计算机视觉期末复习

一、

1.什么是计算机视觉？理解计算机视觉问题的产生原理。

研究用计算机来模拟生物视觉功能的技术学科。具体来说，就是让计算机具有对周围世界的空间物体进行传感、抽象、分析判断、决策的能力，从而达到识别、理解的目的。

2.直方图的均衡化

处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。

是将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图更为均匀分布的新图像的方法。设图像均衡化处理后，图像的直方图是平直的，即各灰度级具有相同的出现频数，那么由于灰度级具有均匀的概率分布，图像看起来就更清晰了。

二、 1.常见的几何变换：平移T x 为点（x ，y ）在x 方向要平移的量。 旋转 变尺度：x 轴变大a 倍，y 轴变大b 倍。 2.卷积掩膜技术：(,)(,)(,)(,)m n f i j h i m j n g m n =--∑∑ 对应相乘再相加 掩膜的有效应用——去噪问题

3. 均值滤波器（低通）：抑制噪声

主要用于抑制噪声，对每一个目标像素值用其局部邻域内所有像素值的加权均值置换。con 命令

高斯滤波器：一个朴素的道理，距离目标像素越近的点，往往相关性越大，越远则越不相干。所以，高斯

滤波器根据高斯函数选择邻域内各像素的权值 medfilt1 。

区别方法是：高通滤波器模板的和为0，低通滤波器模板的和为1

常用的非线性滤波器：中值滤波；双边滤波；非局部滤波

4.边缘检测算子：通过一组定义好的函数，定位图像中局部变换剧烈的部分（寻找图像边缘）。主要方法有：Robert 交叉梯度，Sobel 梯度，拉普拉斯算子，高提升滤波，高斯-拉普拉斯变换（都是高通滤波器）

Canny 边缘检测 算法步骤：1. 用高斯滤波器平滑图像．

2. 用一阶偏导有限差分计算梯度幅值和方向.

3. 对梯度幅值进行非极大值抑制 ．

4. 用双阈值算法检测和连接边缘．

5.分割（大题 伪码？）

（1）经典方法是基于灰度阈值的分割方法 *介绍单值阈值，它把一幅灰度图像转换成二值图像 *求T 的常用的方法是求解灰度直方图中的双峰或者多峰，并以两峰之间的谷底作为阈值。

*全局阈值是指整幅图像使用同一个阈值做分割处理，并产生一个二值图，区分出前景对象和背景。适用于背景和前景对比度大的图像

算法实现：-- 选取一个合适的阈值T ，逐行扫描图像

– 凡灰度级大于T 的，颜色置为255；凡灰度级小于T 的，颜色置为0

（2）自适应阈值：解决单值阈值无法工作的一个方法是将图像分割为子图像，并分别进行阈值化处理

6.Hough 变换：可用于将边缘像素连接起来得到边界曲线，主要优点在于受噪声和曲线间断的影响较小(鲁棒性好)

???≤>=T

y x f T y x f y x g ),( 0),( 1),(如果如果1100cos sin 0[1][1]sin cos 0001x y x y θθθθ-?? ?

= ? ???110000[1][1]0000a x y x y b ab ?? ?= ? ???(,)1[,][,]k l N h i j f k l M ∈=∑????? ??=1010001]1[]1[0011y x T T y x y x

这意味着：原图像空间中的每条直线在参数空间中都对应一个点。

如果一幅图像中存在某一条直线，那么对应参数空间中，某个点一定被击中较多次。但是如果采用表示直线，

不能表示水平和竖直的情况。

将其转换为θθsi n cos y x s +=Hough 变换就没有了限制。直线还会变成单个点。参数空间的坐标变成了s ，θ

7.拓扑描述（应用？）

区域的拓扑描述用于描述物体平面区域结果形状的整体性。也就是说，只要图形不撕裂或者折叠，拓扑描述的性质就不会受到图形变形的影响。常用的特性有：

（1）孔： 如果一个封闭的区域内，其不包含我们感兴趣的像素，则成为此区域为图像的孔洞，用H 表示。

（2）欧拉数EUL ：在图像中，图像中所有对象的总数C 与孔洞数相减，为欧拉数。 EUL=C-H

在Matlab 中，采用bweuler 计算二值图像的欧拉数。

三、

1．角点: 是景物轮廓线上曲率的局部极大点，是物体边缘拐角所在的位置点,对掌握景物的轮廓特征具有决定作用。一旦找到了景物的轮廓特征点也就大致掌握了景物的形状。Moravec 角点算子是最早的角点算子

颜色特征：属于图像的内部特征，它描述了图像或者图像一部分区域。颜色特征和线段，角点特征比起来，对于尺寸，方向，突变等不敏感，因此颜色特征被用于图像识别，检索。颜色矩和颜色直方图

颜色矩：以数字方法为基础，通过计算矩来描述颜色的分布，一般来说在RGB 空间，由于颜色分布主要集中

在低阶矩，因此常采用一阶矩、二阶矩等表达颜色的分布

纹理特征：描述的是对图像区域内的内容变化进行量化，捕捉那种具有周期性，规律性的变化。例如粗糙度，光滑度，颗粒度，随机性和规范性。如灰度差统计，自相关函数，灰度更生矩阵和基于频谱特征的分析法。

灰度共生矩阵就是通过研究灰度在空间相关性来描述纹理的常用方法。

？？？?形状特征?尺度空间理论

2.排污口检测（大题）：具体检测的思路有两种：

第一种：间接阈值法

step1: 通过大量采样，在晴天、阴天、多云、大雾的天气条件下，分别选定天空和海水的一块区域，分别在此区域内统计海水和天空的饱和度并求均值；

step2: 根据上述得到的海水的饱和度设置阈值。具体阈值的设定方法必须依据天空的饱和度，因为海水的饱和度与天气直接相关。例如，在晴天的条件下，统计得到的天空的平均饱和度，记为sky_threshold ，并根据sky_threshold 从大量统计数据中确定一个饱和度的取值范围，例如从 M 到N ，海水的平均饱和度记为sea_threshold ，也就是污水的饱和度阈值

step3: 当摄像头每次循环获取到当前帧图像时，按照step1中的方法，分别从天空和海水区域分割出一幅子图，统计并计算出二者饱和度的均值，然后进行判断；

step4: 当step3中得到的天空的饱和度处于 M 到 N 的范围，就以sea_threshold 作为污水的阈值，如果step3中得到的海水的平均饱和度低于sea_threshold ，就认为海水被污染了，启动报警系统发出警报，否则继续执行step3，直到系统关闭；

第二种：直接阈值法

step1:采集大量样本图片，不考虑天气因素；

step2:在海水区域，在排污口附近分割出一幅子图，并统计饱和度，记为s1；

step3:在远离排污口处分割出一幅相同大小的子图，并统计饱和度，记为s2（也可以设置一个经验阈值）； step4:计算两个饱和度的差值记s = s1 - s2，然后根据多次试验，求多组 s 的平均值，作为污水的阈值，记threshold ；

step4之后，摄像头每次获取的当前图片重复上述操作，当计算得到的饱和度差值大于threshold 时，认为排污

口正在排污，启动报警系统发出警报。

3.熵

熵是图像所具有的信息量的度量，纹理信息也属于图像的信息，是一个随机性的度量，当共生矩阵中所有元素有最大的随机性、空间共生矩阵中所有值几乎相等时，共生矩阵中元素分散分布时，熵较大。它表示了图像中纹理的非均匀程度或复杂程度。

若灰度共生矩阵值分布均匀，也即图像近于随机或噪声很大，熵会有较大值。

4.Sift特征// 步骤？

a) SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪

声也保持一定程度的稳定性。

b) 独特性(Distinctiveness)好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。

c) 多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。

d) 高速性，经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求。

e) 可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合

5.均值漂移：

是一种有效的统计迭代算法。是一种基于密度梯度上升的非参数方法，通过迭代运算找到目标位置，实现目标跟踪。它显著的优点是算法计算量小，简单易实现,适合于实时跟踪场合；但是跟踪小目标和快速移动目标时常常失败，而且在全部遮挡情况下不能自我恢复跟踪。通过实验提出应用核直方图来计算目标分布，证明了均值漂移算法具有很好的实时性特点Mean Shift特性

四、

1.人工智能：AI。它是研究、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新的技术科学。它企图了解人类与机器智能的实质，并生产出一种能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。

2.机器学习：通过算法使得机器从大量的历史数据中习得规律，从而对新的数据样本做智能识别或预测未来。机器学习主要分为符号主义学习（以决策树模型与相关算法为代表）、连接主义学习（以神经网络模型...）与统计学习（以支持向量机...）

3.机器学习按照学习的方式：

1.监督学习：一种典型的机器学习方法。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。监

督学习相当于有人在旁边看着算法学习（实际上利用两组已经标定好的正样本和负样本去实现），随时纠正学习中的错误。纠正的方式就是对于错误的学习给予惩罚（例如降低权值），直到训练得到的模型达到目标识别率。

2.非监督学习：在未加标签的数据中（没有正负样本集合了），试图找到隐藏的结构。因为提供给学习者的实例是未标

记的，因此没有错误或报酬信号来评估潜在的解决方案。典型算法为K-means算法。

3.强化学习：不同于监督学习一开始就提供带标签的学习数据集合，强化学习中由环境提供学习好坏作的评价(通常为

一个回报函数)，RL系统靠获得的反馈不断的获得知识并改进学习方案，从而进行自身学习。典型的算法：Agent技术。

4.深度学习：概念源于人工神经网络的研究。是一种多隐式层的神经网络。通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示

属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。

相互关系

简述每个

人工智能

机器学习

神经网络

深度学习

4.贝叶斯方法（大题）（概率图模型）算题：

P(A|B)表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件的条件概率。

（通常用）

?注意：朴素贝叶斯算法是假设各个特征之间相互独立。

举例：一座别墅在过去的20 年里一共发生过 2 次被盗，别墅的主人有一条狗，狗平均每周晚上叫 3 次（A），在盗贼入侵（B）时狗叫的概率被估计为0.9，问题是：在狗叫的时候发生入侵的概率是多少？

答：我们假设 A 事件为狗在晚上叫，B 为盗贼入侵，我们现在要估计的是P(B|A)。

则以天为单位统计，P(A) = 3/7，P(B) = 2/(20*365) = 2/7300，P(A|B) = 0.9，

按照公式很容易得出结果：P(B|A) = 0.9*(2/7300)/(3/7) = 0.00058

5.聚类：聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系，将sj进行分组，组内的相似性越大，组间的差别越大，则聚类效果越好。K-means算法是一种硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表。

K均值聚类法步骤：

一、初始化聚类中心

?1、根据具体问题，凭经验从样本集中选出C个比较合适的样本作为初始聚类中心。

?2、用前C个样本作为初始聚类中心。

?3、将全部样本随机地分成C类，计算每类的样本均值，将样本均值作为初始聚类中心

二、初始聚类

?1、按就近原则将样本归入各聚类中心所代表的类中。

?2、取一样本，将其归入与其最近的聚类中心的那一类中，重新计算样本均值，更新聚类中心。然后取下一样本，重复操作，直至所有样本归入相应类中。

三、判断聚类是否合理

?采用误差平方和准则函数判断聚类是否合理，不合理则修改分类。循环进行判断、修改直至达到算法终止条件。

6.k近邻算法（大题）：（是一种基本分类和回归方法）即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。（类似于少数服从多数思想）//最近的概念？归一化公式？？？？算法藻类识别

五、

1.视频处理方法mmreader

myvideo = mmread('FileName.后缀名'，1：10)；如：myvideo=mmread('test.mp4',1:10);

% myvideo 是一个数组，1：10 表示读取第1：10帧.(读取的文件要在当前目录，否则自己路径)

或者[video，sound] = mmread('FileName.后缀名'，1：10)；%[video，sound]分别表示视频和音频例如：一个读取视频，显示帧，并保存每一帧的代码为：

2.帧差法

两帧差法伪代码：

下面一样

三帧差法伪代码：

3.Lucas-Kanade是一种广泛使用的光流估计的差分方法，这个方法是由Bruce D. Lucas和Takeo Kanade发明的。它假设光流在像素点的邻域是一个常数，然后使用最小二乘法对邻域中的所有像素点求解基本的光流方程。调用方式：Lucas_Kanade('1.bmp','2.bmp',10) 对运动大小的敏感程度。（上图）

六、

被动测距传感指视觉系统接收来自场景发射或反射的光能量，形成有关场景光能量分布函数，即灰度图像，然后在这些图像的基础上恢复场景的深度信息．

最一般的方法是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．与此方法相类似的另一种方法是一个摄象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象几何来生成深度图．深度信息还可以使用灰度图像的明暗特征、纹理特征、运动特征间接地估算．是

主动测距传感是指视觉系统首先向场景发射能量，然后接收场景对所发射能量的反射能量．主动测距传感系统也称为测距成象系统．雷达测距系统和三角测距系统是两种最常用的两种主动测距传感系统．

因此，主动和被动测距传感的主要区别在于视觉系统是否是通过增收自身发射的能量来测距。

读图像：

读取

A=imread(FILENAME,FMT)

这里FILENAME 指定图像文件的完整路径和文件名。如果在work工作目录下只需提供文件名。

FMT为图像文件的格式对应的标准扩展名。

I1=imread('D:\1.jpg'); %读入图像

图像进行处理

1.图像的平移是将图像映射到新图像中的新坐标。

function J=move(I,a,b)

% 定义一个函数名字move，I表示输入图像，a和b描述I图像沿着x轴和y轴移动的距离

% 不考虑平移以后，图像溢出情况，找不到对应点的地方都赋值为1

[M,N,G]=size(I);%获取输入图像I的大小,彩色图像，多出一维

I=im2double(I); %将图像数据类型转换成双精度

J=ones(M,N,G); %初始化新图像矩阵全为1，大小与输入图像相同

for i=1:M

for j=1:N

if((i+a)>=1&&(i+a<=M)&&(j+b>=1)&&(j+b<=N));%判断平移以后行列坐标是否超出范围

J(i+a,j+b,:)=I(i,j,:);%进行图像平移%最后一维遍历

end

end

end

2.图像的缩放是指将图像按照x和y方向缩放。

B=imresize(I,m) m大于1时，是放大；m小于1，是缩小。

B=imresize(I,[mrows ncols])表示缩放后结果图像的大小。

3 旋转：指整幅图像以原点（图像的中心）按照一定的角度旋转。

使用imrotate()命令进行旋转。

B=imrotate(A,angle)

B=imrotate(A,angle,method) method指得是插值的方法

B=imrotate(A,angle,method，bbox) bbox表示新图像大小，这是因为旋转导致四角越界，需要对图像进行缩小。

视觉测量系统技术及应用

视觉测量系统技术及应用 1 引言 基于计算机的视觉检测系统是指通过计算机视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给图像处理系统，图像处理系统再根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，计算机图像系统对这些信号进行复杂运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制设备动作。它具有非接触、速度快等优点，是一种先进的检测手段，非常适合现代制造业。可用于视觉检测的试验原理很多，如纹理梯度法、莫尔条纹法、飞行时间法等，然而诸多测试原理中，尤其基于三角法的主动和被动视觉测量原理具有抗干扰能力强、效率高、精度合适等优点，非常适合在线非接触测量。本文主要从视觉测量系统在实际中应用出发，展示视觉检测技术在制造业中的广阔应用[1-4]。 2 视觉测量系统技术的应用 2.1 汽车车身视觉检测系统 在汽车制造过程中，车身上总有很多关键的三维尺寸进行测量，采用传统的三坐标测量机只能离线抽样检测，效率低，更不能满足现代汽车制造在线检测的需要，而视觉检测系统能很好的适应该需要，典型的汽车车身视觉检测系统如图1所示[5]。 图1 车身视觉检测系统 车身检测系统主要依靠的是数个视觉传感器，其中还包括传送机构、定位机构，计算机图像采集、网络控制部分。每个传感器对应一个被测区域，然后通过传输总线传至计算机，通过计算机对每个视觉传感器进行过程控制。 汽车车身检测系统的测量效率很高，精度式中，并且可以在完全自动情况下完成，这个包含几十个测点的系统都能再几分钟内测量完成，因此可以适应汽车制造的在线检测。而且传感器的布置可以根据不同车型来布置，增加了应用要求，

因此减少了车身视觉系统的维护费用。 2.2 拔丝模孔形视觉检测系统 使用计算机视觉检测技术开发出的拔丝模孔形检测系统由光学成像系统、工业用摄像机图像采集卡、计算机及监视器组成，可以解决生产实际中的模具孔形检测问题．工作原理如下：先采用注入硅胶方法获得反映待检拔丝模尺寸及形状的硅胶凸模，然后把硅胶凸模放在光学系统的载物台上．硅胶凸模经光学成像放大，成像于CCD像面上，然后用图像采集卡采集CCD图像信息，最后由计算机视觉检测软件完成对孔形尺寸的自动计算，此时图像采集时需要配置特殊的光照系统．系统实现了自动数据采集、处理，实现采样、进样、结果一条龙，形成检测的自动化． 2.3 无缝钢管直线度和截面在线视觉检测 无缝钢管是一类重要的工业产品，在反应无缝钢管质量中，钢管直线度及截面尺寸是主要的几何参数。现代工业已经可以实现无缝钢管的大批量大规模生产，并且并无成熟的直线度、截面尺寸高效率的检测系统，主要原因为：无缝钢管空间尺寸大，需要很大的测量空间，一般的检测手段很难实现如此大尺度的检测。然而视觉检测却非常适合无缝钢管及截面尺寸的测量，其测量原理图如图2所示。 多个传感器组成了视觉检测系统，传感器的结构光所投射的光平面与被测钢管相交，从而得到钢管的部分圆周，传感器测量圆周在传感器三维空间位置，每一个传感器实现一个截面圆周测测量，然后通过拟合得到截面的圆心和其空间位置，从而实现对无缝钢管截面和直径的测量。 图2 无缝钢管在线检测 2.4 视觉测量在逆向工程中的应用 逆向工程是针对现有的工件，利用3D数字化测量仪准确快速地测量出轮廓坐标值，并建构曲面，经过编辑、修改后，将图形存档形成一般的CAD/CAM系统，再由CAM所产生刀具的NC加工路径送至CNC加工机制所需模具，或者以快速成型将物品模型制作出来。视觉测量一般使用三种激光光源：点结构光、线结构光、面结构光，图3为使用线结构光测量物体表面轮廓的结构示意图[6]。

计算机视觉第八次作业

计算机视觉第八次作业 Standardization of sany group #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#

第十一章 立体视觉 习题 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 '=； 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 、0 C '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 、0 O C ''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 = (1) ~QHO O C q ''''?? ? 0 O H q C QH O C '''= '' (2) (1)式与(2)相加得 000 OO qC q C QH OC O C '''= + '' (3) 又因为在第一个摄像机位于归一化坐标系中，即 00 1OC O C ''==； 基线B OO '=，QH z =-，0qC u =-，0q C u '''=，代入(3)式得 证毕。 证明当两个窗口的图像亮度可以用一个仿射变换I I λμ'=+相联系时，相关函 数达到最大值1，其中λ和μ为某个常数，0λ>。 证明：考虑两幅图像I 和I '，分别用向量()12,, ,T p w w w w =和 ()1 2,,,T p w w w w ''''=表示。其中，w 、p w R '∈，()()2121p m n =+?+，m 和n 为正整数。则归一化相关函数可以表示为 显然，为使()max 1C d =，则当且仅当向量w w -与向量w w ''-之间的夹角 为零时，即() ,0w w w w λλ''-=->则 或 w w λμ'=+，,0w w μλλ'=-> 所以当两个窗口的图像亮度可以用一个仿射变换I I λμ'=+相联系时，相关函数达到最大值1，其中λ和μ为某个常数，0λ>。 证毕。

计算机视觉课程设计1

燕山大学 课程设计说明书题目：基于矩形物体的旋转角度测量 学院（系）电气工程学院 年级专业： 学号： 1301030200 1301030200 学生姓名： 指导教师： 教师职称：讲师 燕山大学课程设计（论文）任务书

院（系）：电气工程学院基层教学单位：仪器科学与工程系 说明：此表一式四份，学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份。 2016年 12 月 22 日燕山大学课程设计评审意见表

摘要 本文主要研究对矩形物体旋转角度的测量，并且比较每种方法的处理速度。通过对图像的滤波、二值化、边框的识别等等操作，完成对矩形物体的角度测量。本文采用五种方法分别对同一个矩形物体进行旋转角度测量，并比较其处理时间。五种方式分别为，边缘直线角度测量、对角线角度测量、矩形内部标准角度测量、角点边缘角度测量、垂线角度测量。 关键词：图像处理二值化旋转角测量定位识别

目录 第一章矩形物体的识别 (1) 1、图像滤波 (1) 2、图像的边缘检测 (2) 3、图像的二值化处理 (3) 4、图像的区域选择及处理 (4) 第二章旋转角度的测量 (6) 1、边缘直线角度测量 (6) 2、对角线角度测量 (8) 3、矩形内部标准角度测量 (9) 4、角点边缘角度测量 (10) 5、垂线角度测量 (11) 第三章算法时间的比较 (15) 参考文献 (16) 附录一 (17) 1、边缘直线角度测量程序 (17) 2、对角线角度测量程序 (17) 3、矩形内部标准角度测量程序 (18) 4、角点边缘角度测量程序 (19) 5、二值化-垂线角度测量程序 (23) 6、Soble-垂线角度测量程序 (24) 附录二 (26)

计算机视觉系统及其应用

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

西电计算机视觉大作业

数字水印技术 一、引言 随着互联网广泛普及的应用，各种各样的数据资源包括文本、图片、音频、视频等放在网络服务器上供用户访问。但是这种网络资源的幵放也带了许多弊端，比如一些用户非法下载、非法拷贝、恶意篡改等，因此数字媒体内容的安全和因特网上的侵权问题成为一个急需解决的问题。数字水印作为一项很有潜力的解决手段，正是在这种情况下应运而生。 数字水印（技术是将一些代表性的标识信息，一般需要经过某种适合的变换，变换后的秘密信息（即数字水印），通过某种方式嵌入数字载体（包括文档、音频、软件等）当中，但不影响原载体的使用价值，也不容易被人的知觉系统（如视觉或听觉系统）觉察或注意到。通过这些隐藏在载体中的信息，可以达到确认内容创建者、购买者、传送隐秘信息或者判断载体是否被篡改等目的。在发生产权和内容纠纷时，通过相应的算法可以提取该早已潜入的数字水印，从而验证版权的归属和内容的真伪。 二.算法原理 2.1、灰度图像水印 2.1.1基本原理 处理灰度图像数字水印，采用了LSB（最低有效位）、DCT变换域、DWT变换域三种算法来处理数字水印。在此过程中，处理水印首先将其预处理转化为二值图像，简化算法。 （1）LSB算法原理：最低有效位算法(Least Sig nificant Bit , LSB)是很常见的空间域信息隐藏算法, 该算法就是通过改变图像像素最不重要位来达到嵌入隐秘信息的效果, 该方法隐藏的信息在人的肉眼不能发现的情况下, 其嵌入方法简单、隐藏信息量大、提取方法简单等而获得广泛应用。LSB 信息嵌入过程如下: S′=S+f S ,M 其中,S 和S′分别代表载体信息和嵌入秘密信息后的载密信息;M为待嵌入的秘密信息, 而隐写分析则是从S′中检测出M以至提取M 。 （2）DCT算法原理：DCT 变换在图像压缩中有很多应用，它是JPEG，MPEG 等数据

数字图像处理教学大纲(2014新版)

数字图像处理 课程编码：3073009223 课程名称：数字图像处理 总学分： 2 总学时：32 (讲课28，实验4) 课程英文名称：Digital Image Processing 先修课程：概率论与数理统计、线性代数、C++程序设计 适用专业：自动化专业等 一、课程性质、地位和任务 数字图像处理课程是自动化专业的专业选修课。本课程着重于培养学生解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下坚实的理论基础。主要任务是学习数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术，并能应用这些基本方法开发数字图像处理系统，为学习图像处理新方法奠定理论基础。 二、教学目标及要求 1．了解图像处理的概念及图像处理系统组成。 2．掌握数字图像处理中的灰度变换和空间滤波的各种方法。 3．了解图像变换，主要是离散和快速傅里叶变换等的原理及性质。 4．理解图像复原与重建技术中空间域和频域滤波的各种方法。 5. 理解解彩色图像的基础概念、模型和处理方法。 6. 了解形态学图像处理技术。 7. 了解图像分割的基本概念和方法。 三、教学内容及安排 第一章：绪论（2学时） 教学目标：了解数字图像处理的基本概念，发展历史，应用领域和研究内容。通过大量的实例讲解数字图像处理的应用领域；了解数字图像处理的基本步骤；了解图像处理系统的组成。 重点难点：数字图像处理基本步骤和图像处理系统的各组成部分构成。 1.1 什么是数字图像处理 1.2 数字图像处理的起源

1.3.1 伽马射线成像 1.3.2 X射线成像 1.3.3 紫外波段成像 1.3.4 可见光及红外波段成像 1.3.5 微波波段成像 1.3.6 无线电波成像 1.3.7 使用其他成像方式的例子 1.4 数字图像处理的基本步骤 1.5 图像处理系统的组成 第二章：数字图像基础（4学时） 教学目标：了解视觉感知要素；了解几种常用的图像获取方法；掌握图像的数字化过程及其图像分辨率之间的关系；掌握像素间的联系的概念；了解数字图像处理中的常用数学工具。 重点难点：要求重点掌握图像数字化过程及图像中像素的联系。 2.1 视觉感知要素（1学时） 2.1.1 人眼的构造 2.1.2 眼镜中图像的形成 2.1.3 亮度适应和辨别 2.2 光和电磁波谱 2.3 图像感知和获取（1学时） 2.3.1 用单个传感器获取图像 2.3.2 用条带传感器获取图像 2.3.3 用传感器阵列获取图像 2.3.4 简单的图像形成模型 2.4 图像取样和量化（1学时） 2.4.1 取样和量化的基本概念 2.4.2 数字图像表示 2.4.3 空间和灰度级分辨率 2.4.4 图像内插 2.5 像素间的一些基本关系（1学时） 2.5.1 相邻像素 2.5.2 临接性、连通性、区域和边界 2.5.3 距离度量 2.6 数字图像处理中所用数学工具的介绍 2.6.1 阵列与矩阵操作

图像处理课程设计报告

图像处理课程设计报告 导语：设计是把一种设想通过合理的规划周密的计划通过各种感觉形式传达出来的过程。以下是XX整理图像处理课程设计报告的资料，欢迎阅读参考。 图像处理课程设计报告1 摘要：图像处理技术从其功能上可以分为两大类：模拟图像处理技术、和数字图像处理技术。数字图像处理技术指的是将图像信号直接转换成为数字信号，并利用计算机进行处理的过程，其主要的特点在于处理的精度高、处理的内容丰富、可以进行复杂、难度较高的处理内容。当其不在于处理的速度比较缓慢。当前图像处理技术主要的是体现在数字处理技术上，本文说阐述的图像处理技术也是以数字图像处理技术为主要介绍对象。数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。近年来, 图像处理技术得到了快速发展, 呈现出较为明显的发展趋势, 了解和掌握这些发展趋势对于做好目前的图像处理工作具有前瞻性的指导意义。本文总结了现代图像处理技术的三点发展趋势。 对图像进行处理(或加工、分析)的主要目的有三个方面: (1)提高图像的视感质量,如进行图像的亮度、彩色变换,增强、抑制某些成分,对图像进行几何变换等,以改善图像的质量。(2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,这些被提

取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。提取特征或信息的过程是计算机或计算机视觉的预处理。提取的特征可以包括很多方面,如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。 (3)图像数据的变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输。不管是 何种目的的图像处理,都需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出。 数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面： 图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅里叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。 图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量，以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

计算机视觉应用专题报告

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。

中国海洋大学计算机视觉课程大纲(理论课程)-中国海洋大学信息科学与

中国海洋大学计算机视觉课程大纲（理论课程） 英文名称：Computer Vision 【开课单位】信息学院计算机系【课程模块】工作技能 【课程编号】080504301305 【课程类别】选修 【学时数】68 （理论51 实践17 ）【学分数】3.5 一、课程描述 （一）教学对象 计算机相关专业学生。 （二）教学目标及修读要求 1、教学目标 了解计算机视觉的应用领域，掌握基本的图像分割、特征检测、聚类及分类算法，理解相机模型以及相机标定方法，学会利用已有相关算法，使用OpenCV进行相关视觉应用的开发。 2、修读要求 计算机视觉属于计算机专业的一门新课，和研究前沿结合的比较紧密，需要学生具有数字图像处理、计算机图形学以及线性代和概率论方面的基础。 （三）先修课程 数字图像处理。 二、教学内容 （一）绪论 1、主要内容：介绍计算机视觉的基本概念，应用领域，发展历史等相关内容。 2、教学要求：了解计算机视觉的应用领域及学习的内容。 （二）第二章图像形成 1、主要内容：几何基元和变换，光度测定学的图像形成，数字摄像机。 2、教学要求：理解图像形成的物理过程，包括相机镜头的物理特性对图像形成过程的影响，掌握3D到2D的投影变换，掌握相机内参和外参的概念。 3、重点、难点：相机内参和外参的标定。 （三）第三章图像处理 1、主要内容：点算子，线性滤波器，其他邻域算子，傅里叶变换，几何变换等。 2、教学要求：掌握数字图像处理课程相关的基本内容，包括空间域的图像处理及频率域的图像处理基本方法。 3、重点、难点：傅里叶变换。 （四）第四章特征检测与匹配 1、主要内容：图像的点与块，图像的边缘，直线。 2、教学要求：理解图像特征的概念，掌握几种特征（点、块、边缘、直线）的检测方法，了解特征匹配的在图像拼接及相机标定等方面的应用。 3、重点、难点：几种特征描述子的生成过程。 （五）第五章图像分割 1、主要内容：活动轮廓，基于区域的分割。 2、教学要求：掌握几种流行的图像分割方法，包括基本的阈值方法，活动轮廓方法，基于聚类的方法。 （六）第六章基于特征的配准 1、主要内容：基于2D和3D特征的配准，姿态估计，几何内参标定。

人脸识别课程设计论文(完美版)

前言 在人类社会的发展进入到21世纪的今天，安全问题已经成为困扰人们日常生活的重要问题之一。社会的发展促进了人的流动性，进而也增加了社会的不稳定性，使得安全方面的需求成为21世纪引起广泛关注的问题。不论是享受各项服务如网上冲浪、还是居家、办公等都涉及到安全，以往这些行为基本上是通过符号密码来进行安全保护，但是随着服务数量的不断增加，密码越来越多以致无法全部记住，而且密码有时也会被他人所窃取，各种密码被破解的概率越来越高，因为通常由于记忆的原因，人们经常会选用自己或亲人的生日、家庭地址、电话号码等作为密码并长期使用，这些很容易被一些不法分子获取。可见在现代社会中，身份识别已经成为人们日常生活中经常遇到的一个基本问题。人们乎时时刻刻都需要鉴别别人的身份和证明自己的身份，以获得对特定资源的使用权或者制权，同时防止这些权限被他人随意的取得。传统的身份识别方法主要基于身份标识物(如证件、卡片)和身份标识知识(如用户名、密码)来识别身份，这在很长一段时期是非常可靠和方便的识别方法，得到了广泛的应用。但是，随着网络、通信、交通等技的飞速发展，人们活动的现实空间和虚拟空间不断扩大，需要身份认证的场合也变得无不在。人们需要携带的身份标识物品越来越多，身份标识知识也变得越来越复杂和冗长在这种情况下，传统身份识别方式的弊端日益彰显。身份标识物品容易被丢失和伪造，份标识知识容易被遗忘、窃取和破解，而身份标识的重要性又使得一旦失去了身份标识会给标识的所有者甚至整个社会带来重大的甚至难以弥补的损失。在美国，每年约有上百万的福利款被人以假冒的身份领取;每年发生的信用卡、ATM、移动电话和冒领支票等成的损失达数百亿美元[2]。面临着这样的状况，人们对身份识别的安全性、可靠性、准确和实用性提出了更高的要求，必须寻求身份识别的新途径。 于是，近年来人类生物特征越来越广泛地用于身份识别，而且生物特征可以更好的进行安全控制，世界各国政府都在大力推进生物识别技术的发展及应用。与原有的人类身分识别技术(如:个人密码、磁卡、智能卡等)相比，基于人类生物特征的识别技术具有安全可靠、特征唯一、不易伪造、不可窃取等优点。人类本身具有很多相对独特的特征，如DNA、指纹、虹膜、语音、人脸等。基于这些相对独特的人类特征，结合计算机技术，发展起众多的基于人类生物特征的人类身份识别技术，如DNA识别技术、指纹识别技术、虹膜识别技术、语音识别技术、人脸识别技术。 人脸识别和其他的生物识别比起来有以下几个优点:1、其他的生物特征识别方法都需要一些人为的行为配合，而人脸识别不需要。2、人脸识别可应用在远距离监控中。3、针一对现在的第一、二代身份证，每个身份证都有人脸的正面照片，也就是人脸库将是最完善的，包括人最多的，我们可以利用这个库来更直观、更方便的核查该人的身份。 4、相对于其他基于生物特征识别技术，人脸识别技术具有特征录入方一便，信息丰富，使用面广等优点，同时人脸识别系统更加直接友好。人脸识别技术作为生物识别技术的

计算机视觉技术在零件尺寸测量中的应用_王晓翠

计算机视觉技术在零件尺寸测量中的应用 王晓翠1,王艳秋1,麻恒阔2 (1.北京航空精密机械研究所,北京100076; 2.A BB电气传动系统有限公司,北京100015) 摘要:介绍了一种应用计算机视觉技术检测机械零件参数的测量方法。以面阵CCD为图像传感器,通过图像采集卡将机械零件的二维图像输入到计算机中。在对原始输入图像进行直方图校正和边缘保持滤波处理后,对得到的较为平滑的零件图像进行边缘检测。利用图像边缘灰度突变的特性,提出了一种结合梯度算子的快速边缘检测方法。并据此计算出零件的各参数值。此种测量方法非常适合于微小、易形变等接触测量难以准确测量的机械零件的参数检测,具有广阔的应用前景。 关键词:直方图校正;边缘保持滤波;边缘检测 中图分类号:T P391.41文献标志码:A Application of Measurement of Mechanical Accessory Size based on C omputer Vision Technology WA N G Xiaocui1,W AN G Y anqiu1,M A H eng kuo2 (1.Beijing Pr ecision Eng ineering Institut e fo r A ircraft Industr y,Beijing100076,China; 2.ABB Beijing Dr ive Systems Co.,L td,Beijing100015,China) Abstract:T he accessor y parameter measurement met ho d w as presented based on co mputer v ision technolog y.By taking CCD as imag e senso r,the accesso ry image is put into the co mputer via imag e co llection card.T he edge detectio n of smoot her accessor y imag e attained after histo gr am adjusting the or ig inal imag e and holding edg e filter.Co nsider ing the sudden chang e of the gr ay scale o f the image edge,a rapid edge-detectio n technique is pr esented which uses gr adient operato r,and then wo rked o ut t he accesso ry parameters.T his metho d is pr opitio us to measure mechanical accesso ry accur ately,such as m-i nuteness,mo re defo rmable that unfit for tangency measur ement,and has a w ide applicatio n fo reg round. Key words:Histo gr am adjusting,Edge keeping filter,Edg e detectio n 基于图像处理的计算机视觉技术是把被测零件的图像当作检测和传递信息的手段,从中提取有用的信号来获得待测的参数。该测量方法具有非接触、高速度、动态范围大、信息量丰富等优点,非常适合传统方法难以测量的场合,如易变形零件尺寸、微小尺寸及零件孔心距等的测量。本文介绍了一种以CCD作为图像传感器的图像测量系统,并可实现对微小零件的几何量(如薄板零件的小孔和孔心距等)进行自动测量。 1计算机视觉检测系统的构成 计算机视觉检测系统是集光学、光电子学、精密机械及计算机技术为一体的综合系统。该测量系统基本上由平行光照明系统、CCD图像采集系统以及相应的图像处理软件组成。为了达到良好的照明效果,并适当提高被测图像的对比度,从而提高图像处理中边缘提取的精度,采用光照均匀的柯拉照明方式,并对被测物进行平行光背光照射。由于被测对象多为板型零件,因而可以较好地利用光照条件提取被测物的有效轮廓,有利于图像测量算法精度的提高。结构框图如图1所示。其工作过程为:将被测零件置于尽可能均匀照明的可控背景前,CCD和图像卡将被测零件图像采集到计算机里,计算机按一定的算法计算出被测物体的几何参数,最后计算机对这些数据进行各种处理,并将结果按一定要求 予以显示和存储。 图1图像测量系统结构框图 2图像预处理 由于光的散射、空间电磁干扰、电路杂波等原因,得到的图像中通常含有如椒盐、脉冲和高斯等噪声。噪声会影响图像质量,造成零件边缘模糊,降低系统测量精度,因此,必须对原始图像进行灰度校正、噪声过滤等预处理。对图像测量系统来说,所用的图像预处理方法可不考虑图像降质,只将图像中感兴趣的部分有选择地突出,衰减不需要的特征。考虑到待测物体参数大多由其外形轮廓决定,本文首先对原始图像进行直方图均衡化处理,然后采用边缘保持滤波算法对图像进行降噪。 2.1直方图修正 原始图像的灰度值分布是不均匀的,其灰度值

计算机图形学课程设计书

计算机图形学课程设计 书 文档编制序号：[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]

课程设计(论文)任务书 理学院信息与计算科学专业2015-1班 一、课程设计(论文)题目：图像融合的程序设计 二、课程设计(论文)工作： 自2018 年1 月10 日起至2018 年1 月12日止 三、课程设计(论文) 地点: 2-201 四、课程设计(论文)内容要求： 1．本课程设计的目的 （1）熟悉Delphi7的使用，理论与实际应用相结合，养成良好的程序设计技能；（2）了解并掌握图像融合的各种实现方法，具备初步的独立分析和设计能力；（3）初步掌握开发过程中的问题分析，程序设计，代码编写、测试等基本方法；（4）提高综合运用所学的理论知识和方法独立分析和解决问题的能力； （5）在实践中认识、学习计算机图形学相关知识。 2．课程设计的任务及要求 1）基本要求： （1）研究课程设计任务，并进行程序需求分析； （2）对程序进行总体设计，分解系统功能模块，进行任务分配，以实现分工合作；（3）实现各功能模块代码； （4）程序组装，测试、完善系统。 2）创新要求： 在基本要求达到后，可进行创新设计，如改进界面、增加功能或进行代码优化。

3）课程设计论文编写要求 （1）要按照书稿的规格打印誊写课程设计论文 （2）论文包括封面、设计任务书（含评语）、摘要、目录、设计内容、设计小结（3）论文装订按学校的统一要求完成 4）参考文献： （1）David ，《计算机图形学的算法基础》，机械工业出版社 （2）Steve Cunningham，《计算机图形学》，机械工业出版社 （3） 5）课程设计进度安排 内容天数地点 程序总体设计 1 实验室 软件设计及调试 1 实验室 答辩及撰写报告 1 实验室、图书馆 学生签名： 2018年1月12日 摘要 图像融合是图像处理中重要部分，能够协同利用同一场景的多种传感器图像信息，输出一幅更适合于人类视觉感知或计算机进一步处理与分析的融合图像。它可明显的改善单一传感器的不足，提高结果图像的清晰度及信息包含量，有利于更为准确、更为可靠、更为全面地获取目标或场景的信息。图像融合主要应用于军事国防上、遥感方面、医学图像处理、机器人、安全和监控、生物监测等领域。用于较多也较成熟的是红外和可见光的融合，在一副图像上显示多种信息，突出目标。一般情况下，图像融合由

基于计算机视觉水火弯板的三维测量系统

基于计算机视觉水火弯板的三维测量系统 赵猛，王直 （江苏科技大学江苏镇江212003） 摘要：将激光测量技术和多目视觉照相测量技术相融合，分别发挥激光测量精度高、定位准，照相测量速度快、密度高的特点，研制曲面板三维形状的自动测量以及划线定位系统，实现曲面板上的关键点的位置精确、快速的测量，该系统可基本实现工业船舶行业对曲面板技术的要求，对造船业的发展具有重要的现实意义。关键词：水火弯板；计算机视觉；激光测量；三维测量中图分类号：TP29 文献标识码：A 文章编号：1674－6236（2013）02-0063-04 Three -dimensional measurement system based on computer vision line heating plate ZHAO Meng ，WANG Zhi （Jiangsu University of Science and Technology ，Zhenjiang 212003，China ） Abstract:This article will laser measurement technology and visual camera measuring technology integration ，are played by laser high measuring precision ，accurate positioning ，photographic measurement speed ，high density characteristics ，development of curved plate shape measurement and scribing positioning system ，realize the curved panel on the key points of the position accuracy ，rapid measurement ，the system can realize the basic industry of shipbuilding industry on the curved panel technology requirements ，the development of shipbuilding industry has the important practical significance.Key words:plate bending ；computer vision ；laser measurement ；three-dimensional measurement 收稿日期：2012-09-19 稿件编号：201209139 作者简介：赵猛（1987—），男，山东济南人，硕士研究生。研究方向：复杂系统分析与建模、导航技术应用等。 大型曲面板的高精度快速测量及定位自动化，不仅是目前船舶建造所急需的，也是未来船舶建造测量装备发展的必然趋势。传统的研究方法对板子加工后位移大小的计算测量精度都不高，关键原因是在板子上标记具有难度。长期以来，对于船体双曲度外板的加工，国内外造船厂都是依靠有经验的工人采用水火弯板的方法手工作业完成。船体外板曲面的成型加工是船舶制造的关键及重要环节之一。各种船舶的外表面大多都是由复杂的、不可展的空间曲面构成，把钢板加工成这样的曲面，目前在国内外大部分船厂主要还是采用燃气火焰在钢板表面局部进行加热，当加热区达到一定温度后再降温，利用金属的热弹塑性收缩变形原理，以获得良好的整体变形，这就是所说的水火弯板工艺[1]。 1 曲面板测量、定位系统的整体设计与原理 1.1 整体架构图 该系统主要是由服务器、工控机、工业照相机、激光扫描 机以及传输信号的数据线组成的如图1所示。 服务器主要是接受处理伺服控制器的控制信号，通过伺服控制器来控制激光扫描机跟工业摄像机，对曲面板立体拍照、测量，通过嵌入式计算机收集反馈来的控制信号通过比较相机跟激光扫描机的来准确的定位划线装置的位移。 1.2相机成像原理 该测量系统采用了4台高分辨率家用单反相机、以及一 个高精度激光测量装置，系统将激光与照相相结合进行测量。目前该系统能比较准确地测量曲面板的三维形状，测量精度可以达到±2mm 。根据物理学中光学的原理摄像机成像 模型如图2所示[2]。 电子设计工程 Electronic Design Engineering 第21卷 Vol.21 第2期No.22013年1月Jan.2013 图1 整体架构图 Fig.1Overall chart 图2 摄像机成像模型 Fig.2Camera imaging model

计算机视觉第二次作业实验报告

大学计算机视觉实验报告 摄像机标定 ：振强 学号：451 时间：2016.11.23

一、实验目的 学习使用OpenCV并利用OpenCV进行摄像机标定，编程实现，给出实验结果和分析。 二、实验原理 2.1摄像机标定的作用 在计算机视觉应用问题中，有时需要利用二位图像还原三维空间中的物体，从二维图像信息出发计算三维空间物体的几何信息的过程中，三维空间中某点的位置与二维图像中对应点之间的相互关系是由摄像机的几何模型决定的，这些几何模型的参数就是摄像机参数，而这些参数通常是未知的，摄像机标定实验的作用就是通过计算确定摄像机的几何、光学参数，摄像机相对于世界坐标系的方位。 2.2摄像机标定的基本原理 2.2.1摄像机成像模型 摄像机成像模型是摄像机标定的基础，确定了成像模型才能确定摄像机外参数的个数和求解的方法。计算机视觉研究中，三维空间中的物体到像平面的投影关系即为成像模型，理想的投影成像模型是光学中的中心投影，也称为针孔模型。实际摄像系统由透镜和透镜组组成，可以由针孔模型近似模拟摄像机成像模型。 图2.1 针孔成像 2.2.2坐标变换 在实际摄像机的使用过程中，为方便计算人们常常设置多个坐标系，因此空间点的成像过程必然涉及到许多坐标系之间的相互转化，下面主要阐述几个重要坐标系之间的转换关系。

2.2.2.1世界坐标系--摄像机坐标系 图2.2 世界坐标系与摄像机坐标系空间关系 世界坐标系与摄像机坐标系之间的转换关系为： ????? ? ????????????=???? ????????111w w w T c c c Z Y X O T R Z Y X R 和T 分别是从世界坐标系到摄像机坐标系的旋转变换和平移变换系数，反映的是世界坐标系和摄像机坐标系之间的关系，因此称为外参数。 2.2.2.2物理坐标系--像素坐标系 图2.3 像素坐标系

《人工智能》课程教学大纲.doc

《人工智能》课程教学大纲 课程代码：H0404X 课程名称：人工智能 适用专业：计算机科学与技术专业及有关专业 课程性质：本科生专业基础课﹙学位课﹚ 主讲教师：中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所蔡自兴教授 总学时：40学时﹙课堂讲授36学时，实验教学4学时﹚ 课程学分：2学分 预修课程：离散数学，数据结构 一.教学目的和要求： 通过本课程学习，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。 人工智能涉及自主智能系统的设计和分析，与软件系统、物理机器、传感器和驱动器有关，常以机器人或自主飞行器作为例子加以介绍。一个智能系统必须感知它的环境，与其它Agent和人类交互作用，并作用于环境，以完成指定的任务。 人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及计算智能技术等。 此外，人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决甚至无法解决的问题。这些工具包括启发式搜索和规划算法，知识表示和推理形式，机器学习技术，语音和语言理解方法，计算机视觉和机器人学等。通过学习，学生能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题，并能够选择适当的实现方法。 二.课程内容简介 人工智能的主要讲授内容如下： 1.叙述人工智能和智能系统的概况，列举出人工智能的研究与应用领域。 2.研究传统人工智能的知识表示方法和搜索推理技术，包括状态空间法、问题归约法谓词逻辑法、语义网络法、盲目搜索、启发式搜索、规则演绎算法和产生式系统等。 3.讨论高级知识推理，涉及非单调推理、时序推理、和各种不确定推理方法。 4.探讨人工智能的新研究领域，初步阐述计算智能的基本知识，包含神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命诸内容。 5.比较详细地讨论了人工智能的主要应用，包括专家系统、机器学习、自动规划、Agent、自然语言理解、机器视觉和智能控制等。对于应用内容，根据学时，有选择地进行讲授。 6.评述近年来人工智能的争论，讨论人工智能对人类经济、社会和文化的影响，展望人工智能的发展。 以上内容反映了人工智能的最新进展，理论联系实际，具有很好的针对性。 三.教学内容和学时安排

MATLAB课程设计报告图像处理

一．课程设计相关知识综述...................................................................... 1.1 研究目的及意义 (3) 1.2 数字图像处理研究的内容........................................................... 1.3 MATLAB 软件的介绍.................................................................. 1.3.1 MATLAB 语言的特点......................................................... 1.3.2 MATLAB 图像文件格式.................................................... 1.3.3 MATLAB 图像处理工具箱简介........................................ 1.3.4 MATLAB 中的图像类型.................................................... 1.3.5 MATLAB 的主要应用........................................................ 1.4 函数介绍........................................................................................ 二．课程设计内容和要求........................................................................... 2.1 主要研究内容................................................................................ 2.2 具体要求....................................................................................... 2.3 预期达到的目标........................................................................... 三．设计过程............................................................................................... 3.1 设计方案及步骤............................................................................ 3.2 程序清单及注释........................................................................... 3.3 实验结果........................................................................................ 四．团队情况................................................................................................ 五．总结....................................................................................................... 六．参考文献............................................................................................... 一．课程设计相关知识综述. 1.1研究目的及意义