MATLAB计算机视觉与深度学习实战01
计算机视觉在建筑学领域的应用
计算机视觉在土木建筑领域的应用 摘要：随着电子计算机的普及，计算机视觉已经广泛用于各个不同的领域。本文就数图像识别、处理在土木建筑领域的应用、当前存在的问题及计算机视觉的发展现状进行了探讨。 关键字：计算机视觉数字图像处理土木建筑发展现状 信息与能源和材料并称人类社会的三大支柱。人类通过眼、耳、手鼻、舌等五官来感受外部世界。主要有视觉信息、听觉信息、触觉信息、嗅觉信息以及味觉信息。在上述五种类型的信息中，人们对视觉和听觉信息研究得较多，利用也较多。如通信、电视和多媒体等。图形和图像均属于视觉信息。 近年来，随着电子计算机的普及和计算机视觉的深入研究，数字图像处理以其再现性好、适用面宽、灵活性高、信息压缩的潜力大等特点已经广泛用于各个不同的领域。它在土木建筑方面也有着广泛的应用。本文主要就数字图像处理在建筑学、桥梁道路等方面的应用及存在的问题展开讨论。 计算机视觉在土木领域的应用主要可以分为理论研究设计方面的应用，建筑等实物中的应用，建筑模拟方面的应用和其它方面的应用。 （1）在理论研究设计方面的应用 数字图像处理在土木建筑领域的理论设计以及模拟计算方面都有有广泛的应用，以下就一些实例加以说明。 一个典型的例子是利用计算机解决隧洞超欠挖的问题①。在地下隧洞的开挖过程中，钻爆法是开挖的主要方法之一，但钻爆法的缺点是其不可避免地造成隧洞大量的超欠挖现象。因此，方便、决捷且可靠的评价方法在隧洞的超欠挖评价中是十分必要的。图像处理技术是解决此类问题的可靠方法之一，它不仅可以方便的计算超欠挖的方量，而且可以分析引起超欠挖的原因，同时，它可以解决工程中由于回填混凝上方量不统一的争端。图像处理技术就是对隧洞的开挖断面进行一次数码成像，对数码图像进行计算机处理，从而计算超欠挖方量的技术。 另一个例子是建筑物表面模型的重建②。主要是针对建筑物模型的规则性，用基于平面的建筑物模型重建算法，从单幅透视图像恢复建筑物的表面模型。该方法主要分为相机定标、基平面的提取、平面位置和方向的计算等几个子过程。相机定标主要用于求解相机的焦距，是一个非常重要的部分。该方法以建筑物场
(完整版)BP神经网络matlab实例(简单而经典).doc
p=p1';t=t1'; [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t); % 原始数据归一化 net=newff(minmax(pn),[5,1],{'tansig','purelin'},'traingdx'); %设置网络,建立相应的BP 网络net.trainParam.show=2000; % 训练网络 net.trainParam.lr=0.01; net.trainParam.epochs=100000; net.trainParam.goal=1e-5; [net,tr]=train(net ,pn,tn); %调用TRAINGDM 算法训练BP 网络 pnew=pnew1'; pnewn=tramnmx(pnew,minp,maxp); anewn=sim(net,pnewn); anew=postmnmx(anewn,mint,maxt); %对 BP 网络进行仿真%还原数据 y=anew'; 1、 BP 网络构建 （1）生成 BP 网络 net newff ( PR,[ S1 S2...SNl],{ TF1 TF 2...TFNl }, BTF , BLF , PF ) PR ：由R 维的输入样本最小最大值构成的R 2 维矩阵。 [ S1 S2...SNl] ：各层的神经元个数。 {TF 1 TF 2...TFNl } ：各层的神经元传递函数。 BTF ：训练用函数的名称。 （2）网络训练 [ net,tr ,Y, E, Pf , Af ] train (net, P, T , Pi , Ai ,VV , TV ) （3）网络仿真 [Y, Pf , Af , E, perf ] sim(net, P, Pi , Ai ,T ) {'tansig','purelin'},'trainrp' BP 网络的训练函数 训练方法 梯度下降法 有动量的梯度下降法 自适应 lr 梯度下降法 自适应 lr 动量梯度下降法弹性梯度下降法训练函数traingd traingdm traingda traingdx trainrp Fletcher-Reeves 共轭梯度法traincgf Ploak-Ribiere 共轭梯度法traincgp
计算机视觉的应用
运动目标检测 目录 基于统计背景模型的运动目标检测方法 背景模型提取 运动目标检测 后处理 基于统计背景模型的运动目标检测方法 问题：（1）背景获取：需要在场景存在运动目标的情况下获得背景图像（2）背景扰动：背景中可以含有轻微扰动的对象，如树枝、树叶的摇动，扰动部分不应该被看做是前景运动目标（3）外界光照变化：一天中不同时间段光线、天气等的变化对检测结果的影响（4）背景中固定对象的移动：背景里的固定对象可能移动，如场景中的一辆车开走、一把椅子移走，对象移走后的区域在一段时间内可能被误认为是运动目标，但不应该永远被看做是前景运动目标（5）背景的更新：背景中固定对象的移动和外界光照条件的变化会使背景图像发生变化，需要及时对背景模型进行更新，以适应这种变化（6）阴影的影响：通常前景目标的阴影也被检测为运动目标的一部分，这样讲影响对运动目标的进一步处理和分析首先利用统计的方法得到背景模型，并实时地对背景模型进行更新以适应光线变化和场景本身的变化，用形态学方法和检测连通域面积进行后处理，消除噪声和背景扰动带来的影响，在HSV色度空间下检测阴影，得到准确的运动目标。 背景模型提取 前提假设在背景模型提取阶段，运动目标在场景区域中运动，不会长时间停留在某一位置视频流中某一像素点只有在前景运动目标通过时，它的亮度值才发生大的变化，在一段时间内，亮度值主要集中在很小的一个区域中，可以用这个区域内的平均值作为该点的背景值。具体实现过程：在YUV颜色空间下，Y值的变化范围为0~255，将该范围划分成若干区间[0,T][T,2T]…[Nt,255],n=255/T，对于每个像素点，统计一段时间内每个区间内亮度值的出现的次数。找出出现次数最多的那个区间，将该区间内所有值的平均值作为背景模型在该点的亮度值。这种方法不受前景运动目标的影响。 运动目标检测 检测当前图像和背景图像中对应像素点的差异，如果差值大于一定阈值，则判定该像素为前景运动目标
BP神经网络模型应用实例
BP神经网络模型 第1节基本原理简介 近年来全球性的神经网络研究热潮的再度兴起，不仅仅是因为神经科学本身取得了巨大的进展．更主要的原因在于发展新型计算机和人工智能新途径的迫切需要．迄今为止在需要人工智能解决的许多问题中，人脑远比计算机聪明的多，要开创具有智能的新一代计算机，就必须了解人脑，研究人脑神经网络系统信息处理的机制．另一方面，基于神经科学研究成果基础上发展出来的人工神经网络模型，反映了人脑功能的若干基本特性，开拓了神经网络用于计算机的新途径．它对传统的计算机结构和人工智能是一个有力的挑战，引起了各方面专家的极大关注． 目前，已发展了几十种神经网络，例如Hopficld模型，Feldmann等的连接型网络模型，Hinton等的玻尔茨曼机模型，以及Rumelhart等的多层感知机模型和Kohonen的自组织网络模型等等。在这众多神经网络模型中，应用最广泛的是多层感知机神经网络。多层感知机神经网络的研究始于50年代，但一直进展不大。直到1985年，Rumelhart等人提出了误差反向传递学习算法（即BP算），实现了Minsky的多层网络
设想，如图34-1所示。 BP 算法不仅有输入层节点、输出层节点，还可有1个或多个隐含层节点。对于输入信号，要先向前传播到隐含层节点，经作用函数后，再把隐节点的输出信号传播到输出节点，最后给出输出结果。节点的作用的激励函数通常选取S 型函数，如 Q x e x f /11)(-+= 式中Q 为调整激励函数形式的Sigmoid 参数。该算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐含层逐层处理，并 传向输出层。每一层神经元的状态只影响下一层神经
计算机视觉技术在工业生产中的应用
计算机视觉技术在工业生产中的应用 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数 据中“感知”的科学。 那么计算机有那些主要技术呢？ 首先作为一个工程学科，计算机视觉寻求基于相关理论与模型来建立计算机视觉系统。这类系统的组成部分包括： （1）程序控制（例如工业机器人和无人驾驶汽车） （2）事件监测（例如图像监测） （3）信息组织（例如图像数据库和图像序列的索引建立） （4）物体与环境建模（例如工业检查，医学图像分析和拓扑建模）（5）交感互动（例如人机互动的输入设备） 其次，计算机视觉同样可以被看作是生物视觉的一个补充。在生物视觉领域中，人类和各种动物的视觉都得到了研究，从而建立了
这些视觉系统感知信息过程中所使用的物理模型。生物视觉与计算机视觉进行的学科间交流为彼此都带来了巨大价值。 计算机视觉包含如下一些分支：画面重建，事件监测，目标跟踪，目标识别，机器学习，索引建立，图像恢复等。 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。 视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能／自主系统中不可分割的一部分。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。 再次，物理是与计算机视觉有着重要联系的另一工业应用领域。计算机视觉关注的目标在于充分理解电磁波——主要是可见光与红 外线部分——遇到物体表面被反射所形成的图像，而这一过程便是基于光学物理和固态物理，一些尖端的图像感知系统甚至会应用到量子力学理论，来解析影像所表示的真实世界，计算机视觉同样可以被看作是物理学的拓展。 再次，另一个具有重要意义的应用领域是神经生物学，尤其是其
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。
BP神经网络地设计实例(MATLAB编程)
神经网络的设计实例(MATLAB编程) 例1 采用动量梯度下降算法训练BP 网络。训练样本定义如下： 输入矢量为 p =[-1 -2 3 1 -1 1 5 -3] 目标矢量为t = [-1 -1 1 1] 解：本例的MATLAB 程序如下： close all clear echo on clc % NEWFF——生成一个新的前向神经网络% TRAIN——对BP 神经网络进行训练 % SIM——对BP 神经网络进行仿真pause % 敲任意键开始 clc % 定义训练样本 P=[-1, -2, 3, 1; -1, 1, 5, -3]; % P 为输入矢量T=[-1, -1, 1, 1]; % T 为目标矢量
clc % 创建一个新的前向神经网络 net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingdm') % 当前输入层权值和阈值 inputWeights=net.IW{1,1} inputbias=net.b{1} % 当前网络层权值和阈值 layerWeights=net.LW{2,1} layerbias=net.b{2} pause clc % 设置训练参数 net.trainParam.show = 50; net.trainParam.lr = 0.05; net.trainParam.mc = 0.9; net.trainParam.epochs = 1000; net.trainParam.goal = 1e-3; pause clc % 调用TRAINGDM 算法训练BP 网络 [net,tr]=train(net,P,T);
计算机视觉复习题
《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。输入的是对虚拟场景的描述，通常为多边形数组，输出的是图像，即二维像素数组。
计算机视觉前沿与深度学习
视觉研究中投入巨大，在IEEE 模式分析与机器智能汇刊(IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE TPAMI)、计算机视觉国际期刊(International Journal of Computer Vision, IJCV)、IEEE图像处理汇刊(IEEE Transactions on Image Processing, IEEE TIP)、IEEE国际计算机视觉大会(IEEE Inter-national Conference on Computer Vision, IEEE ICCV)和IEEE国际计算机视觉与模式识别会议(IEEE Conference on Computer Vi-sion and Pattern Recognition, IEEE CVPR)等顶级国际期刊和会议上发表了许多重要学术论文，产生了许多国际一流的研究成果。其中最受到关注的研究是深度学习，而深度学习领域发表的论文70%以上是关于视觉图像识别方面的。 为了更好地开展学术交流，推动国内计算机视觉学科发展，进一步提升我国计算机视觉研究在国际领域的影响力，中国计算机学会成立了“计算机视觉专业组”。在本期专题中，计算机视觉专业组特别邀请了多位著名的视觉专家从不同角度撰文，介绍计算机视觉前沿与深度学习研究方面的最新进展。 香港中文大学助理教授王晓刚、博士孙祎、教授汤晓鸥共同撰写的《从统一子空间分析到联合深度学习：人脸识别的十年历程》文章，回顾了人脸识别近十年的发展历程。他们的团队使用深度学习开发了DeepID2+系统，在人脸识别最受关注的LFW(labeled faces in the wild)1数据集上取得了人脸确认任务的世界第一，识别率99.47%。深度学习在人脸识别上的巨大成功，并非只是利用复杂模型拟合数据集。DeepID2+系统的神经元响应有很多重要的性质，比如它是中度稀疏的，对人物身份和人脸属性有很强的选择性，对局部遮挡具有良好的鲁棒性。这些性 计算机视觉通常是指用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪/测量来实现对客观三维世界的理解。计算机视觉既是科学领域中富有挑战性的理论研究，也是工程领域中的重要应用，在图像检索、安全监控、人机交互、医疗诊断和机器人等领域具有广阔的应用前景。美国和欧洲等先进国家将计算机视觉列为对经济和科学有广泛影响的重大基本问题，计算机视觉也是“谷歌大脑”、“百度大脑”等研究计划中的核心项目。 计算机视觉作为一门学科始于20世纪60年代。随着个人计算机的普及，计算机视觉在80年代取得了重要进展。最近10年，随着计算机性能的大幅提升和互联网的快速发展，新的视觉特征、大数据、稀疏低秩、深度学习等技术的不断涌现，使计算机视觉又迎来了一次突飞猛进的发展，开辟出许多新的研究领域。国内高校与科研单位在计算机特邀编辑：王 涛1 查红彬2 1爱奇艺公司 2北京大学 计算机视觉前沿与深度学习关键词：计算机视觉 深度学习 1 标注过的户外脸部测试数据集。
人工智能计算机视觉发展分析
人工智能计算机视觉发展分析 计算机视觉是用电脑去识别物体的一种新技术。作为视觉来讲，必须要有眼睛与大脑两部分。计算机视觉的主要组成部分不是“眼睛”，而是“大脑”。 2011年，计算机视觉迎来了最伟大的突破。当年，谷歌人工智能实验室的杰夫·迪恩与斯坦福大学计算机系教授吴恩达合作，他们动用上万台电脑的计算资源，让计算机用深度学习算法在YouTube上观看了一千万段关于猫的视频，最后计算机终于完成了“猫脸识别”。这个项目是谷歌大脑在计算机视觉领域取得的巨大成功。 到了2014年，计算机视觉领域的ImageNet比赛第一次超越了人类肉眼识别图片的准确率——这标志着计算机视觉已经比人眼更加精准，因此具有极大地应用价值。 ImageNet国际挑战赛是计算机视觉领域最著名的比赛，被誉为国际计算机视觉领域的“奥林匹克”。它是2010年由美国斯坦福大学人工智能实验室的李飞飞教授主导推出的。早在2009年，ImageNet对1500万张图片进行了标注，涉及22000个类别的物体，李飞飞她们建立了一个规模空前的数据库。而且，她们公开了整个数据库，免费提供给全世界的人工智能研究团队。有了这个培育计算机大脑的数据库，科研工作者教会了计算机识别物体。 计算机视觉的基本原理
想要实现计算机视觉，首先需要有一个摄像头，然后把拍摄的照片成像在CCD上形成电子照片。这些电子照片是以像素为单位存储在计算机上的。每一个像素都可以看成是三个矩阵元，这些矩阵元给出了像素的RGB数值（每个数值都是整数，取值在0到255之间）。其中，R表示红色，是red的首字母； G表示绿色，是green的首字母；B表示蓝色，是blue的首字母。有了这三种基本颜色，就可以按照不同的权重叠加出千变万化的色彩。 计算机视觉所处理的主要对象就是这个RGB数值，因为每一张照片的像素很多，因此整张照片可以被看成是三个大的矩阵。 计算机视觉的本质，其实就是处理这三个矩阵，然后从这三个矩阵中提取出“特征信息”，比如对于动物的图片，可以提取的特征是“有没有尾巴？”以及“有没有毛？”等。通过对特征信息的提取与判断，可以实现“猫脸识别”或者“人脸识别”。人工智能是通过机器学习的方法，提取不同物体的特征，然后用分类器对各种事物进行分类识别。 计算机视觉的头部公司之一商汤科技与华东师范大学合作，编写了中国第一本人工智能教材《人工智能基础（高中版）》，在书中详细介绍了计算机视觉的算法实现及其基本原理。 计算机视觉有哪些相关企业与落地应用？ 计算机视觉领域的应用非常广泛，其主要的落地应用有以下几个大类。
计算机视觉在各个方面的应用
计算机视觉在各个方面的应用 摘要 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。 关键词：图像处理，模式识别，图像理解。 正文 1.1序言 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。其中包括计算计科学和工程、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。 所需要的知识储备以及相关课程如下， 图1-1 图1-2
1.1.2 现阶段的形式 视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的 图1-3计算机视觉与其他领域的关系 研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战（grand challenge）。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。为此我们将先介绍人类视觉。 人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与目前在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示相同的含义，而目前的计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序，只有这样计算机才能运行。为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。 智能计算机不但使计算机更便于为人们所使用，同时如果用这样的计算机来控制各种自动化装置特别是智能机器人，就可以使这些自动化系统和智能机器人具有适应环境，和自主作出决策的能力。这就可以在各种场合取代人的繁重工作，或代替人到各种危险和恶劣环境中完成任务。 1.1.3 简单原理 计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。例如，计算机视觉的一个重
《计算机视觉与图象处理》.
视觉检测技术基础》课程教学大纲 一、课程基本信息 1、课程代码：MI420 2 、课程名称（中/ 英文）：视觉检测技术基础/ Foundation of visual measurement technique 3、学时/ 学分：27/1.5 4、先修课程：高等数学，大学物理 5、面向对象：电子信息类专业本科生 6、开课院（系）、教研室：电子信息与电气工程学院仪器系自动检测技术研究所 7、教材、教学参考书：自编讲义 《机器视觉》，贾云得著，科学出版社，2000 《计算机视 觉》，马颂德著，科学出版社，1997 《图像工程》，章毓晋 著，清华大学出版社，2002 二、本课程的性质和任务 《视觉检测基础》是电子信息学院仪器系四年级本科生的选修课，通过本课程的学习，使学生初步了解视觉检测系统的构成及基本原理，每个组成部分如何选择设计，掌握相应的图像处理方法，增加学生的专业知识。通过上机实践提高学生的实际编程能力，增强感性认识，为以后科研、工作中遇到的相关问题提供一个解决的思想，并能实际运用。 三、本课程教学内容和基本要求
1. 基本要求 《视觉检测基础》作为本科生的选修课，应当主要立足于对学生知识的普及，主要讲述计算机视觉系统的组成、设计、处理等方面的基本知识，以课堂讲述为主，讲述中应结合日常生活实际，提高学生的学习兴趣，让学生掌握基本的处理过程及算法，并辅以实验手段进一步增强学生对视觉检测技术的了解，增加感性认识， 2. 教学内容 (1) 课堂教学部分 第一讲计算机视觉概述 一、什么是计算机视觉 二、计算机视觉的应用 三、计算机视觉的研究内容 1 、主要研究内容 2 、与其它学科的关系 第二讲成像原理与系统 一、成像几何基础 1、透视投影 2、正交投影 二、输入设备 1 、镜头 2 、摄像机
2017年计算机视觉行业现状及发展前景分析报告
(此文档为word格式，可任意修改编辑！）
正文目录 1 计算机视觉：未来之眼，人工智能的前哨 (6) 1.1 计算机视觉：人类的另一双“慧眼” (6) 1.2 巨头入主视觉领域，人工智能成行业新引擎 (8) 1.2.1 国外互联网巨头开启并购狂潮-苹果看“脸”VS谷歌注重运用 (9) 1.2.2国内计算机视觉最看“脸”，投融资如火如荼 (10) 1.3 欧美领跑产业趋势，市场空间巨大 (12) 1.3.1工业自动化需求驱动产业成长 (12) 1.3.2国内需求强劲，未来有望引领产业发展 (13) 2 生产需求和技术进步驱动计算机视觉行业发展 (16) 2.1 硬件是基础，算法是核心 (16) 2.2 计算机技术升级+巨头布局+产业政策“三驾马车”促进产业成长 (18) 2.2.1 图像处理与深度学习技术为行业内生驱动 (18) 2.2.2“机器换人”带来“视觉”设备广泛应用 (19) 2.2.3 政策为产业发展保驾护航 (20) 2.3 性能优越，应用领域广泛 (21) 2.3.1 比人类更敬业的“眼睛” (21) 2.3.2 应用广泛，大有作为 (22) 2.4 多维场景、嵌入式、一体化成为计算机视觉技术趋势 (23) 2.4.1 从二维场景重建迈向三维乃至通用视觉信息系统的构建 (23) 2.4.2 基于嵌入式的产品将取代板卡式产品 (24) 2.4.3 标准化、一体化解决方案也将是计算机视觉的必经之路 (25) 3 应用领域广泛，计算机视觉前景看好 (25) 3.1 智能制造领域迅速扩展，半导体与电子制造占据半壁江山 (25) 3.1.1 半导体电子制造：计算机视觉有效提升自动化水平 (26) 3.1.2 汽车制造：计算机视觉为汽车制造严格把关 (29) 3.1.3 生物医疗：计算机视觉为医疗影像、药品质控装上神秘的眼睛 (30) 3.2 消费应用领域快速扩展，打开未来想象空间 (31) 3.2.1 服务机器人：取代重复劳作，实现场景交互 (31) 3.2.2 无人驾驶：计算机视觉是无人驾驶汽车皇冠上的明珠 (32) 3.2.3 物流：OCR是智能物流的技术核心 (33) 3.2.4 安防监控：计算机视觉透视公共场所，助力智能安防 (33)
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
BP神经网络matlab实例
神经网络Matlab p=p1';t=t1'; [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t); %原始数据归一化net=newff(minmax(pn),[5,1],{'tansig','purelin'},'traingdx');%设置网络,建立相应的BP网络 net.trainParam.show=2000; % 训练网络 net.trainParam.lr=0.01; net.trainParam.epochs=100000; net.trainParam.goal=1e-5; [net,tr]=train(net ,pn,tn); %调用TRAINGDM算法训练BP网络 pnew=pnew1'; pnewn=tramnmx(pnew,minp,maxp); anewn=sim(net,pnewn); %对BP网络进行仿真 anew=postmnmx(anewn,mint,maxt); %还原数据 y=anew'; 1、BP网络构建 （1）生成BP网络 = net newff PR S S SNl TF TF TFNl BTF BLF PF (,[1 2...],{ 1 2...},,,) R?维矩阵。 PR：由R维的输入样本最小最大值构成的2
S S SNl：各层的神经元个数。 [1 2...] TF TF TFNl：各层的神经元传递函数。 { 1 2...} BTF：训练用函数的名称。 （2）网络训练 = [,,,,,] (,,,,,,) net tr Y E Pf Af train net P T Pi Ai VV TV （3）网络仿真 = [,,,,] (,,,,) Y Pf Af E perf sim net P Pi Ai T {'tansig','purelin'},'trainrp' BP网络的训练函数 训练方法训练函数 梯度下降法traingd 有动量的梯度下降法traingdm 自适应lr梯度下降法traingda 自适应lr动量梯度下降法traingdx 弹性梯度下降法trainrp Fletcher-Reeves共轭梯度法traincgf Ploak-Ribiere共轭梯度法traincgp Powell-Beale共轭梯度法traincgb 量化共轭梯度法trainscg 拟牛顿算法trainbfg 一步正割算法trainoss Levenberg-Marquardt trainlm
计算机视觉的现状与发展前景
计算机视觉的现状与发展前景 二十年前，计算机的出现使工作场所出现革命化发展。直到现在，约75％的办公室工作通过计算机和互联网来实现。1990年，大约15％美国家庭拥有了一台计算机，现在增加到70％。计算机视觉(Computer v|si0n)一词最早出现在P．H．Westonl 975 年的论文中。计算机视觉是以视觉处理理论为中心，属于人工智能范畴的一个新领域。它也是以图像处理、模式识别、计算机技术和生理学心理学为基础的信息处理科学中的一个重要分支。计算机视觉技术集数字图像处理、数字信号处理、光学、物理学、几何学、应用数学、模式识别及人工智能等知识于一体，其应用已经涉及到计算几何、计算机图形学、图像处理、机器人学等领域。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。计算机视觉研究的目标有两个：一个是开发从输入的图像数据自动构造场景描述的图像理解系统，另一个是理解人类视觉，以便有朝一日用机器代替人去作人类难以达到或根本无法达到的工作。当前，计算机视觉也是人工智能及机器人科学中颇为活跃的和卓有成效的热门研究课题。 视觉理解是计算机视觉系统的一个重要处理环节，当前，具有视党反馈功能的机器人已能代替人完成各种复杂的任务，如：产品的自动装配、焊接和检验、生物医学中的自动诊断、遥感照片的自动解释、各种车辆的自动导航等。这种赋予机器以类似人的视觉信息处理能力并为人类自身服务的美好愿望在一定范围或特定任务下已部分地成为现实。今天，计算机视觉的应用已渗透到机器人、天文、地理、医学、化学、物理等宏观及微观世界的各个研究领域。有人预言，计算机视觉是实现智能机器人和第五代计算机的关键因素之一。 计算机视觉是一个复杂的处理过程，景物理解及景物分析是其处理要点之一。用机器实现景物理解必须将输入的图像和预先存入的有关物体结构和环境约束知识进行交互作用，建立明确而有意义的描述理解。这种过程可归结为从一幅图像中提取景物信息，完成某些计算，在不同阶段的理解过程引入相关的先验知识，从而完成理解处理。类似的工作实际上早在50年代就已经开始了。目前，三维物体及景物分析工作的重点在三维物体与自然景物的识Ⅱ与分析上。80年代，在计算机视觉研究中占主导地位的是Mart教授提出的视觉计算理论框架，在这种框架下，Marr认为视觉可看做是三个层次的信息处理过程，而且要从计算理论、算法描述及硬件实现三个方面去实现三个层次的工作。三维物体识别研究自Mart教授创立视觉计算理论后取得了重大进展。这一理论的要点在于把视觉看成一个过程，它从外部世界的图像逐步产生对景物的三个层次的描述，即： a)初始简图——这是基本意义的灰度变动的局部几何性质，以线条勾画出的草图形式出现 b)二维半简图——该图主要描述物体可视面的表面方向和观察点到表面的距离} c)三维模型表示——这是物体形状的全部而清晰的描述。有人认为，Marr教授的视觉计算理论是肘计算机视觉研究的最杰出的贡献。 90年代，Rosenfeld认为应重视三个方面的工作，一是计算的鲁棒性问题，二是主动视觉(active vision)的研究，三是定性视觉的研究(qualitative vision)。有人把视觉定义为“根据tob_id_4068获得的图像理解景物信息的处理过程，而计算机视觉主要是利用计算机提供的手段和方法去完成这一信息处理过程。具体包括：视觉信息的获取图像预处理、分割、描述、识别理解等几步工作。1965年，L．Roberts关于“三维物体的感知”一文提出了几种获取三维信息的基本方法。这些基本方法至今还被计算机视觉研究领域普遍采用。目前，获取视觉信息的主要方法有主动法和被动法两大类，主动法需要对测试物体加入特殊的人造
图像处理与计算机视觉算法及应用
图像处理与计算机视觉算法及应用 图像处理与计算机视觉算法及应用（Algorithms for Image Processing and Computer Vision）（第2版）的配套代码。基于OpenCV库-matching code for the book"Algorithms for Image Processing and Computer Vision".Based on OpenCV Library. [上传源码成为会员下载此文件] [成为VIP会员下载此文件] 文件列表(点击判断是否您需要的文件，如果是垃圾请在下面评价投诉): 图像处理与计算机视觉算法及应用（第2版）\Chapter 1\capture.c .......................................\.........\lib0.c .......................................\.........\thr_glh.c .......................................\.........0\angular.c .......................................\..........\check.c .......................................\..........\convert.c .......................................\..........\display.c .......................................\..........\listGreyFiles.c
matlab BP神经网络
基于MATLAB的BP神经网络工具箱函数 最新版本的神经网络工具箱几乎涵盖了所有的神经网络的基本常用模型，如感知器和BP网络等。对于各种不同的网络模型，神经网络工具箱集成了多种学习算法，为用户提供了极大的方便[16]。Matlab R2007神经网络工具箱中包含了许多用于BP网络分析与设计的函数，BP网络的常用函数如表3.1所示。 3.1.1BP网络创建函数 1) newff 该函数用于创建一个BP网络。调用格式为： net=newff net=newff(PR,[S1S2..SN1],{TF1TF2..TFN1},BTF,BLF,PF) 其中， net=newff;用于在对话框中创建一个BP网络。 net为创建的新BP神经网络； PR为网络输入向量取值范围的矩阵； [S1S2…SNl]表示网络隐含层和输出层神经元的个数； {TFlTF2…TFN1}表示网络隐含层和输出层的传输函数，默认为‘tansig’； BTF表示网络的训练函数，默认为‘trainlm’； BLF表示网络的权值学习函数，默认为‘learngdm’； PF表示性能数，默认为‘mse’。
2）newcf函数用于创建级联前向BP网络，newfftd函数用于创建一个存在输入延迟的前向网络。 3.1.2神经元上的传递函数 传递函数是BP网络的重要组成部分。传递函数又称为激活函数，必须是连续可微的。BP网络经常采用S型的对数或正切函数和线性函数。 1) logsig 该传递函数为S型的对数函数。调用格式为： A=logsig（N） info=logsig（code） 其中， N：Q个S维的输入列向量； A：函数返回值，位于区间（0，1）中； 2）tansig 该函数为双曲正切S型传递函数。调用格式为： A=tansig（N） info=tansig（code） 其中， N：Q个S维的输入列向量； A：函数返回值，位于区间（-1，1）之间。 3）purelin 该函数为线性传递函数。调用格式为： A=purelin（N） info=purelin（code） 其中， N：Q个S维的输入列向量； A：函数返回值，A=N。 3.1.3BP网络学习函数 1）learngd 该函数为梯度下降权值/阈值学习函数，它通过神经元的输入和误差，以及权值和阈值的学习效率，来计算权值或阈值的变化率。调用格式为： [dW,ls]=learngd(W,P,Z,N,A,T,E,gW,gA,D,LP,LS) [db,ls]=learngd(b,ones(1,Q),Z,N,A,T,E,gW,gA,D,LP,LS)