基于OpenCV的计算机视觉技术实现15
计算机视觉与数字摄影测量的结合展望
计算机视觉与数字摄影测量的结合展望摘要：摄影测量在进入数字摄影测量时代就已经与计算机视觉技术紧密的联系在了一起，计算机视觉技术的快速发展给近景摄影测量带来了巨大的变革。本文分别简要介绍了摄影测量和计算机视觉技术，重点阐述了两者的异同点，最后做出总结。 关键字：计算机视觉；数字摄影测量；差异；影响匹配 1前言 摄影测量的发展经过了三个阶段，现已进入数字摄影测量阶段。数字摄影测量以数字影像为基础，通过计算机分析和量测来获取被摄物体的三维空间信息，正在成为国际公认的地球空间数据获取的重要手段[1]。数字摄影测量利用一台计算机，加上专业的摄影测量软件，就代替了过去传统的、所有的摄影测量的仪器。其中包括纠正仪、正射投影仪、立体坐标仪、转点仪、各种类型的模拟测量仪以及解析测量仪。数字摄影测量的发展，计算机不仅可以代替人工进行大量的计算，而且已经完全可能代替人眼来识别同名点，从而为摄影测量开辟了真正的自动化道路[2]。 计算机视觉是一个相对年轻而又发展迅速的领域。80年代以来，计算机视觉的研究已经历了从实验室走向实际应用的发展阶段，而计算机工业水平的飞速提高以及人工智能、并行处理和神经元网络等学科的发展，更促进了计算机视觉系统的实用化和涉足许多复杂视觉过程的研究[3]。其目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力，这种能力将不仅使机器能感知三维环境中物体的几何信息，包括它的形状、位置、姿态、运动等，而且能对它们进行描述、存储、识别与理解[4]。数字摄影测量具有类似的目标，也面临着相同的基本问题。数字摄影测量学涉及多个学科，如图像处理、模式识别以及计算机图形学等。由于它与计算机视觉的联系十分紧密，有些专家将其看成是计算机视觉的分支。 2数字摄影测量与计算机视觉的差异 2.1出发点不同导致基本参数物理意义不同 计算机视觉是研究怎样用计算机模拟人的眼睛，实现机器人的视觉，它是以眼睛（摄影机）中心与光轴构成的坐标系为准，它定义的平移量是空间坐标系相对于摄影机坐标系的平移量。而摄影测量是测绘地形图的重要生产手段，它以空间（地面）统一坐标系为基准，如在一个地区进行航空摄影测量，所有摄影机的空间位置与影像的坐标都相对于该空间坐标系。因此，在摄影测量中的“外定向”是确定影像在空间相对于物体的位置与方位；而计算机视觉通常从另一个方向描述这个问题：搜索物体相对于影像的位置与方位。 2.2出发点不同导致基本公式的不同 由于物体与影像基本关系之间的差异，从而引起计算机视觉与摄影测量之间的基本公式的差异。计算机视觉与摄影测量都是研究物体与影像关系的，因此，描述三维物体与二维影像坐标之间的关系公式是它们的基本公式。计算机视觉最基本的公式用齐次坐标的投影方程表达为[5,6]：
关于计算机视觉的若干思考
浅谈计算机视觉 当看到幻灯片上播放的两张看上去相同的图片，一张毫无秘密，一张却隐藏着机密的时候，我觉得很是神奇，原来还会有这种加密方式。不同于摩斯密码，我觉得这种加密方式正是计算机时代的一个代表。 机器视觉，计算机视觉，图像处理，图像分析，这些名词好像都出现在了 老师的课堂上，通过查阅资料得知，这些名词在技术和应用领域上他们都有着相当大部分的重叠，这些学科的基础理论大致是相同的，甚至让人怀疑他们是同一学科被冠以不同的名称。 但是，又好像存在着一些细小的不同。例如，机器视觉主要是指工业领域 的视觉研究，例如自主机器人的视觉，用于检测和测量的视觉。这表明在这一领域通过软件硬件，图像感知与控制理论往往与图像处理得到紧密结合来实现高效的机器人控制或各种实时操作。计算机视觉的研究对象主要是映射到单幅或多幅图像上的三维场景，例如三维场景的重建。计算机视觉的研究很大程度上针对图像的内容。图像处理与图像分析的研究对象主要是二维图像，实现图像的转化，尤其针对像素级的操作，例如提高图像对比度，边缘提取，去噪声和几何变换如图像旋转。这一特征表明无论是图像处理还是图像分析其研究内容都和图像的具体内容无关。这里，我就计算机视觉进行初步的了解与分析。 计算机视觉，顾名思义，即为利用计算机对图像进行处理的过程。不管进 行何种场景的应用，都必须进行识别，运动，场景重现，图像恢复等基本问题的算法处理。其系统主要包括：图像获取，预处理，特征提取，检测分割，高级处理等基本组成。
下面就图像加密过程进行初步分析：首先，进行图像的获取，拿到一张图片利用一个或多个图像感知器提取数字图像，根据感知器的类型会得到不同类型的数字图像；接着，进行预处理，在对图像实施具体的计算机视觉方法来提取某种特定的信息前，一种或一些预处理往往被采用来使图像满足后继方法的要求。例如：二次取样保证图像坐标的正确；平滑去噪滤除感知器引入的设备噪声等；然后，进行特征提取，提取出这幅图像的特征要素；进行检测分割，分割出所要进行隐藏图像的部分，以便于进行后续操作；再进行高级处理，及隐藏信息。 通过查阅资料得知，其中一种隐藏信息的方式为将数字图像转化为二值图像，即只有黑和白的像素，不存在灰色过度的图像，进行处理。利用二值图像的算法主要有图像分块嵌入法，流程修改嵌入法，基于图像特征嵌入法等。但是，利用二值图像嵌入信息，也有不足：在黑白图像中，若把一片全是“0”像素中间突然嵌入一个“1”像素，相当于在一片黑图片当中突然点了一个白点，这会很容易引起人眼的察觉，故而不是很好的信息嵌入策略。 通过了解，我发现有关这一方面的研究还有更深的发展空间，而且在信息化的今天，利用计算机视觉进行图像的处理以及信息的嵌入可以更好的为我们的工作生活提供便利。 且计算机视觉是一个交叉学科，需要多种学科的共同发展，符合当今时代特征。所以，在我看来，计算机视觉是一个未来前景广阔，信息集成度高，市场认可度高的研究方向。
人工智能与计算机视觉
过去几年，全球的互联网公司包括谷歌、微软、Facebook以及中国的百度、阿里巴巴都在加强人工智能领域的投资，设立自己的人工智能研究院。vivo是第一家设立专攻人工智能方向研究院的中国手机公司。此举是vivo内部已经确立的一份3-5年的中长期发展的战略规划，未来对人工智能的发展研究是必然趋势，vivo公司创始人兼CEO沈炜曾表示“人工智能和5G的结合将会是5G时代手机发展的趋势”。 今年我们看到vivo在产品上不少创新，比如AI拍照、商用屏下指纹技术等等，这些都是基于生物特征(biometrics)的鉴别技术，除此之外还有对人脸、虹膜、指纹、声音等特征上的识别，这些大多涉及到视觉信息，正是体现了计算机视觉的应用性，那什么是计算机视觉呢? 计算机视觉技术的概念 正像其它学科一样，一个大量人员研究了多年的学科，却很难给出一个严格的定义，模式识别如此，目前火热的人工智能如此，计算机视觉亦如此。与计算机视觉密切相关的概念有视觉感知(visual perception),视觉认知(visual cognition),图像和视频理解( image and video understanding)。这些概念有一些共性之处，也有本质不同。 从广义上说，计算机视觉就是“赋予机器自然视觉能力”的学科。自然视觉能力，就是指生物视觉系统体现的视觉能力。一则生物自然视觉无法严格定义，在加上这种广义视觉定义又“包罗万象”，同时也不太符合40多年来计算机视觉的研究状况，所以这种“广义计算机视觉定义”，虽无可挑剔，但也缺乏实质性内容，不过是一种“循环式游戏定义”而已。 实际上，计算机视觉本质上就是研究视觉感知问题。视觉感知，根据维科百基(Wikipedia)的定义, 是指对“环境表达和理解中，对视觉信息的组织、识别和解释的过程”。根据这种定
浅谈机器人视觉技术
浅谈机器人视觉技术 摘要 机器人视觉是使机器人具有视觉感知功能的系统，是机器人系统组成的重要部分之一。机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的二维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置。机器人视觉广义上称为机器视觉，其基本原理与计算机视觉类似。计算机视觉研究视觉感知的通用理论，研究视觉过程的分层信息表示和视觉处理各功能模块的计算方法。而机器视觉侧重于研究以应用为背景的专用视觉系统，只提供对执行某一特定任务相关的景物描述。机器人视觉硬件主要包括图像获取和视觉处理两部分，而图像获取由照明系统、视觉传感器、模拟－数字转换器和帧存储器等组成。本文介绍了机器人的发展以及视觉计算理论和视觉的关键技术。 关键词：机器人、视觉、计算、关键技术 一、机器人发展概述 科学技术的发展,诞生了机器人。社会的进步也提出要求,希望创造出一种能够代替人进行各种工作的机器,甚至从事人类不能及的事情。自从1959年诞生第一台机器人以来,机器人技术取得了很大的进步和发展,至今已成为一门集机械、电子、计算机、控制、传感器、信号处理等多学科门类为一体的综合性尖端科学。当今机器人技术的发展趋势主要有两个突出的特点:一个是在横向上,机器人的应用领域在不断扩大,机器人的种类日趋增多;另一个是在纵向上,机器人的性能不 断提高,并逐步向智能化方向发展。前者是指应用领域的横向拓宽,后者是在性能及水平上的纵向提高。机器人应用领域的拓宽和性能水平的提高,二者相辅相成、相互促进。 智能机器人是具有感知、思维和行动功能的机器,是机构学、自动控制、计算机、人工智能、微电子学、光学、通讯技术、传感技术、仿生学等多种学科和技术的综合成果阎。智能机器人可获取、处理和识别多种信息,自主地完成较为复杂的操作任务,比一般的工业机器人具有更大的灵活性、机动性和更广泛的应用领域。要使机器人拥有智能,对环境变化做出反应,首先,必须使机器人具有感知
浅谈计算机视觉与数字摄影测量
浅谈计算机视觉与数字摄影测量 发表时间：2018-06-19T16:47:42.070Z 来源：《基层建设》2018年第12期作者：熊健1 汪军2 施航3 [导读] 摘要：计算机视觉是数字摄影测量的重要组成部分，研究其相关课题有着重要意义。 1江苏省地质勘查技术院江苏南京 210000；2安徽省第四测绘院安徽合肥 230000 3华东冶金地质勘查局八一一地质队安徽滁州 239000 摘要：计算机视觉是数字摄影测量的重要组成部分，研究其相关课题有着重要意义。本文首先对相关内容做了概述，分析了计算机视觉与数字摄影测量的处理流程，并结合相关实践经验，分别从多个角度与方面就计算机视觉技术在影像处理系统中的实际应用展开了研究，阐述了个人对此的几点看法与认识，望有助于相关工作的实践。 关键词：计算机；视觉；数字摄影；测量 1前言 计算机视觉与数字摄影测量是一项实践性较强的综合性工作，其具体实施方法的特殊性不言而喻。该项课题的研究，将会更好地提升对计算机视觉的分析与掌控力度，从而通过合理化的措施与途径，进一步优化该项工作的最终整体效果。 2计算机视觉技术核心问题 视觉问题复杂性的本质在于相对声音等物理信号的描述，视觉信号充满了非常丰富的信息，描述起来也更加困难。比如，很多图像中蕴含了大量简单（如颜色、形状、纹理、几何特征等）及复杂（如场景、字符、物体分布、人物而部特征、人体姿势等）信息并具有较大的动态范围和主观性，如何攻克图像信息提取过程中的各种难题一直是当今计算機图像学研究的热点问题。而且，在科学家们还未完全破译生物视觉系统的奥秘的前提下，大多数CV问题只能采用“逆向推导机制”—依据己知或假设的关联将视觉系统的输入（数字图像）和输出（语义描述）对应起来，通过图片猜测真实世界物体具有的形状，照明度以及颜色分布。因此，基于概率论和数理统计的数学模型是最适合解决这类逆推问题的工具，这也是目前CV领域普遍采用各种统计模型和机器学习算法的本质原因。由于各种学习机制和统计模型需要基于先验知识并建立在对待测图像内容的约束、简化及假设的基础上，和生物视觉几亿年的发展进化相比，其建立的数学模型也只能片而而且粗糙地描绘出视觉系统输入与输出之间的关系。因此，对某组特定图像检测时表现十分优秀的系统，往往对另一组语义相同的图片素手无策；很多看似稳定的机器学习机制，在增加样本种类和数量后，检测率反而会下降；很多设计复杂的检测算法在实际应用中的表现反而不如一些简单且基本的数学描述困。 3计算机视觉与数字摄影测量的处理流程 3.1立体视觉 立体视觉是计算机视觉中的一个重要分支，一直是计算机视觉研究的重点和热点之一，在20多年的发展过程中，逐渐形成了自己的方法和理论。立体视觉的基本原理是从两个（或多个）视点观察同一景物，以获取在不同视角下的感知图像，通过三角测量原理计算像像素间的位置偏差（即视差）来获取景物的三维信息，这一过程与人类视觉的立体感知过程是类似的。一个完整的立体视觉系统通常可分为图像获取、摄像机定标、特征提取、影像匹配、深度确定及内插等6个大部分。其中影像匹配是立体视觉中最重要也是最困难的问题，也是计算机视觉和数字摄影测量的核心问题。 3.2影像匹配 立体视觉的最终目的是为了恢复景物可视表面的完整信息。当空间三维场景被投影为二维图像时，同一景物在不同视点下的图像会有很大不同，而且场景中的诸多因素，如光照条件，景物几何形状和物理特性、噪声干扰和畸变以及摄像机特性等，都被综合成单一的图像中的灰度值。因此，要准确地对包含了如此之多不利因素的图像进行无歧义的匹配，显然是十分困难的。 在摄影测量中最基本的过程之一就是在两幅或者更多幅的重叠影像中识别并定位同名点，以产生立体影像。在模拟摄影测量和解析摄影测量中，同名点的识别是通过人工操作方式完成的；而在数字摄影测量中则利用计算机代替人工解决同名点识别的问题，即采用影像匹配的方法。 3.3多目立体视觉 根据单张相片只能确定地面某个点的方向，不能确定地面点的三维空间位置，而有了立体像对则可构成与地面相似的立体模型，解求地面点的空间位置。双目立体视觉由不同位置的两台或者一台摄像机（CCD）经过移动或旋转拍摄同一幅场景，就像人有了两只眼睛，才能看三维立体景观一样，然后通过计算空间点在两幅图像中的视差，获得该点的三维坐标值。现在的数字摄影测量中的立体像对技术通常是在一条基线上进行的，但是由于采用计算机匹配替代人眼测定影像同名像对时存在大量的误匹配，使自动匹配的结果很不可靠。其存在的问题主要是，对存在特殊结构的景物，如平坦、缺乏纹理细节、周期性的重复特征等易产生假匹配；在摄像机基线距离增大时，遮挡严重，能重建的空间点减少。为了解决这些问题，降低双目匹配的难度，自1986年以来出现了三目立体视觉系统，即采用3个摄像机同时摄取空间景物，通过利用第三目图像提供的信息来消除匹配的歧义性。采用“多目立体视觉技术”可以利用摄影测量的空中三角测量原理，对多度重叠点进行“多方向的前方交会”，既能较有效地解决随机的误匹配问题，同时又能增加交会角，提高高程测量的精度。这项技术的应用，将很大程度地解决自动匹配结果的不可靠性，提高数字摄影测量系统的准确性。 4计算机视觉技术在影像处理系统中的实际应用 4.1计算机视觉技术关于图像的预处理的應用 影像测量系统在采集图像的时候，很容易受到周围环境的影响，例如：电磁波的干扰，光的折射，温度的影响等，这将很容易导致测量系统采集到事物图像在播发过程中都会夹杂着刺耳的噪声，对测量物品的边缘描述过于模糊，使得零件的精准度的测量受到了影响。因此需要把计算机视觉技术和影响测量系统的应用结合在一起，在测量产品，处理图像过程中，需要进行原始图像的修改和清晰度的矫正并且选择性的过滤影响产品测量的噪声。由于在测量过程中结合了计算机视觉技术，所以在图像的预处理的时候，不需要对图画质量的降低，可以运用计算机视觉技术对于图像进行修改，重要的部位采用灰色直方图修改技术特别标出，其他部位选择性消除。虽然计算机技术跟影像测量系统的结合很好的处理了这些的问题，但是也要避免在测量过程中受到噪音的干扰，从而使得图像变质。因此，在测量的时候可以先对周围环境进行预处理，采用计算机视觉技术中的边缘保持滤波算法降低周围环境的噪声影响，从而保证了测量图像的精确性。 4.2计算机视觉技术关于图像边缘处理的应用
浅谈视觉传感器
浅谈视觉传感技术 王恋 （重庆理工大学，贵州省安顺市561009） 摘要：随着科学技术的发展，传感器的研究和应用变得越来越重要，它成为获取信息的重要技术手段，针对不同的应用传感器技术也分为：光电传感技术、光纤传感技术、视觉传感技术、生表面波传感技术、生物传感技术、化学传感技术、前沿传感技术这七大类传感技术，本文将着重介绍视觉传感技术。视觉传感技术因其硬件成本的显著降低，性能的极大提升以及具备了大规模推广的条件得到了绝大多数研究者和工业生产者的青睐，这为视觉传感技术的发展前景奠定了基础，但同时也存在测量精度问题，视觉传感器对环境的高要求也是视觉传感器需要解决的问题，只有提高了测量精度问题和适应环境变化的问题才能使得视觉传感器更具有竞争力和自身优势。 关键词：信息；传感技术；视觉传感技术；测量精度；适应环境 On visual sensing technology Wang Lian (Chongqing University of technology,Anshun City,Guizhou Province,561009,China) Abstract：With the development of science and technology,research and application of the sensor becomes more and more important,it has become an important technical means to obtain information,according to the application of different sensor technologies are also divided into:photoelectric sensor technology,optical fiber sensing technology,visual sensing technology, surface wave sensor technology,biological sensor technology,chemical sensing technology,the sensor technology frontier seven kinds of sensing technology,this paper will focus on the visual sensing technology.Because the visual sensing technology significantly reduce the hardware cost,greatly enhance the performance and have a large-scale promotion of the conditions have been most researchers and industrial producers favor,which laid the foundation for future vision sensing technology,but there are also problems of measurement accuracy,the problem of the high requirement of visual sensor is also a visual environment the sensor needs to be solved,only to improve the measurement accuracy and to adapt the change of environment problems in order to make the visual sensor has more advantages and competitiveness Key words：Information;sensing technology;vision sensing technology;measurement accuracy;adaptation to the environment 0引言 视觉源于生物界获取外部环境信息的一种方式，是自然界生物获取信息的最有效手段，是生物智能的核心组成之一。人类80%的信息都是依靠视觉获取的，基于这一启发研究人员开始为机械安装“眼睛”使得机器跟人类一样通过“看”获取外界信息，由此诞生了一门新兴学科——计算机视觉，人们通过对生物视觉系统的研究从而模仿制作机器视觉系统，尽管与人类视觉系统相差很大，但是这对传感器技术而言是突破性的进步。视觉传感器技术的实质就是图像处理技术，通过截取物体表面的信号绘制成图像从而呈现在研究人员的面前。视觉传感技术的出现解决了其他传感器因场地大小限制或检测设备庞大而无法操作的问题，由此广受工业制造界的欢迎。本文通过对比视觉传感技术的优缺点以及发展趋势来展示视觉传感技术的兴起和应用。 1视觉传感技术概述 视觉传感技术是传感技术七大类中的一个，视觉传感器是指[1]：通过对摄像机拍摄到的图像进行图像处理，来计算对象物的特征量（面积、重心、长度、位置等），并输出数据和判断结果的传感器。视觉传感器具有从一整幅图像捕获光线的数以千计的像素。图像的清晰和细腻程度通常用分辨率来衡量，以像素数量表示。在捕获图像之后，视觉传感器将其与内存中存储的基准图像进行比较，以做出分析。它是基于生物视觉和计算机视觉所提出的。视觉传感器是50年代后期出现的，发展十分迅速，是机器人中最重要的传感器之一。机器人视
浅谈我对数字图像相关测量技术优越性的认识
浅谈 我对数字图像相关测量技术优越性的认识 年级: 学号: 姓名: 专业: 年月日
论文 摘要 数字图像相关测量技术是现代数字图像处理技术与光测力学结合的产物。它作为一种新型的非接触式光学测量方法，具有独特的优势，已经成为现代光测力学领域引人瞩目的测试方法。数字图像相关方法由于测量精度高和非接触性等特点，可以弥补土木工程中现有测量方法的不足，可以解决土木结构实验中的很多难题。 关键词：数字图像相关测量技术；应用；优越性
Abstract Digital image correlation technique (DIC) is the product of the combination of modern digital image processing technology and photo mechanics. As a new non-contact optical measuring tech nique, DIC, because it’s special advantage, has become a very popular measuring method in modern advanced photo mechanics’field. Digital image correlation can make up for the deficiency of the existing measurement methods in civil engineering，and also can solve some problems in structural experiment． Keywords: Digital image correlation technique; Application; Advantage
浅谈人工智能中六大关键技术
浅谈人工智能中六大关键技术 当前，人工智能可谓是科技领域炙手可热的话题了，很多公司完善人工智能技术，研发人工智能产品。从Siri语音到智能家居，从无人驾驶到人工智能机器人，人工智能正在一步步改变我们的生活方式，我们还在憧憬着，人工智能还能带给我们些什么。现如今，人工智能已经逐渐发展成一门庞大的技术体系，在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、深度学习、人机交互、自然语言、机器视觉等多个领域的技术，下面进行这些人工智能中这些关键技术的介绍。 机器学习 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域。通过研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。通过知识结构的不断完善与更新来提升机器自身的性能，这属于人工智能的核心领域。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据（样本）出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。阿尔法Go就这项技术一个很成功的体现。 根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。 深度学习技术 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。深度学习可以有人监督（需要人工干预来培训基本模型的演进），也可以无人监督（通过自我评估自动改进模型）。深度学习目前广泛运用于各类场合，在财资管理领域，如可以通过深度学习来进行现金流预测和头寸智能化管理。 深度学习则是是机器学习各项技术中发展最旺盛也是最成功的一个分支。我们常说的人工神经网络是机器学习中的一种算法。机器学习的其他算法包括聚类算法、贝叶斯算法等。在量化交易、智能投资和智能风控中，往往会应用机器学习技术。 人机交互
浅谈计算机视觉技术
浅谈计算机视觉 随着数字多媒体技术的快速发展，人机交互成为人类生活中不可或缺的一部分。作为计算机技术的一个重要分支，计算机视觉技术近些年来得到了广泛重视，它为人机交互提供了更广阔的发展空间。 计算机视觉就是用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量的机器视觉，在电脑中做进一步的图像处理后成为适合人眼或者检测仪器检测的图像。计算机视觉与图像处理、图像分析、机器人视觉和计算机视觉是彼此密不可分的学科，但相比之下又有不同：计算机视觉的研究对象主要是映射到单幅或多幅图像上的三维场景，例如三维场景的重建。计算机视觉的研究很大程度上针对图像的内容。对于一个计算机视觉系统来说，它主要包括以下部分：程序控制、事件检测、信息组织、物体与环境建模、交感互动。计算机视觉系统的结构很大程度上依赖于其具体应用方向，同时也可由其功能决定：是预先固定的抑或是在运行过程中自动学习调整。但在所有的计算机视觉系统中，图像处理、预处理、特征提取、检测/分割、高级处理几乎是必不可少的。 识别、运动、场景重建、图像恢复是计算机视觉中较为经典的问题。其中，识别就是判定一组图像数据中是否包含某个特定的物体，图像特征或运动状态。这一问题通常可以通过机器自动解决，但是到目前为止，还没有某个单一的方法能够广泛的对各种情况进行判定：在任意环境中识别任意物体。对于运动问题，基于序列图像的对物体运动的监测包含多种类型，例如自体运动和图像跟踪。在场景重建方面，给定一个场景的二或多幅图像或者一段录像，场景重建寻求为该场景建立一个计算机模/三维模型。最简单的情况便是生成一组三维空间中的点。更复杂的情况下会建立起完整的三维表面模型。而在图像恢复中，计算机视觉主要用来移除图像中的噪声。 在进行计算机视觉方面的系统开发时，有一个很有用的工具库，即OpenCv,它是Intel资助的开源计算机视觉库，是一套关于计算机视觉的开放源代码的API 函数库，由一系列C函数及C++类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。一个典型的计算机视觉算法应包括：数据获取(视频和图像)、预处理（降低噪声，光照、亮度归一化，模糊化，锐化，腐蚀，膨胀等）、特征提取、特征选择、分类器涉及与训练、分类判别。OpenCv对于这六个部分，分别提供了API。但在进行相关部分的研究时，仅有OpenCv是满足不了开发人员的需要的，这就需要去查阅计算机视觉、模式识别、机器学习领域顶级会议、期刊、杂志上面发表的文章，然后再根据这些文章中阐述的原理和方法，来编程实现需要的东西。 随着计算机硬件性能的不断提高，计算机视觉技术的应用从传统的工业自动化、移动机器人视觉导航、医学图像分析、遥感图像等领域逐渐扩展到基于生物特征的识别和验证、基于视觉的人机接口和人机交互、视频监控等领域。在这些以人为中心的计算机视觉应用中，人体是主要对象，涉及对人体的静态和动态特征检测、识别及理解。在现实生活中，我们需要计算机对自然、连续的动作和行为进行分析。基于这种事实，一些技术难题由此而生：分布式视觉信息处理方法和系统、自然连续动作和行为的分割及多层次模型、基于上下境行为的理解。 通过计算机视觉课程讲座的学习，我对该课程有了初步了解，而文中所提的相关概念和理解是我通过查阅相关文献和网络资源所总结的。如果所述的一些技术难题得到解决，将给社会带来极大的经济效益。
浅谈计算机视觉技术在机场安全运行及航班保障中的应用
浅谈计算机视觉技术在机场安全运行及航班保障中的应用 摘要：计算机视觉技术是在计算机技术基础上发展而来的，主要用于数据信息 获取，将其应用在机场安全运行及航班保障中，可以实现对信息集成化控制，大 大提升了生产效率。目前我国处于快速发展时期，所以要树立起创新意识，积极 引入计算机视觉技术。在应用中不断完善技术，可以发挥出更大作用，创造出巨 大经济效益。 关键词：计算机视觉技术；机场安全运行；航班保障；应用 1计算机视觉技术相关概念 1.1相关概念 计算机视觉技术是在图像与信号处理技术、概率分析统计、网络神经技术以 及信息处理技术的基础上，与计算机系统相连来分析、处理数据信息的一项视觉 信息的技术，它是在现代社会科学技术发展下新兴起的一项高新技术。在技术运 行上具体是通过用摄像机来代替人眼，计算机主体充当人的大脑，使其能够在技 术的支撑下进行识别、判断以及记忆目标的功能，代替人类进行部分生产作业。 现如今，该项技术已在众多领域得到推广使用。 1.2工作原理 在亮度满足要求的情况下，摄影机开始通过镜头对具体事物的图像信息进行 采集，接着利用进行内部信息的输送，计算机系统迅速响应与接收，并利用图像 处理技术进一步处理原始图像，优化图像效果，分类与整理图像中的关键信息， 从而识别提取到所需的精准、高层次的抽象信息，最后再将信息储存到数据库中，以用来实时对需识别事物与所储存信息的进行对比，高效地完成技术运行作 业。 1.3理论框架 自20世纪80年代起，计算机视觉技术在市场上所占比例开始直线攀升，从 理论的归纳提出，到应用策略问题的解决，计算机视觉技术在不断的完善。视觉 计算理论研究层次涵盖计算机理论、算法以及实际执行等多个方面。如若以计算 机的理论视角入手來分析视觉技术，需要借助于要素图、维图以及三维模型表像 来进一步探索。在此过程中，我们通过有效信息的传送进而去完成处理、识别等 作业。视分析作业的复杂程度，大致可分为低层、中层、高层视觉处理三大层次，方便于用户根据需求自行选择，快捷地完成功能命令。 2设计计算机视觉系统构成 计算机视觉技术是精密测试技术领域内最具有发展潜力的新型技术，它不仅 结合了电子学、光学探测、图像处理和计算机技术，更是将机器视觉引用到工业 检测中，实现对物体的平面或三维位置尺寸的快速测量，它的快速、柔韧、自动 等突出优点，让它在现代制造业中有着重要的应用前景。 2.1照明条件的设计 在对于物体表征的测量上，创设环境是图像分析处理的前提，它的工作原理 主要是通过光线反射将影像投射到光电传感器上。因此，人们要想获得高清的图像，就必须营造一个好的照明条件。 为了达到这一目的，必须要根据实际情况来进行处理，不过总的目标是不变的，那就是有助于图像的处理和提取分析。在照明条件的设定中，主动视觉系统 结构光是一个典例。 2.2数据采集的处理
机器视觉应用浅谈
浅谈机器视觉 以镜架为例 Ap0708133谢贺华 摘要：在制造业中各国迅速发展对产品要求越来越高，为了保重产品质量检测要求也步步提高，为了实现低成本，机器视觉检测发挥极其明显的作用，本文简述机器视觉的原理，以镜架为例，映射机器视觉的必要性和发展潜在能力。 关键词：机器视觉测量 一机器视觉概述 在现有的测量技术中，由于环境的各不相同，人对其产品和零件等的测量苦难程度也有所区别，随着科学技术的发展在很多人无法长期属于其中的环境作业与研究均可通过以机器代替进行监控与观察。机器视觉就是以机器摄像头和机器内部程序通过人为改动或设置以满足在不同恶劣环境代替人眼检测活动等的技术。 1.1基本原理 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中，为了克服自身能力、能量的局限性，发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。这类机器，我们通常称为智能机器，它能模拟人类的功能，能感知外部世界并有效地解决人所希望解决的问题。人类感知外部世界主要是通过视觉、触觉、听觉和嗅觉等感觉器官，而视觉，是人类最重要的感觉功能。视，就是看；觉，就是感觉、感知。通过看来感知外部世界丰富多采的信息。“百闻不如一见”这句话生动地说明了视觉，对获得客观世界信息的重要性。据统计，人所感知的外界信息有80% 以上是由视觉得到的，通过视觉，我们可以感受到物体的位置，亮度以及物体之间的相互关系等。因此，对于智能机器来说，赋予机器人类的视觉功能对发展智能机器是极其重要的，由此形成了一门新的学科——机器视觉。 机器视觉是研究用计算机来模拟生物视觉功能的学和技术，机器视觉的主要目标是用图象来创建和复现实世界模型，然后认知现实世界。简单的说，机器视觉就是使机器具备“看”的功能，使机器能认识和能确定它所见范围内目标的位置。
浅谈视觉技术在机械自动化中的运用
浅谈视觉技术在机械自动化中的运用 发表时间：2018-08-10T15:33:24.657Z 来源：《科技中国》2018年4期作者：龚泽一 [导读] 摘要：随着现代社会的不断发展，对机械制造水平提出了更高的要求，现代机械制造企业必须重视。机器视觉技术在机械制造过程中的应用，在发展过程中，取代人眼的识别环节，识别结果。高质量的实际工作状态，逐步提高整体工作效率。本文从分析机器视觉技术的内涵入手，阐述了机器视觉技术的内涵。将机器视觉技术应用于自动化机械制造领域，旨在实现现代机械制造业的可持续发展。 摘要：随着现代社会的不断发展，对机械制造水平提出了更高的要求，现代机械制造企业必须重视。机器视觉技术在机械制造过程中的应用，在发展过程中，取代人眼的识别环节，识别结果。高质量的实际工作状态，逐步提高整体工作效率。本文从分析机器视觉技术的内涵入手，阐述了机器视觉技术的内涵。将机器视觉技术应用于自动化机械制造领域，旨在实现现代机械制造业的可持续发展。 关键词：机器视觉技术；机械制造；自动化 前言：基于节省劳动力的视觉技术的推广也可以达到机械制造自动化的目的，在此基础上，当代企业在发展过程中或为了稳定其在市场竞争中的地位，应将机器视觉技术应用于工件的测量，为工件的发展提供良好的基础条件。ENT的机械制造工艺，实现了高质量的加工条件。下面是机器视觉技术在我的应用领域的详细描述。希望能为当代机械制造业的健康稳定发展提供有利的文本参考，并引导其发展。不断改进自身的技术应用手段。 一、机器视觉技术内涵分析 机器视觉技术即基于计算机技术应用的基础上对人类视觉功能进行模拟，实现对物象信息的识别，同时达成信息测量、检测、定位目的。机器视觉技术在应用过程中CCD摄像机是其重要组成部分，即在物象信息提取过程中可利用CCD摄像机将物象转换至图像，并置入到处理系统中，继而对图像信息展开全方位分析行为，获取到相关信息数据，如，图像色彩等。同时在图像转换过程中需将其以数字的形式呈现出来，最终由此达成检测结果的准确输出，提升整体视觉判断能力。另外，机器视觉技术具备噪音小、测量结果精准度高等优势，因而在当代社会发展过程中应注重对其展开大力推广行为，形成高效率物象信息处理状态。 二、机器视觉技术在自动化机械制造中的实践运用 （一）在精密测量中的运用 机器视觉技术可运用于自动化机械制造精密测量中，即以光学系统、计算机处理系统、CCD摄像头构成形式将精密测量部位置入到测量环境中，同时利用光源对检测部位进行照射处理，并保障其处在CCD相面位置，继而利用显微镜将检测部位轮廓呈现出来，就此获取到精密测量信息。此外，在检测部位测量过程中基于检测对象位移的基础上以2次轮廓检测形式来满足测量对象数据获取条件，并精准化测量结果，将测量误差控制到最低限度。另外，在逆向工程精密测量过程中应注重充分发挥3D功能，将测量工件转化为CAD/CAM图形形式，并传送至CNC对其进行加工处理，形成高效率工件检测状态。例如，在电子接插件检测过程中即可通过对机器视觉技术的应用将尺寸误差控制至0.01mm[1]。 （二）在机器人自动焊接领域中的运用 机器视觉技术在机器人焊接过程中的应用主要体现在部分机械制造在自动焊接过程中时常依据自身机械制造流程安置CCD摄像机、X光探伤仪等图像采集元件，并基于模拟焊接工人视觉功能的基础上提升整体焊接质量，且以自动化形式来提升作业安全性。如，强弧光等作业环节中均可利用机器视觉技术对焊接参数、焊接环境数据等进行提取，继而由此来提升整体施工水平。此外，在机器人自动焊接过程中要求相关技术人员应注重利用计算机视觉功能，检测熔池形状、熔透控制等等，继而为准确性机器焊接行为的展开提供有利的基础条件。另外，就当前的现状来看，我国在机器视觉技术发展过程中着重强调了将其应用于汽车、管道、航天等领域，继而由此达成高标准机械制造状态。 （三）在工件定位中的运用 就当前的现状来看，机器视觉技术亦可应用于工件定位中，其体现在机械制造工程在开展过程中可通过在作业环境中安置1-2台CCD 摄像机的形式对机械制造过程中所涉及的加工零件位置进行确定，最终达成自动化卸料加工目标。例如某公司在机械产品加工过程中即依据自身机械制造现状研发了PCB自动化V槽切割机，同时基于设定3台CCD摄像机的基础上对PCB板进行定位处理，最终形成自动下料的机械制造目标。此外，基于100万像素CCD摄像机应用的基础上将定位精准度控制在了＜0.1mm的范围内，提升了整体作业效率。因而在此基础上，当代企业在生产活动开展过程中应着重强调对机器视觉技术的应用，达成高效率生产目的，且就此满市场发展需求[2]。 （四）在工件检测中的运用 就当前的现状来看，机器视觉技术在自动化机械制造工件检测中的应用主要体现在以下几个方面：第一，我国汽车生产领域等在产品加工过程中基于批量生产的基础上将机器视觉技术应用于其中，即突破了传统人工检测模式的限制，对工件质量、数据、轮廓等展开深入的探测行为。例如，在当前连杆结合面爆口检测过程中即尝试了对机器视觉技术的应用，且在自动化检测过程中节省了部分人力资源的投入，同时将结合面破口长度、面积分别控制为2.4mm、3mm2，达到了高质量工件检测状态，满足了机械制造需求；第二，在工件检测过程中为了获取精准化的检测数据，要求相关技术人员应注重利用LED漫反射功能，且将检测工件置入到光电耦合CCD元件系统处理环境中，以图像转化形式获取到相关检测数据，继而基于数据参照的基础上开展机械制造工序，提升整体机械制造质量。例如，BIN-PICKING 即为成功运用案例[3]。 结论：综上可知，部分自动化机械制造业在发展过程中仍然存在着工件检测结果不精准等问题影响到了产品加工质量，因而在此基础上，为了达到高效率机械制造状态，要求当代制造行业在发展过程中应注重将机器视觉技术应用于工件检测、工件定位、机器人自动焊接、精密测量等领域中，继而由此改善传统机械制造过程中凸显出的相应问题，达到高效率产品加工状态，并就此减少人力资源的应用，满足自动化机械制造条件。 参考文献： [1]端文龙.机器视觉技术及其在机械制造自动化中的应用[J].硅谷，2013，18（06）：82-83. [2]王洪涛.浅析机器视觉技术在机械制造自动化中的应用[J].电子制作，2012，20（11）：137+157. [3]杨刚.机器视觉技术及其在机械制造自动化中的应用分析[J].科技创新与应用，2015，35（24）：143.