CH01-计算机视觉基础

计算机视觉基础目录CONTENT1.计算机视觉简介2.计算机视觉的处理对象3.计算机视觉的一般处理过程4.计算机视觉的相近研究领域5.计算机视觉的典型应用

学习目标了解计算机视觉与生物视觉之间的联系和区别。了解计算机视觉的发展过程。掌握计算机视觉的基本概念、及其定义。理解计算机视觉的处理对象及其特点。了解与计算机视觉相近的研究领域知识目标1熟悉计算机视觉的一般处理过程。知道计算机视觉系统的基本组成。能熟练的说出计算机视觉的处理对象及其特点。掌握计算机视觉在生活中的实际应用技能目标2学习目标培养学生分析问题和解决问题的能力，能够针对具体场景选择合适的计算机视觉方法激发学生对计算机视觉技术的兴趣和热情，培养其主动学习和探索新知识的习惯。引导学生认识计算机视觉技术在社会发展中的重要作用，树立为社会进步贡献力量的责任感和使命感。素质目标3培养学生关注社会问题的意识，鼓励学生用计算机视觉技术解决实际问题，为社会进步贡献力量。通过计算机视觉课程的学习，培养学生的逻辑思维能力、创新能力和实践能力。思政目标4章节介绍这一章节中，我们将探索计算机视觉的基础知识。我们将从计算机视觉的发展开始，逐步深入到计算机视觉的处理过程和处理对象，再为读者介绍与计算机视觉相关的研究领域，最后介绍计算机视觉在生活中的具体应用。通过这一系列的学习，我们将逐渐揭开计算机视觉技术的神秘面纱，理解其背后的原理和方法。计算机视觉简介011.计算机视觉简介什么是计算机视觉？计算机视觉是一门利用计算机科学和数字图像处理技术，使计算机能够模拟和实现人类视觉系统的功能，以感知、理解、分析和处理图像信息的学科领域。它涉及从图像或视频中提取有意义的信息，然后对这些信息进行解释、分类、识别或其他操作。计算机视觉的发展离不开人类视觉系统的启发和Marr视觉计算理论的推动，它们为计算机视觉的研究和实践提供了重要的理论基础和方法论指导。1.计算机视觉简介人类视觉系统生物视觉系统是一种由多学科知识交融汇总的概念，它是一套高度复杂且精密的系统，它涉及光线感知、处理以及最终形成视觉的过程。这个系统主要由眼睛、视网膜、光感受器、视神经、视觉皮层和视觉中枢等多个部分构成，通过相互协同作用，使得生物能够感知周围环境中的光信号，并将这些信息转化为大脑能够理解的视觉图像，从而帮助生物进行导航、猎食、交流等行为。周围环境中的光信号......眼睛接收光信号大脑处理信息1.计算机视觉简介计算机视觉与生物视觉系统的联系(1)从原理上看，生物视觉系统的工作原理是以视网膜作为感受部分，将外界三维物体的可见部分投影到视网膜上，大脑将对视网膜传来的二维图像信息进行理解和处理。而计算机视觉应用程序则使用来自传感设备、人工智能、机器学习和深度学习等的输入来模拟人类视觉系统的工作原理。它们通过识别视觉对象中的模式，使用这些模式来确定其他图像的内容。因此，可以说计算机视觉在一定程度上是受到生物视觉系统的启发，试图模拟并优化这一自然过程。(2)随着技术的发展，计算机视觉开始越来越多的依赖于深度学习。深度学习允许计算机视觉应用程序在一种名为神经网络的算法上运行，这种算法可以模拟人脑中的神经元连接方式，从而提高图像分析的准确性。这种模拟生物神经网络的方式进一步拉近了计算机视觉与生物视觉系统的联系。1.计算机视觉简介计算机视觉与生物视觉系统的联系(3)在特定领域，如机器视觉中，研究者们也尝试借鉴生物视觉系统的某些特性，如目标尺度和旋转不变性等，以提高计算机视觉系统的性能。总之，计算机视觉与生物视觉系统之间的联系主要体现它们共同的目标——理解和处理图像信息上，以及计算机视觉在原理和技术上对生物视觉系统的模拟和借鉴。这些联系不仅推动了计算机视觉领域的发展，也为我们更深入的理解生物视觉系统提供了新的视角和工具。1.计算机视觉简介Marr视觉计算理论Marr视觉计算理论是由DavidMarr在20世纪70年代提出的，它是一种关于生物视觉系统如何进行图像感知和处理的理论框架。Marr试图理解和描述生物视觉系统的工作原理，并将其应用于计算机视觉领域。Marr的视觉计算理论主要包括三个层次的分析：计算层次、算法层次和实现层次。DavidMarr1.计算机视觉简介Marr视觉计算理论(1)计算层次：计算层次是理论的第一个层次，它关注于研究生物视觉系统的目标是什么，即生物体是如何利用图像信息来解决视觉问题的。在计算层次上，Marr主要关注于解释生物视觉系统是如何从图像中提取出有用的三维场景信息的，即如何从二维图像中还原出三维世界的结构和形状。(2)算法层次：算法层次是理论的第二个层次，它关注于研究生物视觉系统是如何计算层次所描述的目标的。在算法层次上，Marr提出了一系列用于图像处理和分析的算法，包括边缘检测、深度感知等。这些算法被认为是生物视觉系统所采用的基本操作，用于实现对图像的解释和理解。(3)实现层次：实现层次是理论的第三个层次，它关注于研究生物视觉系统是如何在神经系统中实现算法层次所描述的操作的。在实现层次上，Marr尝试理解生物视觉系统的神经结构和功能，以及神经元如何相互作用来实现图像处理和分析。1.计算机视觉简介计算机视觉的发展简史1960s～1970s(早期阶段)这一时期主要是数字图像处理技术的发展阶段，计算机视觉的概念开始形成。研究人员开始尝试通过简单的几何模型老解释图像中的对象，使用计算机处理和分析图像，包括边缘检测、图像滤波等基础工业技术的开发。1966年，贝尔实验室的Moravec进行了著名的机器人视觉导航实验。这是计算机视觉领域的一个重要里程碑，展示了计算机视觉技术在实现机器人自主导航方面的潜力。这个时期的研究为后续的计算机视觉发展奠定了重要的基础。1.计算机视觉简介计算机视觉的发展简史1980s(特征提取与模式识别)在这个时期，研究人员开始使用数字图像处理技术处理图像中的特征，如边缘和纹理特征，从而提高物体识别的准确性。1982年，DavidMarr提出了一个具有深远影响的计算机视觉理论框架，为后续的计算机视觉研究提供了重要的理论基础。1990s(特征提取与模式识别)卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)[3]开始被初步应用于计算机视觉领域，通过模拟人脑中的神经元连接结构，能够自动学习和提取图像中的特征，从而提高了图像分类和识别的准确性。在神经网络深度学习技术的发展下，研究人员开始利用神经网络模型解决图像识别、目标检测等问题，如LeNet[4]、AlexNet[5]等经典模型在这一时期纷纷涌现。1.计算机视觉简介计算机视觉的发展简史2000～2010年(大数据兴起)该时期是计算机视觉领域发展的黄金时期。深度学习技术的兴起(如CNN、R-CNN[6]等)、大规模数据集和基准测试的发展以及开源工具和框架(如TensorFlow、Pytorch等)的普及，为计算机视觉领域的研究和应用带来了深远的影响。例如，ImageNet[7]数据集包含了数百万张带有标签的图像，为图像分类、目标检测等任务提供了丰富的数据资源。此外，PASCALVOC[8]、MSCOCO[9]等基准测试也为评估算法性能提供了统一的标准。2020年至今(跨领域融合与智能化应用)1.计算机视觉简介计算机视觉的发展简史进入2020年，计算机视觉与其他领域的融合越来越密切，如自然语言处理、强化学习等，为实现更智能、更自动化的应用奠定了基础。同时，计算机视觉在自动驾驶、医疗影像分析、智能安防、工业自动化等领域的应用也日益广泛。总的来说，计算机视觉经历了从基础图像处理技术到深度学习的演进过程，不断推动着人工智能的发展和应用。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，计算机视觉领域仍然具有巨大的发展潜力和广阔的应用前景。计算机视觉的处理对象022.计算机视觉的处理对象计算机视觉的处理对象主要是各种数据，包括二维RGB图像、三维RGB-D图像、RGB-T图像数据、点云数据、光场数据以及视频和文本数据，通过对这些数据进行数字化处理，以实现自动识别、跟踪、分类、分割、重构、修复、理解其中的信息。例如，识别图像中的物体，跟踪视频中的运动目标，对图像进行分类、自动分割、重构、修复等。这些功能在图形图像、自然环境图像、摄像头监控等领域有着广泛的应用。二维RGB图像数据2.计算机视觉的处理对象二维RGB图像是一种常见的数字图像格式，它由红(Red，R)、绿(Green，G)、蓝(Blue，B)三个通道的颜色信息组成，三个通道的数值在0到255之间，每个像素点都包含这三个通道的数值，从而能够呈现出丰富多彩的视觉效果，如下图所示。二维RGB图像特点：颜色信息丰富，但受限于其色彩空间的表示能力。在某些特定场景下，可能需要使用更复杂的色彩空间或图像格式来更准确地表示颜色或实现特定的视觉效果。此外，在处理RGB图像时还需要考虑图像分辨率、存储格式等因素对图像质量和处理效率的影响。三维RGB-D图像数据2.计算机视觉的处理对象三维RGB-D图像数据结合了二维RGB图像和深度图像(DepthMap)数据，图像的每个像素都有四个属性R、G、B和深度(Depth,

D)，如右图所示。三维RGB-D图像(1)RGB-D图像中的RGB部分与普通彩色图像相似，包含了红、绿、蓝三个通道的颜色信息，用于呈现物体的色彩和纹理。(2)Depth部分则提供了传感器到物体表面实际距离的测量信息，通常呈现为灰度图像，其中每个像素值代表传感器到对应物体表面的距离。三维RGB-T图像数据2.计算机视觉的处理对象RGB-T(RGB-Thermal)图像数据是指RGB图像(可见光)和热红外(Thermal)数据的融合，如右图所示。这种融合技术的目的是获得更全面、更准确的图像信息。RGB图像由红、绿、蓝三原色组成，广泛用于显示和图像处理。而热红外图像则提供物体的热辐射信息，不受光照条件的影响，对于夜间或低光照条件下的物体检测尤为有用。三维RGB-T图像点云数据2.计算机视觉的处理对象点云数据(PointCloudData)是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合，如图1-1(d)所示。每一个点云数据点都包含三维坐标(X，Y，Z)，表示该点在三维空间中的位置。除了几何位置信息，点云数据还可能包含其他附加信息，如颜色信息(通过相机或其他传感器获取)、灰度值、深度、时间、强度值(反映了物体表面反射率等信息)等，这些附加信息使得点云数据更加丰富和多样，能够更准确地描述目标物体的表面特性和空间分布。点云数据获取方式：全站仪、地面和机载激光扫描仪、移动测绘系统、快照图像等。应用领域：自动驾驶、三维建模、虚拟现实、增强现实等。光场数据2.计算机视觉的处理对象光场相机在成像方式上与传统相机不同，传统相机通过透镜将光线聚焦到传感器上，形成二维图像，而光场相机则通过在传感器前加入微透镜阵列，能够同时捕捉光线的位置和方向信息，进而生成4D光场图像数据。光场数据同时包含光线在空间中的位置、角度以及波长等信息，提供了比传统图像更丰富的信息。光场图像通常使用四维函数来描述：L(s,t,u,v)，其中，(u,v)表示光线的位置信息，(s,t)表示光线的方向信息，如图(a)所示。光场图像数据还可以通过子孔径图像、宏像素图像、焦堆栈等方式进行表示和处理，如图(b)所示。(a)光场双平面表示(b)光场子孔径图像视频和文本数据2.计算机视觉的处理对象当连续的图像变化每秒超过24帧(Frame)画面时，根据视觉暂留原理，人眼无法辨别单幅的静态画面，从而产生平滑连续的视觉效果，这样的连续画面就被称为视频。视频数据不仅包含图像的静态属性，如颜色、亮度、结构特征等，还具备时间属性，即图像帧之间的先后顺序和动态变化。这使得视频数据能够表达更为丰富和复杂的信息，超越了静态图像所能传达的内容。在计算机视觉中，文本通常指的是图像或视频中包含的可读字符序列，如文字、数字、符号等。这些文本信息可能出现在各种场景中，如路标、商店招牌、文档、产品包装等。2.计算机视觉的处理对象处理对象数据特点二维RGB图由红(Red，R)、绿(Green，G)、蓝(Blue，B)三个通道的颜色信息组成。三维RGB-D图结合了二维RGB图像和深度图像（DepthMap）数据。三维RGB-T图结合了二维RGB图像和热红外(Thermal)。点云数据包含三维空间坐标(X，Y，Z)，还可能包含颜色信息、灰度值、深度、时间、强度值等。光场数据同时包含了光线在空间中的位置、角度以及波长等信息。视频数据视频数据不仅包含图像的静态属性，如颜色、亮度、结构特征等，还具备时间属性。文本数据计算机视觉中，文本通常指图像或视频数据中包含的可读字符序列，如文字、数字、符号等。计算机视觉的一般处理过程033.计算机视觉的一般处理过程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做出有意义的判断，其本质是研究如何使机器实现“看”的功能。它利用摄影机和电脑来模拟人眼的视觉功能，对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉任务，并进一步进行图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。数据采集部分通常包括光学系统和图像传感器，用于捕捉实际场景中的图像或视频等数据，并将其转换为数字格式，以便计算机进行处理。数据预处理部分通常运用各种算法对数据进行处理，以提高图像质量、增强有用信息，并减少噪声和冗余信息。数据处理过程包括滤波、增强、分割、特征提取等操作。信息综合分析处理部分是计算机视觉系统的核心部分，包括数据处理后所有步骤，主要提供的数据进行分析和决策。这个部分可能使用机器学习、深度学习等前沿技术，以实现更高级别的视觉功能，如目标识别、目标检测、图像分类、图像修复、跟踪、姿态估计等计算机视觉的一般处理过程计算机视觉的相近研究领域044.计算机视觉的相近研究领域人工智能人工智能(ArtificialIntelligence)最早提出主要是为了达到让机器像人类一样利用知识去解决问题的目标，其发展最早可追溯到艾伦·图灵在1950年提出的“图灵测试”。在1956年的达特茅斯会议上，约翰·麦卡锡和克劳德·香农等科学家首次提出了“人工智能”这一概念，标志着人工智能学科正式诞生。时至今日，人工智能随着深度学习技术的发展而广受关注，被认为是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，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。计算机视觉作为人工智能的一个重要分支，它使用各种成像系统作为输入手段，让计算机能够像人一样通过视觉观察和理解世界。在人工智能的发展过程中，计算机视觉技术为AI领域提供了大量的应用和基础，推动了AI技术的进步。人工智能技术的发展，使得计算机视觉技术能够更深入地理解和处理图像和视频数据。通过训练模型，人工智能可以自动分析和理解图像的内容，进行目标检测、图像分割、人脸识别等任务。人工智能和计算机视觉的结合也催生了许多创新应用。例如，在医疗领域，人工智能和计算机视觉技术可以用于医学图像的识别和分析、医学图像中的病灶检测，辅助医生进行疾病诊断。4.计算机视觉的相近研究领域机器学习(MachineLearning)是人工智能领域的一个重要分支。在达特茅斯会议之后，与人工智能息息相关的机器学习领域也经历了一定程度的发展。机器学习本质就是让机器能够像人类一样，通过观察大量的数据，发现事物规律，从而获得某种分析问题、解决问题的能力。机器学习是计算机视觉的核心技术之一，它使计算机系统能够从数据中自动学习和发现规律。在计算机视觉中，机器学习技术被广泛应用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务。通过训练大量标注数据，机器学习模型能够学习到图像中的特征表示和分类规则，从而实现对新图像的自动识别和解析。计算机视觉技术的发展也为机器学习提供了丰富的应用场景和数据资源。随着计算机视觉技术的不断进步，我们可以获取到越来越多的图像和视频数据，这些数据为机器学习算法的训练和优化提供了宝贵的资源。机器学习4.计算机视觉的相近研究领域深度学习(DeepLearning)是机器学习的一个分支，它基于人工神经网络发展而来。深度神经网络的原理是模拟人脑中的神经网络，通过逐层学习数据的表示和特征，实现对数据的高效理解和分析。从20世纪40年代，美国心理学家沃伦·斯特林·麦卡洛克(WarrenSterringMcCulloch)和数学家沃尔特·皮茨(WalterPitts)共同提出了最早的神经元模型后，人工神经网络有了一定发展，但受计算资源和可解释性差的限制，一直难以被广泛应用。随着大数据时代的到来和2012年卷积神经网络AlexNet在图像分类上的成功，深度学习技术证明了其巨大的潜力而受到广泛关注，深度学习也自此开始得到了快速的发展。深度学习技术的发展为计算机视觉带来了前所未有的突破和进步。例如，在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中，深度学习模型已经取得了超越传统方法的效果。关于深度学习的详细内容，本书在第三章深度学习基础部分进行了深入的讨论。深度学习4.计算机视觉的相近研究领域模式识别(PatternRecognition)是通过计算机模仿人脑识别客观世界中的事物，达到对客观世界中的物体进行分类和描述的效果。模式识别研究如何从输入数据中提取有用的信息，并将其分类到不同的类别中。模式识别的一般过程包括以下几个步骤：对待识别事物进行样本采集、样本信息数字化、数字特征提取，学习和识别。其中特征提取和学习过程是模式识别的核心部分。针对不同对象，模式识别有以下几种类型：语音识别：主要是识别和理解人类语音，将其转换为可处理的文本形式。图像识别：主要识别图像中的对象、场景或活动，包括物体检测、图像分类和图像分割。文字识别：主要是从图像中识别和提取文字，也称为光学字符识别。手势识别：识别人类手势，常用于人机交互和虚拟现实应用。生物特征识别：基于个体的生物特征（如指纹、虹膜、面部、声纹等）进行身份验证。在计算机视觉中，模式识别技术被广泛应用于图像分割、特征提取、物体识别等任务。通过对图像中的模式进行识别和分析，模式识别技术能够帮助计算机视觉系统更准确地理解图像内容，并实现对不同物体的识别和分类。随着模式识别算法的不断改进和优化，计算机视觉的性能也在不断提升，为各种应用场景提供了更准确的视觉分析能力。模式识别数字图像处理(DigitalImageProcessing)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技术和方法。1964年美国喷气推进实验室利用数字图像处理技术对太空船传递回来的月球照片进行处理，标志着数字图像处理技术的诞生。随着数字图像处理技术的发展，直到20世纪90年代，数字图像处理技术已经逐步应用到包括如生物医学、军事、工业、安防等人类生活的各个领域中。数字图像处理的研究内容可以分为图像质量改善、图像的分析和理解、图像数据的表示、存储和传输以及数字图像输出四个方面。数字图像处理是计算机视觉的重要前提和基础，它主要关注于对数字图像进行各种操作和处理，以改善图像质量、提取有用信息或生成新的视觉效果，为计算机视觉提供了必要的预处理和后处理手段。例如，图像增强技术可以改善图像的对比度和清晰度，使得图像更适合于后续的视觉分析；图像分割技术则可以将图像中的不同区域进行划分，为物体识别和场景理解提供重要线索。数字图像处理技术的发展为计算机视觉提供了更多的可能性和灵活性。4.计算机视觉的相近研究领域数字图像处理4.计算机视觉的相近研究领域计算机图形学(ComputerGraphics)是研究计算机技术生成和操作图形的科学，主要研究如何利用计算机来显示、生成和处理图像。其首次出现于由麻省理工学院林肯实验室的Ivan.Sutherland于1962年发表的论文中，而Ivan.Sutherland随后也成为了交互图形生成技术的奠基人，并提出了计算机图形学的发展方向。随着计算机运算能力的发展，计算机图形学的研究取得了巨大的进步，相关成果被广泛应用于动画、科学计算可视化以及影视娱乐等领域。近年来，研究者们也研究将计算机图形学与图像处理、人工智能等领域相结合，取得了新的进展。计算机图形学与计算机视觉是联系最紧密的学科方向，计算机图形学输入是三维模型，输出是二维图像。而计算机视觉输入是二维图像，输出是对客观三维世界的理解，从工程的角度分析，计算机视觉可以看作是计算机图形学的逆问题。计算机图形学与计算机视觉在三维重建、虚拟现实、增强现实等领域有着广泛的应用交叉，通过利用计算机图形学的技术，计算机视觉系统可以生成更真实的三维场景和模型，为视觉分析提供更丰富的信息。同时，计算机视觉技术也可以为计算机图形学提供更准确的场景理解和物体建模能力。计算机图形学计算机视觉的典型应用055.计算机视觉的典型应用近年来，计算机视觉的研究热度只增不减，科学研究人员不断致力于将计算机视觉领域相关研究落实到祖国的大地上，提升我们国家、社会和人民的整体幸福指数和便利程度。计算机视觉存在于我们生活的方方面面，例如以下五个方面：智慧交通智慧医疗智慧工业智慧教育自动驾驶智慧交通(SmartTraffic)是一种基于先进的信息和通信技术，旨在提高交通系统的效率、安全性、可持续性和便捷性的交通管理和运营方式。它利用先进的计算机视觉技术、传感器和数据分析来监控、管理和优化城市交通，以改善道路、公共交通和出行体验，促进交通系统更加智能化和可持续发展。智慧交通典型应用：车辆车牌识别应用于停车场及小区出入口，记录车辆的牌照号码和出入时间等信息，实现车辆的自动管理，节省人力，提高效率。应用于高速公路收费站，除了便于工作人员收费管理，也极大地方便交警识别违规行驶车辆的号牌信息，对违法车辆进行有效的管理和抓捕车牌识别意义：计算机视觉技术在智慧交通中的应用有助于改善交通流动性，提高交通安全性，减少拥堵和事故，同时支持城市的可持续发展和环境保护。随着技术的不断进步，智慧交通的应用领域将继续扩展，为城市居民带来更好的交通服务，帮助城市整体平稳且高效的运转。5.计算机视觉的典型应用智慧医疗(SmartHealthcare)是指利用最先进的物联网技术和智能化系统来改善医疗和医疗保健行业的效率和质量，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。智慧医疗具体应用：在医学图像分析过程中，计算机视觉技术可以对X射线、CT扫描和超声波图像进行自动检测和标记异常，帮助医生诊断肿瘤、骨折等疾病。利用目标检测技术，可以实现对息肉、肺炎等病症的准确检测，如下图所示，进一步缩短医生的问诊时间，提高诊断效率，同时也降低肉眼检测带来的偏差。意义：计算机视觉技术的应用使医疗保健者提供者能够更准确、更高效的诊断和治疗疾病，改善患者护理，减低医疗失误率。计算机视觉技术在智慧医疗中的应该不断扩大，有望在未来继续推动医疗保健领域的进步和发展。息

肉

检

测5.计算机视觉的典型应用智慧工业(SmartIndustry)是一种基于数字化、自动化和信息化技术的现代工业生产模式。通过人与机器的合作来扩大甚至逐渐取代人类专家在工业生产过程中的脑力劳动和参与度，旨在提高生产效率、降低成本、增强竞争力，并促进可持续发展。智慧工业具体应用：在无人物流仓库中，利用检测和分类技术，机器人可以自动识