学过程和神经处理过程这3个顺序的子过程所构成的。
7、光学过程：15 / 100 = 2.55 / 17（17mm是固定的）例：当人观察一个相距51m，高6m的柱状物体时，其视网膜上的尺寸如何计算？一个6m 高的柱状物体放到距离眼睛多远的位置可得到与前一物体同样的尺寸？（1）6/51=x/17，可得x=2mm （2）6/x=2/17 可得x=51m8、光接收细胞有两类：锥细胞和柱细胞，锥细胞和柱细胞均由色素分子组成，其中含有可吸收光的视紫红质。
计算机视觉的基础知识计算机视觉是指让计算机具备视觉功能，并能自主地完成各种任务的能力。
随着人工智能和机器学习技术的发展，计算机视觉已经成为人工智能的核心领域。
本文将介绍计算机视觉的基础知识、技术、应用以及未来的发展方向。
一、计算机视觉的基础知识计算机视觉主要依赖于摄像机、图像处理和计算机视觉算法等三个方面的技术。
其中，摄像机所捕捉的图像是计算机视觉的基础，而图像处理则是对图像进行预处理和后处理操作，为计算机视觉算法提供有价值的信息。
计算机视觉算法是实现计算机视觉的关键所在，主要包括图像识别、物体跟踪、目标检测、图像分割、三维重建等方面。
1.摄像机摄像机是计算机视觉的关键所在，因为它所捕捉到的图像是计算机视觉的基础。
目前，常用的摄像机有普通相机、红外相机、深度相机等。
在计算机视觉中，常用的是普通相机和深度相机。
普通相机可以捕捉到可见光照射下的物体外观特征，而深度相机则可以获取场景深度信息。
深度相机可以利用时间、色彩、图案、粒子等不同的物理特性来获取场景深度信息。
例如，Kinect深度相机利用红外光强度捕捉三维物体和表面的深度信息。
2.图像处理图像处理是对图像进行预处理和后处理操作，为计算机视觉算法提供有价值的信息。
常用的图像处理技术包括灰度化、滤波、边缘检测、图像分割等。
其中，灰度化是将彩色图像转化为灰度图像的过程，可以消除彩色带来的噪声和误差。
滤波可以去除图像中的噪声，使得处理后的图像更加清晰。
边缘检测可以将图像中重要的边缘和细节区分出来，以便后续的处理算法更好地理解图像。
图像分割是将图像分成不同的部分，从而更好地识别和处理图像。
3.计算机视觉算法计算机视觉算法是实现计算机视觉的关键所在，主要包括图像识别、物体跟踪、目标检测、图像分割、三维重建等方面。
其中，图像识别是指通过计算机视觉技术，使计算机识别图像中的物体或场景。
物体跟踪是指根据已知的信息，将某个物体在图像序列中跟踪追踪。
目标检测是将一张图像中的目标识别出来，并标注出其位置和尺寸。
《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。
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。
计算机视觉基础知识计算机视觉是一门涵盖多个领域的交叉学科，它是现代计算机科学中一个快速发展的领域。
随着科技的进步和各种行业的发展，计算机视觉技术越来越重要，如自动驾驶、人脸识别、智能安防等领域都需要计算机视觉的支持。
本文将从计算机视觉的基础知识入手，系统介绍计算机视觉的概念、基本原理以及应用场景。
一、什么是计算机视觉？计算机视觉指的是计算机通过摄像头或传感器获取图像、视频等感知数据，然后运用数学、物理等科学知识进行图像处理、特征提取、目标识别、运动估计等，最后实现对图像和视频的深度理解和分析的技术。
从本质上来说，计算机视觉就是让计算机像人一样“看”，并对所“看到”的信息进行处理和分析。
二、计算机视觉的基本原理1、图像获取与处理计算机视觉的第一步就是图像获取，它可以通过摄像头或传感器获取图像或者视频等感知数据。
之后，需要进行图像预处理，使用数学等工具，对获取的图片进行处理，去除噪声、增强图像、对比度调整等，使得处理后的图像能更好的提供给后续的算法使用。
2、特征提取特征提取是指利用数学和物理学的方法从原始图片中提取图像中的特征信息。
这些特征信息可以是简单的像素值，也可以是更复杂的纹理、颜色、形状、边缘、直线等。
通常使用特征描述子来描述这些特征，如SIFT描述子、HOG描述子、LBP描述子等等。
3、目标检测与识别目标检测是指在图像中寻找并定位物体位置的过程，它可以是单一目标检测，也可以同时检测多个目标。
通常采用的方法有模板匹配、滑动窗口、卷积神经网络等。
目标识别是指在检测到目标的基础上，对目标进行进一步的分类识别，通常采用的算法有支持向量机、决策树和神经网络等。
4、运动估计运动估计是指计算相邻帧之间物体的位移、旋转、尺度等变换的过程。
运动估计在许多计算机视觉应用中都有很大的价值，如视频压缩、人体姿态跟踪、机器人导航等。
三、计算机视觉的应用场景1、自动驾驶自动驾驶技术是近年来快速发展的一个领域，它需要计算机视觉实现感知环境、实时决策行为等多个环节。
第一章PPTP11 什么是计算机视觉采用计算机实现人类视觉功能，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❝数字图像处理图像/视频-> 图像/视频（图像变换、图像滤波、图像复原、图像压缩、…）❝计算机视觉图像/视频-> 模型（二维基素图-> 2.5维要素图-> 三维模型表征）P14-20 计算机视觉中存在哪些难点和挑战挑战：外观、大小和形状；复杂姿态/运动；复杂和不可预测的行为；噪声和遮挡；外观变化；上下文间依赖性；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OCR（光学字符识别）、智能交通、人脸检测、表情识别、多视点三维重建、基于视觉的生物识别、辅助驾驶、无人驾驶汽车、基于视觉的人机交互、智能机器人、工业机器人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影响图像空间分辨率；量化影响图像幅度分辨率（灰度）P61 图像坐标系左上角为坐标原点P75-78 像素距离与邻域关系习题1.2 P19答：计算机通过图像和视频对客观世界的感知、识别和理解；对场景进行解释和描述；根据对场景的解释和描述制定行为规划。
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？丢失信息：长度、角度保留信息：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”灭线：灭点的集合P46-49 像机成像过程中包含了哪些内参和外参？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。
❝ 思路：通过一组已知世界坐标的图像特征点，建立超定方程求解。
❝ 方法：最小二乘求解超定方程，寻找最优估计。
P63 径向畸变和切向畸变的概念033310310001100101x p y TX u f u Y z v f v Z γ⨯⨯⨯⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦R T 0习题第四章 PPTP4-7 图像平移、尺度、旋转和级联变换❝ 用矩阵乘实现级联变换❝ 如图像依次进行平移、尺度和旋转变换，有P14 最近邻插值 P16-18 双线性插值 P20-31 图像灰度映射灰度映射原理❝ 基于图像像素的点操作❝ 映射函数❝ 灰度映射的关键是根据增强要求设计映射函数灰度映射：图像二值化、图像反色、动态范围压缩、对比度增强 P31-32 直方图的概念和意义，用已学过的数学原理进行解释 P40 直方图均衡计算表4.3.1 L 为灰度级数（本例为8） -------------------------原始图灰度级 0 1 2 3 4 5 6 7 原始直方图 0.02 0.05 0.09 0.12 0.14 0.2 0.22 0.16 累积直方图gf 0.02 0.07 0.16 0.28 0.42 0.62 0.84 1.0四舍五入取整 0 0 1 2 3 4 6 7 注：int((L-1)*gf+0.5) 确定映射关系 0,1->0 2->1 3->2 4->3 5->4 6->6 7->7 新直方图 0.07 0.09 0.12 0.14 0.2 0 0.22 0.16 直方图均衡过程示例111u u u v v v '⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥'=⋅⋅⋅=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦R S T AP52-66 模板滤波的概念和理解❝概念：利用像素本身以及其邻域像素的灰度关系进行图像增强的方法。
❝理解：1.滤波取自信号处理中的概念；2.滤波是在图像空间通过邻域操作完成的；3.邻域操作通常借助模板运算来实现P69 中值滤波概念和基本步骤❝概念：选择局部窗口中亮度的中间值代替窗口中心像素❝步骤：◦将模板中心与图像中某像素位置重合◦读取模板下各对应像素的灰度值◦将这些灰度值从小到大排成一列◦找出这些灰度值里排在中间的一个◦将这个中间值赋给对应模板中心位置像素◦遍历图像中所有像素P71 中值滤波与均值滤波的比较➢中值滤波和线性滤波的区别：1、中值滤波可有效消除突变，线性滤波总是响应所有的变化2、中值滤波具有部分不连续保持特性，线性滤波会产生平滑过渡的效果➢中值滤波和均值滤波的区别：中值滤波器比均值滤波器更适合去除加性椒盐噪声习题4.3 P75❝设用三角形代替下图中的四边形，建立与下式相对应的校正几何形变的空间变换式。
❝ 解: 以顶点为对应点，一个对应点可列出2个公式，因此三角形的三个顶点可列出6个公式，最多求解6个几何形变参数，因此空间变换式为：习题4.11 P76❝ 将M 幅图像相加求平均可以获得消除噪声的效果，用一个n×n 的模板进行平滑滤波也可获得消除噪声的效果, 试比较两种方法的消噪效果 ❝ M 幅图像相加求平均 时间轴上的平均容易产生运动模糊(重影)❝ n×n 模板的平滑滤波 空间上的平均容易产生空间模糊(边缘模糊) 习题4.12 P76❝ 讨论用于空间滤波的平滑滤波和锐化滤波的相同点、不同点以及联系❝ 相同点：都能减弱或消除频域空间中的某些分量，而不影响或较少影响其它分量，从而达到增强效果。
❝ 不同点：平滑滤波减弱或消除高频分量，增强低频分量，平滑图像中的细节信息。
锐化滤波减弱或消除低频分量，增强高频分量，锐化图像中细节信息。
❝ 联系：两者效果相反，互为补充；从原始图像中减去平滑滤波结果可得到锐化滤波效果；而原始图像中减去锐化滤波结果可得到平滑滤波效果。
第五章 PPTP4 为什么要边缘检测和边缘的成因为什么要边缘检测：❝ 提取信息，识别目标 ❝ 恢复几何和视点 边缘的成因：曲面法线不连续、深度不连续、表面颜色不连续、亮度不连续 P10-21 用已学过的数学原理解释边缘检测的原理❝ 一阶导数极值点对应的是边缘位置，极值的正 或负表示边缘处是由暗 变亮还是由亮变暗。
❝ 二阶导数过零点来检测图像中边缘的存在。
123456x k x k y k y k x k y k '=++⎧⎨'=++⎩P15 有哪些一阶导数算子？试写出其模板形式Roberts梯度算子Prewitt梯度算子（平均差分）Sobel算子（加权平均差分）各向同性Sobel算子：将模板中的权值2改为√2，以使水平、垂直和对角边缘的梯度值相同。
P21 有哪些二阶导数算子？二阶导数算子会对噪声敏感，试解释原因拉普拉斯算子、马尔算子对噪声敏感原因：二阶导数在边缘处出现零交叉，即边缘点两边导数取异号，据此来检测边缘点。
但很容易被噪声覆盖。
P28 Canny算子的最优检测准则❝最优边缘检测的含义是：◦好的检测-- 算法能标识图像中的实际边缘，避免噪声和虚假边缘干扰。
◦好的定位-- 标识出的边缘与实际图像中的实际边缘尽可能接近。
◦最小响应-- 对图像中的每个真实边缘点只有一个像素响应。
P41 什么是角点？角点有什么特性？❝可重复性／可再现性同一角点应能在不同图像中检测出，不受几何和亮度等变化的影响❝显著性每个角点都是独特的❝局部性特征描述的是图像中的一个局部小区域P43 SUSAN角点检测的基本原理◦采用圆形模板◦统计模板中与模板核具有相同值的像素个数◦USAN面积随模板在图像中的位置变化◦利用USAN面积变化可检测边缘或角点。
◦USAN面积在图像角点处具有最小值，故称为SUSAN。
P51 Hough变换的基本思想（投票）以及为什么要进行Hough变换基本思想：❝通常用在边缘检测或特征点检测后。
❝每个边缘点根据其可能的几何特征，投影到参数空间，通过投票方式确定参数值。
即票数最多的参数获胜。
为什么要进行Hough变换：❝视觉场景中许多目标都可通过直线、圆弧等规则几何特征来表述。
Hough变换是获取规则几何特征的常用方法。
P55 Hough变换中参数空间的概念，试写出直线检测以及圆检测的参数空间采用(ρ,θ)表示图像空间中任意直线。
图像空间中一条直线在参数空间(ρ,θ)中为一个点。
参数空间(ρ,θ)也称为Hough空间P68 Hough变换的优点❝对边缘不连续具有较好的容忍性❝对噪声干扰具有较好的鲁棒性❝对目标遮挡具有较好的抗干扰性习题第六章PPTP2 目标分割的概念、目的、意义❝概念：将图像划分成若干具有特征一致性且互不重叠的图像区域的过程。
❝目的：有选择性地定位感兴趣对象在图像中的位置和范围。
❝意义：1.区域对于图像理解和识别非常重要，往往表征场景中的目标，或部分目标。
2.一幅图像可以包含多个目标，每个目标包含多个区域，每个区域对应目标的不同部分。
3.图像分割是将图像划分为一组有意义的区域。
P14 图像分割有哪些方法？基于哪些特征❝基于边缘的分割方法：◦先提取区域边界，再确定边界限定的区域；❝基于区域的分割方法：◦确定每个像素的归属区域，从而完成分割❝图像分割方法分类：a）自动分割算法–聚类方法–基于边缘的方法–区域融合和区域增长–混合优化方法b）交互式图像分割算法–“Snake” 或“主动轮廓法”–“魔棒” 或“魔笔”❝图像分割通常基于亮度、颜色、纹理、深度或运动。
P27 图搜索有哪些策略，以及各自特点广度优先搜索特点：完备、可获得最优解，效率低深度优先搜索特点：难以获得最优解、效率高、不易跳出无限深分支P40 试用直方图的概念解释直方图分割的思想❝基本思想：根据图像数据的特征将图像空间划分为互不重叠的区域，从而达到分割的目的。
P45 最优阈值的分割思想P52 最大类间方差(OTSU)的分割思想寻找使得类间方差最大的阈值习题6.10 P115习题6.11 P115一幅图像背景部分均值为20，方差为400，在背景上分布着一些互不重叠的均值为200，方差为400的小目标。
设所有目标合起来约占图像总面积的30%，提出一个基于取阈值的分割算法将这些目标分割出。
根据最优阈值计算公式，并假设背景和目标的概率密度函数为高斯模型，且背景和目标的方差相等：第九章 PPTP3-9 图像中包含了哪些深度线索？阴影 纹理 遮挡 运动 模糊等。
P26-27 平行光轴立体视觉系统的感知深度的原理和基本公式P32-35 75-83 立体视觉系统中有哪些约束立体匹配的约束：◦ 极线约束：匹配点必须在极线上◦ 相似性约束：左、右图像的匹配点应具有相似的亮度或颜色。
即，假定目标表面符合朗伯漫反射表面。
◦ 视差范围约束：仅在视差搜索内搜索。
21ln 2202004000.3 ln 11021082200200.7obj bg k obj bg z μμσαμμα+-⎛⎫=+ ⎪-⎝⎭+⎛⎫=+≈-= ⎪-⎝⎭◦唯一性约束：一幅图像中的一个像素，在另一幅图像中最多只有一个对应点像素。
