OpenCV计算机视觉处理 课件 模块一 走进计算机视觉

OpenCV计算机视觉处理Computervisionprocessing模块一

走进计算机视觉模块概述计算机视觉是一门旨在教会计算机如何“看”世界的学科。其核心思想是使用计算机及相关设备对生物视觉进行模拟，通过各种成像设备（如照相机）代替视觉器官作为输入手段，再利用计算机来代替大脑完成图像或视频的处理和解释。计算机视觉的目标是让计算机能够像人一样通过视觉观察和理解世界，并具备自主适应环境的能力。计算机视觉技术作为人工智能领域的重要分支，其在公共安全、生物、工业、农业、交通、医疗等多个领域的广泛应用，不仅极大地提升了这些领域的效率与精准度，还促进了数字经济与实体经济的深度融合，为构建新一代信息技术体系及推动现代服务业与先进制造业、现代农业的深度融合提供了强有力的技术支持。在党的二十大报告中，推动战略性新兴产业融合集群发展的战略部署，为计算机视觉技术的发展指明了方向。计算机视觉技术作为新一代信息技术的关键组成部分，其持续的创新与发展将不断催生新的经济增长点，为经济转型升级注入强劲动力。本模块将介绍关于计算机视觉的历史、发展和未来趋势，搭建计算机视觉开发环境的步骤和方法、计算机视觉库OpenCV的安装和使用。学习导航学习目标1.知识目标（1）熟悉计算机视觉的发展历程；（2）掌握计算机视觉的应用方向和发展趋势；（3）熟悉常用的计算机视觉开发工具和平台；（4）掌握通过Anaconda安装Python的步骤；（5）掌握OpenCV库的安装和使用方法；（6）掌握常用OpenCV依赖库的安装方法；（7）掌握jupyternotebook编辑器的使用方法。学习目标2.能力目标（1）通过计算机视觉开发工具和平台搭建，培育学生使用Python等编程语言进行计算机视觉编程的能力；（2）通过使用OpenCV库进行图像处理和分析，培育学生使用OpenCV和其他依赖库进行人脸识别、目标跟踪等高级应用的能力；（3）通过使用jupyternotebook等编辑器进行项目文档的编写和代码调试，培训学生独立完成计算机视觉项目的能力。。学习目标3.素质目标（1）培养学生对新技术和新趋势的敏感性，锻炼学生快速适应行业变化的能力；（2）培养持续学习和自我提升的意识，提升自身的专业素养；（3）培育学生逻辑思维能力和创新意识，在面对计算机视觉领域的问题时，能够进行分析、归纳和总结，提出有效的解决方案任务一准备计算机视觉开发环境

任务导入计算机视觉工具和平台可以帮助开发者更高效地构建计算机视觉应用，随着技术的不断发展，还会涌现出新的工具和平台，开发者需要不断学习和掌握新的技术和工具，请简述计算机视觉开发环境的安装过程。任务实施1.下载AnacondaAnaconda可以从官网（/）下载，打开Anaconda官网，点击FreeDownload，找的对应操作系统的Anaconda下载即可，如图1-1所示：

图1-1Anaconda不同操作系统对应版本任务实施1.下载Anaconda也可以从清华大学镜像下载（/anaconda/archive/），相比较而言，国内镜像下载比较快。打开清华大学镜像网址，如图1-2所示：选择对应的版本即可。

图1-2Anaconda版本任务实施2.安装Anaconda双击下载好的Anaconda安装文件，出现如下界面，点击Next即可，如图1-3所示。图1-3Anaconda安装过程1

任务实施2.安装Anaconda点击IAgree（我同意），如图1-4所示。图1-4Anaconda安装过程2

任务实施2.安装AnacondaInstallfor:Justme还是AllUsers，假如你的电脑有好几个Users，可以选择AllUsers，如果只有一个用户，选择Justme，继续点击Next，如图1-5所示。图1-5Anaconda安装过程3

任务实施2.安装Anaconda设置安装地址，DestinationFolder是“目标文件夹”的意思，可以选择安装到什么地方。默认是安装到C:\ProgramData\Anaconda2文件夹下。你也可以选择Browse...，如图1-6所示，选择想要安装的文件夹，如图1-7所示。

图1-6

Anaconda安装过程4图1-7Anaconda安装过程5任务实施2.安装Anaconda安装高级选项。包括创建开始菜单快捷方式、将Anaconda3添加到我的PATH环境变量（建议勾选）、注册Anaconda3作为我默认的Python、安装完成后清除包缓存，点击“Install”，如图1-8所示。

图1-8Anaconda安装过程6任务实施2.安装Anaconda进入安装界面，如图1-9、1-10所示。

图1-9Anaconda安装过程7图1-10Anaconda安装过程8任务实施2.安装Anaconda点击Finish，完成安装，两个复选框可以取消，如图1-11所示。

图1-11Anaconda安装过程9任务实施3.查看Python安装路径在所有应用中找的Anaconda文件夹，打开AnacondaPrompt，如图1-12所示。

图1-12Anaconda安装过程10任务实施3.查看Python安装路径在命令提示符窗口输入wherepython，回车后即可查看Python安装路径，如图1-13所示。

图1-13查看Python安装路径任务实施4.查看Python版本在命令提示符窗口输入python--version，回车后即可查看电脑中安装的Python版本，如图1-14所示。

图1-14查看Python安装版本知识拆解1.计算机视觉概述（1）计算机视觉的定义计算机视觉（ComputerVision）是人工智能的一个领域，是指让计算机和系统能够从图像、视频和其他视觉输入中获取有意义的信息，并根据该信息采取行动或提供建议。人工智能赋予计算机思考的能力，计算机视觉就是赋予发现、观察和理解的能力。（2）计算机视觉的原理计算机视觉的核心原理包括图像处理、特征提取和机器学习。具体来说，它首先通过图像采集设备获取图像数据，然后对图像进行预处理（如去噪、增强、归一化等），接着提取图像中的特征（如边缘、角点、纹理等），最后利用机器学习算法对特征进行建模和识别，从而实现对图像和视频的理解和分析。知识拆解2.计算机视觉的发展历程（1）起源（20世纪50年代-60年代）（2）独立学科的形成（20世纪60年代-70年代）（3）理论框架与方法的突破（20世纪80年代-90年代）（4）现代应用与挑战（21世纪至今）知识拆解3.计算机视觉的应用（1）图像分类图像分类，也可以称为图像识别，其任务是给定一个图像，正确给出该图像所属的类别。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策几个步骤。常见的分类方法包括：支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等。图像识别技术主要应用在公共安全、生物、工业、农业、交通、医疗等很多个领域。（2）目标检测目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它的目标是在图像或视频中识别和定位出特定类型的物体。与图像分类任务不同，目标检测不仅需要判断图像中是否存在某个目标，还需要给出该目标在图像中的位置信息，通常用一个矩形框（boundingbox）来表示。目标检测的应用非常广泛，应用领域包括人脸检测、行人检测、车辆检测、卫星图像中道路的检测、车载摄像机图像中的障碍物检测、医学影像在的病灶检测等。经典的算法包括FasterR-CNN、SSD、YOLO等。这些算法在速度、精度和鲁棒性等方面都有很好的表现，为目标检测领域的发展提供了强有力的支持。知识拆解3.计算机视觉的应用（3）图像分割图像分割是将图像划分为多个区域或对象的过程，使得每个区域或对象在像素级别上具有相似性，这些相似性可以是颜色、纹理、亮度、形状等特征。通过图像分割，可以将图像中的对象、人物、场景等元素分离出来，进一步进行识别、跟踪和解释。图像分割技术在许多领域都有广泛的应用，如自动驾驶、医学图像分析、视觉导航和物体识别等。（4）风格迁移风格迁移是计算机视觉领域一大热点，给定一张内容图片，一张风格图片，风格迁移技术可以实现以风格图片的风格加内容图片的内容重新生成一张目标图片。（5）图像重构图像重构通常指从若干局部图像重构成一幅完整图像的过程，这是计算机视觉领域中的一个重要任务。这个过程可能涉及多种技术和方法，包括图像滤波、插值、像素点云重构、形态学重构、图像分割以及超分辨率重构等。知识拆解3.计算机视觉的应用（6）超分辨率图像超分辨率是一项重要的图像处理技术，旨在通过算法和模型将低分辨率图像提升到高分辨率，从而增强图像的细节和清晰度。图像超分辨率的实现要经过图像预处理、特征提取、高分辨率重建几个步骤。（7）图像生成图像生成是指使用计算机算法和模型来生成具有艺术和创造性的图像，是使用计算机算法和模型从头开始创建图像的过程。它可以基于数学模型、统计模型、神经网络等方法来生成图像。其中，深度学习技术在图像生成领域表现出色，特别是生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）等模型在图像生成中得到了广泛应用。图像生成技术应用领域包括艺术、设计、游戏开发、虚拟现实等。（8）人脸应用人脸应用是计算机视觉领域的一个重要分支，涵盖了人脸识别、人脸检测、人脸对齐、人脸关键点提取等多个方面。这些技术被广泛应用于安全监控、身份验证、人机交互、娱乐等多个领域。知识拆解4.计算机视觉的发展趋势（1）深度学习技术的广泛应用深度学习在计算机视觉中发挥着越来越重要的作用。通过构建多层神经网络，深度学习可以实现对图像和视频数据的自动特征提取和分类，从而提高计算机视觉系统的准确性和鲁棒性。未来，深度学习算法将继续优化，推动计算机视觉技术的进一步发展。（2）多模态视觉处理传统的计算机视觉主要关注对单一模态的处理，如图像或视频。然而，现实世界中存在多种感知模态，如视觉、声音、触觉等。未来的计算机视觉系统将会尝试集成多种感知模态，以提供更全面的信息处理能力。这种多模态视觉处理将有助于提高计算机视觉系统的性能和准确性。知识拆解4.计算机视觉的发展趋势（3）实时性和高效率随着硬件设备的不断升级和网络技术的进步，计算机视觉系统的实时性和高效率成为越来越重要的需求。未来的计算机视觉系统将更加注重实时性能，能够在短时间内处理大量的图像和视频数据，并给出准确的结果。（4）数据隐私和安全性的重视随着计算机视觉应用的广泛普及，数据隐私和安全问题也日益凸显。未来的计算机视觉系统将更加注重数据的隐私保护和安全性，加强数据管理和权限控制，以确保用户数据的安全。（5）行业应用的不断拓展计算机视觉技术在各个领域都有广泛的应用前景，如安防、工业、医疗、零售等。未来，随着技术的不断进步和应用需求的不断变化，计算机视觉技术将在更多行业中得到应。知识拆解5.计算机视觉开发工具和平台（1）编程语言计算机视觉常用的编程语言包括Python、C++和MATLAB等，Python是最常用的语言。（2）计算机视觉库和框架计算机视觉库和框架可以帮助开发者快速构建计算机视觉应用。常用的计算机视觉库和框架包括OpenCV、TensorFlow、PyTorch、Keras等。（3）图像处理工具图像处理工具可以用于对图像进行预处理和后处理，如调整图像大小、裁剪、滤波等。常用的图像处理工具包括PIL、scikit-image等。（4）深度学习平台深度学习平台可以帮助开发者训练和部署深度学习模型。常用的深度学习平台包括TensorFlow、PyTorch、Caffe等。知识拆解（5）云计算平台云计算平台可以提供高性能的计算资源和存储空间，适用于大规模的计算机视觉任务。常用的云计算平台包括AWS、Azure、GoogleCloud等。本教材采用Python编程语言、OpenCV库进行计算机视觉应用开发。Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了Conda、Python等180多个科学包及其依赖项。因为包含了大量的科学包，Anaconda的安装包比较大，如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包Conda和Python）。Anaconda利用工具/命令Conda来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具，如图1-15所示。图1-15

Anaconda功能任务小结计算机视觉的发展历程计算机视觉概述计算机视觉开发环境安装下载Anaconda；安装Anaconda；查看Python安装路径；查看Python版本。计算机视觉的定义；计算机视觉的原理。任务一

准备计算机视觉开发环境起源（20世纪50年代-60年代）；独立学科的形成（20世纪60年代-70年代）；理论框架与方法的突破（20世纪80年代-90年代）；现代应用与挑战（21世纪至今）。计算机视觉的发展趋势深度学习技术的广泛应用；多模态视觉处理；实时性和高效率；数据隐私和安全性的重视；行业应用的不断拓展。计算机视觉开发工具和平台编程语言；计算机视觉库和框架；图像处理工具；深度学习平台；云计算平台。任务二OpenCV库的安装和使用

任务导入OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法，那么如何安装OpenCV呢？任务实施在命令提示符窗口输入pipinstallopencv-python，回车后即可成功安装OpenCV库，如果速度过慢，可以使用国内镜像安装，如清华大学镜像，pipinstallopencv-python-i/simple。出现Successfullyinstalledopencv-python的内容代表安装成功，如图1-16所示。

图1-16安装OpenCV库任务实施卸载OpenCV库命令为pipuninstallopencv-python,根据提示选择Y，卸载完成后会出现Successfullyuninstalledopencv-python的内容，如图1-17所示。

图1-17卸载OpenCV库知识拆解1.常用的镜像网站阿里云：/pypi/simple/中国科技大学/simple/华中理工大学：/山东理工大学：/豆瓣：/simple/

知识拆解2.OpenCV依赖库的安装（1）Numpy库的安装在命令提示符窗口输入pipinstallnumpy，回车后即可成功安装OpenCV库，如果速度过慢，可以使用国