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計算機視覺基礎及應用范文1
關鍵詞：計算機視覺；課程創新；教學改革
中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）20-0118-02
計算機視覺課程是人工智能學科的分支學科，對互聯網技術的發展有著重要的推進作用。隨著時代的飛速變遷，越來越多的學生對這一領域產生了濃厚的興趣，計算機視覺課程在信息專業中也開始占據重要的地位。如何讓學生對這門課程保持長久的興趣，如何培養學生的專業能力和實踐能力，是當前高校應該考慮的問題。經過近幾年的教學實踐后，很多高校已經逐步確定了通過實際應用培養學生興趣的教學方法，在滿足學生對計算機視覺應用需求的同時，加深了學生對理論知識的理解，這已經成為了當前高校計算機視覺課程教學的重要模式。
一、計算機視覺課程的特點
近年來，隨著計算機網絡的飛速發展，計算機視覺的應用也越來越廣泛，成為了信息相關專業學生的一門必修課。計算機視覺課程涉及眾多領域，包括人工智能與模式識別、應用數學等，其覆蓋范圍廣，綜合性較強。具體來說，計算機視覺課程有以下幾個特點：一是內容廣泛，理論抽象。計算機視覺是一門新技術，隨著時代的變遷，互聯網新技術的更新日新月異，這就使得課程內容的更新過快，內容廣泛，教師很難在第一時間向學生輸送所有的課程知識。二是計算機視覺課程涉及多個學科領域，并且所涉及的領域知識內容復雜，表達抽象，這對學生的學習來說是一個較大的障礙。三是實踐性強。計算機視覺課程的知識內容來源于各種專業不同的領域，操作性極強，學生只有在具有一定的工程項目綜合能力后，才能進行計算機視覺應用和操作。
二、計算機視覺與計算機圖形學、數字圖像處理之間的聯系和區別
1.計算機視覺與計算機圖形學的聯系與區別。計算機視覺一般輸入的都是圖像或圖像序列，其輸入資料主要來自usb攝像頭或是相機。經過處理后，計算機視覺輸出的是對圖像序列和圖像對應的對真實世界的一種理解，在這一方面，計算機視覺有識別車牌、人臉的作用。而計算機圖形學則是一種對虛擬場景的描述。它一般是由多個多邊性數組組成，每個多邊性有三個頂點，輸出的是二維像素數組。在增強現實的應用中，人們不僅需要用計算機視覺來提高對物體識別和姿態獲取的效率，還需要用到計算機圖形學對虛擬三維物體的疊加方法。
2.計算機視覺與數字圖像處理的聯系和區別。首先，計算機視覺與數字圖像處理之間的聯系在于數字圖像處理是計算機視覺處理的基礎，而計算機視覺的研究成果也可以作為數字處理的素材。其次，計算機視覺與數字圖像處理之間的區別在于圖形是一種純數字化、矢量的單位，而圖像則不僅包括圖形，有時還包括來自現實世界的信號，并且圖形的處理不是一種簡單的堆積，計算機視覺的處理要從圖像中找到一些統計數據和信息，并做進一步的數據分析。
三、高校計算機視覺課程教學的創新策略
1.以工程應用為導向的課程內容。鑒于學習本課程的學生在畢業之后多數會進入相關工程企業或者研究院工作，因此，在對學生進行培養時，高校一方面要考慮到學生的知識接受度，另一方面要設置以工程應用為導向的課程內容，幫助學生更好的進入企業或研究院開展工作。高校在進行計算機視覺課程教學創新時，首先要創新課程教材，摒棄以往枯燥的理論書籍，多選取一些實踐性和應用性強的教材?？紤]到國內教材的滯后性和學生基礎的薄弱性，高校應該選擇以下兩本書作為學生的專用教材：一本是我國著名教授賈云得編纂的《機器學習》，這部教材深刻體現了時展的教學要求，書中不僅詳細講述了計算機視覺中的一些基本知識，包括計算機視覺的基本概念、算法及其應用，還有一些經典的數字圖像處理方法和視覺應用分析，對學生了解基礎知識和實踐內容有著重要的意義；另外一本是國內外十分推崇的計算機視覺著作，它是美國教授Richard Szeliski教授的作品。該書在2010年出版，獲得了眾多業界人士的好評。Richard Szeliski教授是華盛頓大學的兼職教授，也是微軟研究院交互視覺與多媒體的主任，他對計算機視覺的發展和未來走向十分清楚，也深刻了解產業界和大學需要什么樣的計算機視覺課程教材。因此，這本教材面向應用，與當今最新的科技成果緊密相連，綜合論述了計算機視覺在各個領域的發展，展示了計算機視覺的最新研究成果和未來的發展趨勢。此外，本書中還有詳細的國外研究案例和更加深入的應用案例，適合學生開展探究性學習。兩本教材都是遵循以工程應用為導向的原則，對學生開放性思維的培養有著重要的意義。
2.面向科技最新成果的課程定位。計算機視覺是一門新技術，科技創新是其發展的原動力，因此，高校在進行課程安排時，應該將當今計算機視覺領域的重要的科技成果作為計算機課程的基本教學內容。要想以科技最新成果定位計算機視覺課程，高校要做到以下兩個方面：（1）選取涵蓋最新成果的教材。考慮到不同學生的數字圖像處理基礎不一的問題，學?？梢栽谡n程中補充一些有關數字圖像處理的基礎內容。在選擇教材內容時，計算機視覺課程的內容應該包括數字圖像處理、視覺學習和模式識別這三大部分。數字圖像處理是視覺課程的基礎內容，主要向學生介紹數字圖像處理和計算機視覺所涉及的一些基礎知識，包括圖像的分割和檢測、圖像濾波的處理等。數字圖像處理是整個計算機課程學習的重要基礎內容，其課時可占總課時的二分之一。其次，視覺部分是近幾年來計算機視覺的最新科技成果，內容主要包括攝像機的幾何設定和計算機攝影機的序列處理等。作為最前沿的科技領域，視覺部分將會是該課程后期的重點內容，與實踐作業緊密結合。而模式識別則更多的是新技術的一種工程應用，學生會更多的涉及到實踐操作，更好的培養學生的實踐能力。（2）強化學生自學和調研能力。課程調研和實踐是信息專業學生強化能力的重要方法之一，高?？梢栽谡n程項目中引入新技術的探究，在使課程在具有基礎性、研究性的同時，具有一定的前沿性，還能讓學生在第一時間了解到最新的科技成果和互聯網應用技術。在課程調研和實踐中，高校必須要強化學生的自學和調研能力，在調研時給每一個小組安排一位高年級研究生作為指導，每組學生獨立完成任務，高年級研究生只做引導和輔助的作用。學生在自我設置調研程序，查找資料，理解和熟悉相關程序的時候，能夠更加掌握最新科技成果的內容，同時還提高了學生的自學能力和團隊協作能力。
3.工程實踐化的教學形式。工程項目綜合能力是信息專業的學生必須具備的素質之一，因此在計算機視覺課程的教學過程中，培養學生的工程實踐能力是教學目標之一。高?？梢圆扇∫韵聝煞N方法：（1）選取適當的工程實例。對于信息專業的學生而言，計算機視覺課程各個獨立的算法和方法較多，彼此沒有過多的聯系。這對學生來說過于抽象，不易理解，因此教師不應當僅僅限于知識的傳授，還應該選取一些適當的工程實例，將知識體系串聯在一起，加深學會對教學內容的理解，從而達到良好的教學效果。例如，在教學過程中，教師可以著重介紹手機制造的例子。手機是現在學生十分熟悉的產品，用手機舉例更加貼近學生的生活，教師可以詳細介紹手機鍵盤和主板的制造過程，并在這一過程中將所學的算法和理論融合進去，加深學生對知識的理解。其次，教師在手機講解時，還可以引導學生思考類似的產品制造，從而引出數碼相機的制造原理，和學生一起探討其制造算法。這種做法不僅可以幫助學生學習，還可以讓學生拓寬思路，發散思維，不斷創新計算機視覺領域。（2）選擇合適的實際應用。計算機視覺課程是一門實踐性和操作性極強的學科，因此，為了學生更好的學習，教師要將理論工程實踐化，選擇合適的實際應用來提高學生的實踐能力。教師可以安排學生進入手機制造廠房，給學生上一堂別開生面的實踐課，詳細介紹每個制造流程，并向學生不斷拋出與課程有關的問題，引發學生的思考，比如選擇什么樣的模板匹配法可以更為簡單。學生在不斷的解答和提問中，對學科知識的了解也會逐步加深。其次，高校可以建立專門的實訓基地，學生可以在基地里實踐操作，將理論轉化為實物，親自嘗試做出模型，這種做法可以極大地提高學生的實踐能力，使學生更快的將理論轉化為實際。
四、結語
在新形勢下，高校應不斷創新計算機視覺課程的教學模式，并以此展開教學活動，培養學生的實踐能力和創新精神。將工程應用和科技最新成果結合的教學模式，有利于解決理論和實踐相脫節的問題，在增強學生學習興趣、提高學生獨立分析能力的同時，還使學生接觸了國際最新的研究成果，拓寬了學生的思路，這對學生未來的發展有著重要的意義。
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計算機視覺基礎及應用范文2
1.1自動化程度高
計算機視覺可以實現對農產品的多個外形和內在品質指標進行同時檢測分析，可以進行整體識別、增強對目標識別的準確性。
1.2實現無損檢測
由于計算機視覺技術對農產品的識別是通過掃描、攝像，而不需要直接接觸，可以減少對所檢測食品的傷害。
1.3穩定的檢測精度
設計的運行程序確定后，計算機視覺技術的識別功能就會具有統一的識別標準，具有穩定的檢測精度，避免了人工識別和檢測時主觀因素所造成的差異。
2計算機視覺技術在食品檢測中的應用
20世紀70年代初，學者開始研究計算機視覺技術在食品工業中的應用，近幾十年電子技術得到快速發展，計算機視覺技術也越來越成熟。國內外學者在研究計算機視覺技術在食品工業中的應用方面主要集中在該技術對果蔬的外部形態（如形狀、重量、外觀損傷、色澤等）的識別、內部無損檢測等方面。國內有關計算機視覺技術在食品業中的應用研究起始于90年代，比國外發達國家晚20多年，但是發展很快。
2.1計算機視覺技術在果蔬分級中的應用研究
計算機視覺技術在食品檢測中的應用研究相當廣泛，從外部直徑、成熟度的檢測到內部腐爛程度的檢測都有研究。韓偉等［4］采用分割水果的拍攝圖像和新的計算機算法計算水果的半徑，進而得出果蔬的最大直徑。研究表明，該算法不僅降低了計算量而且提高了計算精度，此方法用于水果分級的誤差不超過2mm，高于國際水果分級標準所規定的5mm分類標準差，可在工業生產中很好應用。李慶中［5］也利用圖像的缺陷分割算法研究了計算機視覺技術在蘋果檢測與分級中的應用，結果表明此算法能快速、有效地分割出蘋果的表面缺陷。孫洪勝等［6］以蘋果色澤特征比率的變化規律為理論基礎，結合模糊聚類知識利用計算機視覺技術來檢測蘋果缺陷域，檢測不僅快速而且結果精確。劉禾等［7］通過研究認為蘋果的表面缺陷可以利用計算機視覺技術進行檢測，計算機視覺技術還可以將蘋果按照檢測結果進行分級，把檢測過的蘋果分成裂果、刺傷果、碰傷果和蟲傷果等類別。梨的果梗是否存在是梨類分級的重要特征之一，應義斌等［8］通過計算機視覺技術、圖象處理技術、傅立葉描述子的方法來描述和識別果形以及有無果柄，其識別率達到90%。楊秀坤等［9］綜合運用計算機視覺技術、遺傳算法、多層前饋神經網絡系統，實現了具有精確度高、靈活性強和速度快等優點的蘋果成熟度自動判別。陳育彥等［10］采用半導體激光技術、計算機視覺技術和圖像分析技術相結合的方法檢測蘋果表面的機械損傷和果實內部的腐爛情況，初步驗證了計算機視覺技術檢測蘋果表面的損傷和內部腐爛是可行的。馮斌等［11］通過計算機視覺技術對水果圖像的邊緣進行檢測，然后確定水果的大小用以水果分級。試驗表明，該方法比傳統的檢測方法速度快、準確率高，適用于計算機視覺的實時檢測。朱偉［12］在模糊顏色的基礎上，分析西紅柿損傷部分和完好部分模糊顏色的差別，用分割方法對西紅柿的缺陷進行分割，結果顯示準確率高達96%。曹樂平等［13］人研究了溫州蜜柑的果皮顏色與果實可滴定酸含量以及糖分含量之間的相關性，然而根據相關性，樣品檢測的正確識別率分別只有約74%和67%。劉剛等［14］從垂直和水平兩個方向獲取蘋果的圖像，并通過計算機自動分析圖像數據，對蘋果的外徑、體積、以及圓形度等參數進行處理，與人工檢測相比，計算機視覺技術具有檢測效率高，檢測標準統一性好等優點。Blasco.J［15］通過計算機視覺技術分析柑橘果皮的缺陷，進而對其在線分級，正確率約為95%。趙廣華等［16］人綜合計算機視覺識別系統、輸送轉換系統、輸送翻轉系統、差速勻果系統和分選系統，研制出一款適于實時監測、品質動態的智能分級系統，能夠很好地實現蘋果分級。王江楓等［17］建立了芒果重量與攝影圖像的相互關系，應用計算機視覺技術檢測桂香芒果和紫花芒果的重量和果面損傷，按重量分級其準確率均為92%，按果面損傷分級的準確率分別為76%和80%。
2.2計算機視覺技術在禽蛋檢測中的應用研究
禽蛋企業在生產過程中，產品的分級、品質檢測主要采用人工方法，不僅需要大量的物力人力，而且存在勞動強度大、人為誤差大、工作效率低等缺點，計算機視覺技術可以很好的解決這類產品工業生產中存在的困擾。歐陽靜怡等［18］利用計算機視覺技術來檢測雞蛋蛋殼裂紋，利用攝像機獲取雞蛋圖像后，采用fisher、同態濾波和BET算法等優化后的圖像處理技術，獲得裂紋形狀并判斷，試驗結果表明，計算機視覺技術對雞蛋蛋殼裂紋的檢測準確率高達98%。汪俊德等［19］以計算機視覺技術為基礎，設計出一套雙黃雞蛋檢測系統。該系統獲取蛋黃指數、蛋黃特征和蛋形尺寸等特征，和設計的數學模型對比來實現雙黃雞蛋的檢測和識別，檢測準確率高達95%。鄭麗敏等［20］人通過高分辨率的數字攝像頭獲取雞蛋圖像，根據圖像特征建立數學模型來預測雞蛋的新鮮度和貯藏期，結果表明，計算機視覺技術對雞蛋的新鮮度、貯藏期進行預測的結果準確率為94%。潘磊慶等［21］通過計算機視覺技術和聲學響應信息技術相結合的方法檢測裂紋雞蛋，其檢測準確率達到98%。MertensK等［22］人基于計算機視覺技術研發了雞蛋的分級檢測系統，該系統識別帶污漬雞蛋的正確率高達99%。
2.3計算機視覺技術在檢測食品中微生物含量的應用研究
計算機技術和圖像處理技術在綜合學科中的應用得到快速發展，在微生物快速檢測中的應用也越來越多，主要是針對微生物微菌落的處理。食品工業中計算機視覺技術在微生物檢測方面的研究和應用以研究單個細胞為主，并在個體細胞的研究上取得了一定的進展。殷涌光等［23］以顏色特征分辨技術為基礎，設計了一套應用計算機視覺技術快速定量檢測食品中大腸桿菌的系統，該系統檢測結果與傳統方法的檢測結果具有很好的相關性，但與傳統方法相比，可以節省5d時間，檢測時間在18h以內，并且能夠有效提高產品品質。Lawless等［24］人等時間段測定培養基上的細胞密度，然后通過計算機技術建立時間和細胞密度之間的動態關聯，利用該關聯可以預測和自動檢測微生物的生長情況，如通過計算機控制自動定量采集檢測對象，然后分析菌落的邊緣形態，根據菌落的邊緣形態計算機可以顯示被檢測菌落的具置，并且根據動態關聯計算機視覺系統可以同時處理多個不同的樣品。郭培源等［25］人對計算機視覺技術用于豬肉的分級進行了研究，結果顯示計算機視覺技術在識別豬肉表面微生物數量上與國標方法檢測的結果顯著相關，該技術可以有效地計算微生物的數量。Bayraktar.B等［26］人采用計算機視覺技術、光散射技術（BARDOT）和模式識別技術相結合的方法來快速檢測李斯特菌，在獲取該菌菌落中的形態特征有，對圖像進行分析處理達到對該菌的分類識別。殷涌光等［27］人綜合利用計算機視覺、活體染色、人工神經網絡、圖像處理等技術，用分辨率為520萬像素的數字攝像機拍攝細菌內部的染色效果，并結合新的圖像處理算法，對細菌形態學的8個特征參數進行檢測，檢測結果與傳統檢測結果顯著相關（相關系數R=0.9987），和傳統檢測方法相比該方法具有操作簡單、快速、結果準確、適合現場快速檢測等特點。魯靜［28］和劉侃［29］利用顯微鏡和圖像采集儀器，獲取乳制品的掃描圖像，然后微生物的圖像特征和微生物數量進行識別，并以此作為衡量乳制品質量是否達標的依據，并對產品進行分級。
2.4計算機視覺技術在其他食品產業中的應用研究
里紅杰等［30］通過提取貝類和蝦類等海產品的形狀、尺寸、紋理、顏色等外形特征，對照數學模型，采用數字圖像處理技術、計算機識別技術實現了對貝類和蝦類等海產品的無損檢測和自動化分類、分級和質量評估，并通過實例詳細闡述了該技術的實現方法，證實了此項技術的有效性。計算機視覺技術還可以檢驗玉米粒形和玉米種子質量、識別玉米品種和玉米田間雜草［31］。晁德起等［32］通過x射線照射獲取毛葉棗的透視圖像后，運用計算機視覺技術對圖像進行分析評估，毛葉棗可食率的評估結果與運用物理方法測得的結果平均誤差僅為1.47％，因此得出結論：計算機視覺技術可以應用于毛葉棗的自動分級。GokmenV等［33-34］通過對薯片制作過程中圖像像素的變化來研究薯片的褐變率，通過分析特色參數來研究薯片中丙烯酰胺的含量和褐變率的關系，結果顯示兩項參數相關性為0.989，從而可以應用計算機視覺技術來預測加熱食品中丙烯酰胺的含量，該方法可以在加熱食品行業中得到廣泛應用。韓仲志等［35］人拍攝和掃描11類花生籽粒，每類100顆不同等級的花生籽粒的正反面圖像，利用計算機視覺技術對花生內部和外部采集圖像，并通過圖像對其外在品質和內在品質進行分析，并建立相應的數學模型，該技術在對待檢樣品進行分級檢測時的正確率高達92%。另外，郭培源等［36］人以國家標準為依據，通過數字攝像技術獲取豬肉的細菌菌斑面積、脂肪細胞數、顏色特征值以及氨氣等品質指標來實現豬肉新鮮程度的分級辨認。
3展望
新技術的研究與應用必然伴隨著坎坷，從70年代初計算機視覺技術在食品工業中進行應用開始，就遇到了很多問題。計算機視覺技術在食品工業中的研究及應用主要存在以下幾方面的問題。
3.1檢測指標有限
計算機視覺技術在檢測食品單一指標或者以一個指標作為分級標準進行分級時具有理想效果，但以同一食品的多個指標共同作為分級標準進行檢測分級，則分級結果誤差較大［37］。例如，Davenel等［38］通過計算機視覺對蘋果的大小、重量、外觀損傷進行分析，但研究結果顯示，系統會把花萼和果梗標記為缺陷，還由于蘋果表面碰壓傷等缺陷情況復雜，造成分級誤差很大，分級正確率只有69%。Nozer［39-40］等以計算機視覺為主要技術手段，獲取水果的圖像，進而通過分析圖像來確定水果的形狀、大小、顏色和重量，并進行分級，其正確率僅為85.1%。
3.2兼容性差
計算機視覺技術針對單一種類的果蔬分級檢測效果顯著，但是，同一套系統和設備很難用于其它種類的果蔬，甚至同一種類不同品種的農產品也很難公用一套計算機視覺設備。Reyerzwiggelaar等［41］利用計算機視覺檢查杏和桃的損傷程度，發現其檢測桃子的準確率顯著高于杏的。Majumdar.S等［42］利用計算機視覺技術區分不同種類的麥粒，小麥、燕麥、大麥的識別正確率有明顯差異。
3.3檢測性能受環境制約
計算機視覺基礎及應用范文3
關鍵詞：計算機圖形學；計算機視覺；可視化技術
中圖分類號：TM862 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2017）01-0054-02
計算機圖形學、計算機視覺以及可視化技術三者均是計算機領域重要組成部分，要做好計算機知識，就要先學好計算機圖形學，但計算機圖形學學習相對枯燥，尤其是算法教學難以理解，為解決這一問題，計算機視覺與可視化技術被應用到計算機圖形學中?？梢姡咧g存在一定的聯系，因此，有必要對計算機圖形學、計算機視覺以及可視化技術展開研究。
1 計算機圖形學概述
1.1 計算機圖形學目的
所謂的計算機圖形學實際上就是怎樣利用計算機表示圖形，并利用計算機完成圖形計算與處理，而這一過程的實現需要得到相關算法的支持。學習計算機圖形學的目的是利用計算機技術為人們呈現既帶有美感又不缺真實的圖形（如下圖1所示），為實現這一目標，就需要按照圖形的要求創設合適的場景，并在一些光照模型的作用下，做好光照效果設計，在這一過程中需要計算機圖形學能夠與其他計算機技術相配合。經過計算機圖形學出來的圖像，多會以數字圖像的方式展示出來，總的來說，計算機圖形學與圖像處理之間存在著一定的聯系[1]。計算機圖形學的涉及范圍相對寬泛，不僅有圖形硬件設計，還包括動畫制作，虛擬現實等多個部分。此外，計算機圖形學在動畫制作中的應用頻率也很高，如45分鐘一集的動畫影片中，85%的畫面都需要用算機圖形學來完成，由此可見，計算機圖形學的應用頻率極高，并在動畫制作中發揮著不可替代的作用。因此，應重視計算機圖形學的應用。
1.2 計算機圖形學應用
隨著計算機圖形學的發展，它被應用到各個領域中，并發揮著重要作用。首先，在計算機輔助設計與制造中的應用，這是計算機圖形學應用最多的領域，在計算機圖形學被應用以后，不僅可以設計出更精準的圖形，還能做好人機交互設計，強化修改能力。計算機圖形學還被應用到三維形體重建中，利用該技術可以將原理的二維信息轉化為三維信息，如在某次工程圖紙設計中就應用了計算機圖形學，經過一系列的處理以后，三維形體逐漸形成，最終實現了重建。其次，在醫學領域中的應用。計算機圖形學在醫學領域中的應用多以計算可視化的形式展示出來，如在腦部手術中，醫生為看清患處真實情況，經常需要利用在可視化技術的作用下將復雜的數據轉化為圖像，這時就體現了計算機圖形學在其中的應用[2]。再者，在計算機動畫中的應用，人們看到的動畫影片就是計算機圖形學作用的結果，以動畫人物的行走為例，為保證動畫人物的行走與自然人不存在過大差異，就需要應用大量的計算機技術，并在計算機圖形學的作用下完成設計。最后，在計算機藝術中的應用。計算機圖形學在計算機藝術中也有廣泛應用，它不僅可以用于藝術制作，很多場景都是通過計算機圖形學來完成的，現階段，一些人正在利用計算機圖形學創設人體模擬系統，其目的是讓已故人士再次出現在熒屏上，這一目標的實現就需要得到計算機圖形學的支持。
2 計算機視覺技術
2.1 計算機視覺技術含義
所謂的計算機視覺技術，實際上就是用計算機取代人眼做識別、跟蹤以及測量等，同時也兼顧圖形處理，其目的是讓圖像在計算機被處理以后更適于識別。對于計算機視覺技術來說，意在實現人工智能，主要是從圖像與多維數據等方面實現人工智能系統設計[3]。計算機視覺是一種在相關理論與模型基礎上發展起來的視覺系統，其主要構成部分有以下幾種：
（1）程序控制，這一點主要體現在機器人設計上；（2）事件檢測，多體現在圖像監測上；（3）信息組織，主要體現在圖像數據庫等方面。計算機視覺三個階段如圖2所示，通過觀察圖1可以發現，計算機視覺存在于圖像處理始終，從早期處理直到后期結束都存在，最終實現了3D描述，可見，計算機視覺具有十分重要的作用[4]。
2.2 計算機視覺技術的應用
現階段，現代社會已經進入信息化時代，計算機技術也被應用到各個領域，并發揮著重要作用。計算機視覺的應用促使計算機實現了智能化，在該技術的支持下，計算機可以像人一樣透過視覺看待世界萬物，且具有良好的適應能力，但這一目標的實現還需要很長時間，需要一系列的努力才能實現。現階段，計算機視覺應用最多的就是車輛視覺導航，然而，這種導航還沒有實現完全自主導航，這也是需要進一步研究的地方。計算機視覺技術的適應性較好，特別適合在工業領域應用，即便是存在電子在干擾或溫度變化較大的地方都能很好的運行，其整體效果也不會受到影響，再者，計算機視覺技術的嵌入性較好，成本相對較低，尤其適合在PC方案中使用，同時，具有一定的非接觸能力，能夠獲取大量信息，且不受距離限制，總的來說，計算機視覺技術總體效果較好，適合利用在各種工業環境中應用，因此，應重視計算機視覺技術的應用[5]。同時計算機視覺還被應用到移動機器人設計中，主要是利用小波模板展示人體形態，然后做圖像掃描，這樣就可以順利完成小波變換，進而了解到人的存在。同樣，將計算機視覺應用到機器人設計上，可以自動檢測出正在行動的人或車輛，而無法檢測到靜止的人，之所以會出現這樣情況，主要是由于其中采用率步態分析法。
3 可視化技術
3.1 可視化技術含義
可視化技術是一種綜合了計算機圖形學與圖像處理于一體的技術，它可以將復雜的數據轉化為圖像并在屏幕上展示出來。在可視化技術中，融合了以上兩種技術的特點，并在多個領域都有應用，隨著可視化技術的應用，不僅有效實現了數據表示，還強化了數據處理能力，更對數據決策分析有一定作用[6]?，F階段，虛擬現實技術已經成為可視化技術主要發展方向。
3.2 可視化技術的應用
首先，在計算機圖形學教學中的應用，計算機圖形學相對枯燥，相關知識也很抽象，不便于學生理解，在計算機圖形學中最重要的部分是曲線曲面，而這些曲線曲面多是與數學模型有關，具有一定的抽象性，學生理解難度較大，以往教師只能通過一系列的公式演算幫助學生理解，盡管這樣依然難以讓學生掌握曲線變化情況，學生依舊無法正確理解。為減少這種情況的發生，可視化技術被應用到計算機圖形學教學中，教師將抽象的知識用動畫的形式展示出來，學生只要觀看動畫，拖動一定的控制點就可以了解到曲線變化情況，這樣一來不僅增加了教學趣味性，學生也可以隨意變動曲線，讓復雜的知識變得簡單，深化學生對計算機圖形學知識的深度理解，同時，利用可視化技術在一定條件下，還可以完成代碼編譯，如在Actoin ScriPt中做編譯，這樣也可以增強學生的理解能力[7]。
其次，在醫學領域中的應用。醫學領域對于可視化技術的應用主要體現在放射治療與矯正手術上。通過可視化技術可以屏幕上看到手術整個過程，并將原來細節部位放大，手術醫生觀察的更加細致，手術成功幾率也會大幅度提升，患者生命也能得到保證（如圖3所示）。如在對某名患者進行身體檢查的過程中需要應用到可視化技術，由于通過檢查會獲得大量數據，而這些數據又相對復雜，但在可視化技術下就可以通過圖表、曲線圖或立柱圖的方式展示出來，經過可視化技術的作用，了解到患者的血糖為5.6mmol/L，醫生可以根這一數據做出診斷，而不必再分析這些數據。據不完全統計，80%的醫療檢查工作都是需要利用可視化技術。
地質勘探是我國最重要的工作之一，由于多數礦藏都深埋地下，即便使用探測儀受多種因素影響也無法了解到實際礦藏情況，這就需要應用到可視化技術，在可視化技術的作用下，相關工作人員可以了解到地下有無礦藏，如果存在礦藏，相關工作人員也可以了解到礦藏所在位置與實際儲備量，進而為礦藏開采奠定基礎。如在地質勘探中，相關工作人員利用可視化技術做地形圖整理，然后從中提取地形數據，再用CATIA做導入，這樣就可以完成地形模型創建，這樣就完成了三維地質模型創建工作，同時在相關工作臺的影響下，還可以完成地形數據導入，進而生成一定的地形云點，如果其中存在錯誤，可視化技術也可以將其中的錯誤內容刪除，這些都是可視化技術所帶來的好處[8]。由此可見，可視化技術已經成為地質勘探中不缺少的技術。
最后，在氣象預報中的應用（如圖4所示）。利用可視化技術能夠將數據轉化為圖像，通過觀察圖像就可以了解到云層變化情況，同時也能了解到實際風力大小與風走向等，氣象預報人員就可以根據圖像做出精準分析，需要了解氣象變化的人也能了解到現實情況，如果氣象條件惡劣，相關工作人員也可以及時做出工作調整，減少危險事件的發生。據不完全統計，可視化技術在氣象預報中的應用頻率高達100%，由此挽回的經濟損失高達13.2億元，可見，可視化技術在氣象預報中的應用十分有必要，因此，應重視可視化技術在氣象預報中的應用。
4 結語
通過以上研究得知，計算機圖形學、計算機視覺以及可視化技術三者各具特色，三者間也存在一定的關系，尤其是可視化技術綜合了前兩者的特點，并融合了其他技術，在很多領域中都有應用?？梢暬夹g是現階段應用最多的一種技術，在計算機圖形學教學中也有應用，并發揮著不可替代的作用。本文分析了計算機圖形學、計算機視覺以及可視化技術的含義與應用，希望能為相關人士帶來有效參考，正確利用這些技術。
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計算機視覺基礎及應用范文4
以下為報告詳細內容：
計算機視覺行業規模將進一步擴大
iiMedia Research(艾媒咨詢)數據顯示，2016年中國人工智能產業規模已突破100億元，以43.3%的增長率高速增長，預計2017年產業規模將以51.2%的增長率達到152.1億元，并于2019年增長至344.3億元。
艾媒咨詢分析師認為，中國人工智能產業起步相對較晚，隨著科技、制造等業界巨頭公司的布局深入，人工智能產業的規模將進一步擴大。計算機視覺作為人工智能的子領域，其發展和應用也很大程度受到人工智能核心技術的影響。未來，作為人工智能子領域的計算機視覺產業規模也會相應擴大。
計算機視覺用戶市場有待挖掘
iiMedia Research(艾媒咨詢)數據顯示，2017上半年網民對于計算機視覺行業整體了解程度還不深，智能識別貼圖應用以63.8%的了解比例名列各領域之首，其余領域網民了解比例均未超過五成。艾媒咨詢分析師認為，計算機視覺行業作為新興行業，其概念還未深入大眾群體，大眾對于其作用了解程度不深，未來計算機視覺行業用戶市場開發潛力較大。
計算機視覺整體滲透率低
iiMedia Research(艾媒咨詢)數據顯示，2017上半年網民中，有四成用戶使用過圖搜索功能。還有六成用戶仍未使用過圖搜索功能。圖搜在技術計算機視覺領域中已經發展比較成熟，然而在網民種的滲透率仍不高。艾媒咨詢分析師認為，計算機視覺作為新興技術，其投入實際應用時間較短，且技術依托的平臺種類和數量都較少，用戶市場培養還需時間。
圖搜功能獲用戶認可
iiMedia Research(艾媒咨詢)數據顯示，在對2017上半年使用過“圖搜”功能的網民準確率感知調研中，將近七成的用戶對“圖搜”功能的準確率給予肯定?！皥D搜”技術已經較為成熟，正在逐漸將便利帶到用戶生活中，未來隨著“圖搜”功能進一步在各應用中擴張，其區別于傳統搜索的優勢將會更明顯被用戶感知。
2017上半年網民圖搜索場景分布
iiMedia Research(艾媒咨詢)數據顯示，2017上半年圖搜網民中，69.6%的用戶在搜索引擎中使用圖搜功能，網購場景下使用圖搜功能的用戶占比53.5%。艾媒咨詢分析師認為，搜索引擎直接應用了圖搜功能，發展較早，故用戶基礎較扎實，其余領域中，網購圖搜變現能力最強，是廠商優先合作的重點領域。
邊看邊買用戶市場潛力較大
iiMedia Research(艾媒咨詢)數據顯示，2017上半年邊看邊買網民滲透率僅有11.9%，而在未嘗試過人群中，有意愿進行嘗試的人群超過六成。艾媒咨詢分析師認為，明星經濟拉動下，同款銷售具有宣傳效應加成。邊看邊買技術一方面可以加強視頻門戶的變現能力，一方面作為流量入口能夠為電商平臺導入流量，且對于消費者來說，智能匹配同款可以減少其搜索篩選的時間成本，未來市場有較大發展潛力。
實名制機器認證部分取代人工 未來規?？礉q
iiMedia Research(艾媒咨詢)數據顯示，2017上半年機器實名制認證網民滲透率為43.6%，有超一半用戶未使用過機器實名制認證功能。隨著計算機視覺技術發展，在廣州、上海等城市已經開始使用機器實名制認證部分或全部代替人工認證，以減少人工成本，釋放勞動密集產業用工壓力。艾媒咨詢分析師認為，隨著時間檢驗和技術進一步成熟，機器實名制會進一步向中小城市滲透，未來網點鋪設規模有望進一步擴大。
機器認證效率獲用戶認可
iiMedia Research(艾媒咨詢)數據顯示，2017上半年使用過機器實名制認證的網民中，82.6%的用戶表示機器實名制認證加快了驗證流程。艾媒咨詢分析師認為，計算機視覺精準快速無主觀性的特點和實名制認證流程要求相匹配，在技術比較成熟的情況下，能夠提高驗證效率，緩解鐵路站點因人工驗證慢導致的擁擠、乘客等候過久等現象。此技術在中國各鐵路站點會慢慢滲透，應用規模有望擴大。
個人信息泄露成為用戶刷臉支付最大顧慮
iiMedia Research(艾媒咨詢)數據顯示，2017上半年了解刷臉支付的網民中，59.0%認為個人信息泄露是刷臉支付最大隱患。識別不準確和使用渠道不暢通分別以57.6%和41.9%位列第二和第三名。
艾媒咨詢分析師認為，作為個人信息比較敏感的金融支付領域，用戶對于信息安全重視度相較其他領域更高，而2017年初315晚會對刷臉支付泄露個人信息隱患的點名，無疑為刷臉支付規模擴張設置障礙，加強用戶信息保障能力，獲取用戶對于技術安全的信任是刷臉支付未來重點發力方向。另外，由于計算機視覺概念未在大眾群體中普及，其規?；枰劳袌鼍按罱?，故使用渠道暢通也可以助力加快行業規模化進程。
精確性+場景化：C端市場打開方式
iiMedia Research(艾媒咨詢)數據顯示，2017上半年中國網民對于計算機視覺行業的愿景分布中，準確率更高以64.3%的關注度成為用戶最期待改進方向，使用更加方便和保障信息安全也是用戶重點關注問題。艾媒咨詢分析師認為，行業發展初期，用戶對概念理解程度不高，易產生“不易”使用的印象而不愿進行嘗試，未來商家可嘗試提供裝備完全的硬件設備和解決方案，并嘗試豐富使用場景，讓計算機視覺更易被廣泛網民接受。
計算機視覺在生活化場景中的使用最被C端用戶期待
計算機視覺基礎及應用范文5
關鍵詞： 計算機 視覺注意機制 計算機視覺注意模型
1.引言
隨著信息技術的不斷發展，數據處理量劇增，以及用戶不斷擴大的個性化需求，對計算機信息處理能力提出了越來越高的要求。如何在場景中快速準確地找到與任務相關的局部信息，即物體選擇與識別，已經成為計算機信息處理領域的一個研究熱點。隨著在心理學領域注意機制研究的不斷發展，將注意機制引入信息處理領域來解決物體識別問題，已經不再是紙上談兵。
人類視覺系統進行視覺信息處理時，總是迅速選擇少數幾個顯著對象進行優先處理，忽略或舍棄其他的非顯著對象。進入人類視野的海量信息，通過注意選擇機制進行篩選，就能使我們有選擇地分配有限的視覺處理資源，保證視覺信息處理的效率，這就是視覺選擇注意機制的原理。依據人類視覺選擇注意的基本原理，開發能夠進行智能圖像信息處理的計算機系統，就成為一大任務。我們研究的主要方向是使計算機處理對象時，能夠具備與人類相似的視覺選擇注意能力。
2.視覺注意機制
研究視覺注意機制是個多學科交叉的問題，目前多個領域的研究人員都取得了研究成果，并且對視覺注意的理論都形成了一些共識。目前普遍認為注意既可以是按自底向上（自下而上）的圖像數據驅動的，也可以是安自頂向下（自上而下）的任務驅動的。其中，自下而上的研究主要來自圖像中物體數據本身的顯著性。例如，在視覺搜索實驗中，顯著的物體會自動跳出，如圖1中的圓點通過特征對比，以形狀跳出的形式獲得注意。自上而下的引導主要來自當前的視覺任務，以及場景的快速認證結果，即我們可以“故意”去注意任何一個“不起眼”的物體，如我們可以在圖書館浩如煙海的藏書中，找到自己感興趣的那本書。
研究視覺注意機制的重要方法是研究眼睛在搜索目標時的表現。顯著圖中的各目標在競爭中吸引注意點，注意點在各個注意目標間轉移。根據注意點轉移時是否伴隨眼動，視覺注意也分為隱式注意和顯式注意。隱式注意的中央凹不會隨著注意點的轉移而移動，而顯式注意的中央凹隨每次注意點的轉移而運動。
對視覺注意機制的研究為計算機視覺的發展提供了可能。計算機視覺借鑒人類視覺的注意機制，建立視覺注意的計算模型。通過“注意點”的選擇與轉移，實現對復雜場景中任務的搜索與定位，最終來實現實時信息的響應處理。在計算機視覺的研究中，顯式注意應用較多。
3.計算機視覺注意模型
從人的角度來看，人類視覺系統通過視覺，選擇注意在復雜的場景中迅速將注意力集中在少數幾個顯著的視覺對象上。從場景的角度來看，場景中的某些內容比其他內容更能引起觀察者的注意，我們稱之為視覺顯著性，兩者其實是從不同的角度對視覺選擇注意過程的描述。
我們把引起注意的場景內容定義為注意焦點FOA（Focus of Attention）。Treisman的特征整合理論中將視覺信息處理過程劃分為前注意和注意兩個階段，各種視覺特征在前注意階段被以并行的方式提取出來，并在注意階段以串行方式整合為視覺客體，即注意的特征和客體是通過不同方式進行的。在注意焦點的選擇和轉移上，Koch［2］進行了深入的研究，他提出注意焦點FOA的變化具有四個特征，即單焦點性：同一時刻只能存在一個FOA；縮放性：FOA的空間范圍可以擴大或者縮??；焦點轉移性：FOA能夠由一個位置向另一個位置轉移；鄰近優先性：FOA轉移時傾向于選擇與當前注視內容接近的位置。同時注意焦點具有抑制返回的特點，即FOA轉移時抑制返回最近被選擇過的注視區域。在此基礎上，視覺注意的研究人員提出了多種視覺注意模型。
4.視覺注意模型的研究現狀
人類的視覺注意過程包括兩個方面：一方面是對自下而上的初級視覺特征的加工，另一方面是由自上而下的任務的指導，兩方面結合，共同完成了視覺的選擇性注意。與此對應，當前的計算機視覺注意研究也分為這兩個方面。
4.1自下向上的數據驅動注意模型研究及分析
在沒有先驗任務指導的情況下，視覺注意的目標選擇主要是由場景中自下而上的數據驅動的，目標是否被關注，由它的顯著性決定?，F在，自下而上的注意研究主要基于Treisman的特征整合理論和Koch&Ullman的顯著性模型，Itti、satoh等人均在此基礎上提出了自己的研究模型，并做了一些模型的改進研究。自下而上的研究方法通過對輸入圖像提取顏色、朝向、亮度等方面的基本視覺特征的研究，形成各個特征對應的顯著圖。另外，一些研究者采用基于局部或全局對比度的方法，來得到圖中每個像素的顯著性，進而得到顯著圖。
現有的自下而上的視覺注意計算模型中，Itti的顯著圖模型（簡稱Itti模型）最具代表性。該模型主要包含3個模塊：特征提取、顯著圖生成和注意焦點轉移。模型通過初級特征的提取，將多種特征、多種尺度的視覺空間通過中央―周邊算子得到的各個特征的顯著性圖合成一幅顯著圖。顯著圖中的各個目標通過勝者為王的競爭機制，選出唯一的注意目標，其中注意焦點的轉移用的是禁止返回機制。但該模型也有一些缺點，如顯著區與目標區域有偏差、計算量較大、運行時間較長、動態場景中實時處理不平等。
在動態場景之中，由于Itti模型很難滿足實時性的要求，科研工作者們正在努力研究動態場景的特性，并建立相應的動態模型。如Wolfe［1］指出，影響前注意的特征包括顏色、方向、曲率、尺寸、運動、深度特征、微調支距、光澤、形狀，等等，其中又以運動特征最為敏感。而You等采用了一種空間域特征和時間域特征相結合的視覺注意模型，該模型假設當場景中存在全局運動時，視覺注意對象將極少做運動。然而，許多真實的場景并不能滿足這個假設，限制了模型的適用范圍。Hang等人提出了一種運動圖的計算方法，并把運動圖作為特征之一，與顏色、亮度、方向等特征結合。這些研究關注了運動特征對視覺的影響，但是均存在一定的局限性，對于復雜的運動場景的注意焦點計算很難取得良好的效果。
我國研究者也在Itti注意模型的基礎上研究了適合動態場景中的注意模型，形成了一些理論成果。如曾志宏［2］等人提出注意焦點計算模型，鄭雅羽［3］等提出基于時空特征融合的視覺注意計算模型。這些模型都能較好地提取動態場景下的視覺目標。
4.2自上而下的任務驅動的注意模型研究及分析
自上而下的注意即任務驅動的注意，通過目標和任務的抽象知識，在一定程度上指導注意焦點的選擇。在自上而下注意模型的研究方面，Laar（1997）提出了一個用于隱式視覺注意的模型，該模型通過任務學習，將注意集中于重要的特征。Rabak［4］提出了基于注意機制的視覺感知識別模型，該模型在定義目標顯著性時，通過語義分析對其他三個自下向上的視覺控制參數項進行線性組合。Salah將可觀測馬爾科夫模型引入到模擬任務驅動的注意模型研究中，并在數字識別和人臉識別的實驗中取得了很好的效果。Itti提出以調節心理閾值函數的形式來控制視覺感知。
目前對自下而上的數據驅動方面的研究較多，而對自下而上的任務驅動方面研究較少。因為任務驅動的注意與人的主觀意識有關，同時受到場景的全局特征影響。自上而下的注意涉及記憶、控制等多個模塊的分工協作，其過程非常復雜。
5.計算機視覺注意模型研究的趨勢
自底向上和自頂向下的加工是兩種方向不同的信息處理機制，兩者的結合形成了統一的視知覺系統。人類的視覺信息處理系統只有遵循這樣的方法，才能有效地實現視覺選擇注意的目的。
實踐證明，把自底向上和自頂向下的研究相分離的研究方法并不能很好地解決計算機的視覺注意過程。要想使計算機能夠準確模擬人類的視覺注意過程，實現主動的視覺選擇注意的目的，采用兩種研究方法相結合的形式勢在必行。自底向上的視覺注意計算往往離不開與自頂向下的有機結合，實現二者的優勢互補是以后計算機視覺注意研究的一個趨勢。
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計算機視覺基礎及應用范文6
關鍵詞關鍵詞：OpenCV；人臉檢測；微笑檢測；JNI
DOIDOI：10.11907/rjdk.162330
中圖分類號：TP319文獻標識碼：A文章編號文章編號：16727800（2017）001011502
隨著人工智能技術的發展，機器學習、計算機視覺等領域也逐漸成為計算機科學中的熱點問題，人臉檢測便是計算機視覺中的一個分支。OpenCV作為一個開源的視覺庫，提供了不少關于人臉檢測的模型與處理接口，而大部分接口與算法均采用C/C++語言編寫。Java雖有其跨平臺的巨大優勢，但是這種特性也給Java帶來了局限性，在調用動態數據庫文件時存在不便。因此，通過JNI工具，可以利用C/C++語言的特性彌補Java的不足[13]。
1相關技術原理
1.1JNI技術分析
JNI（Java Native Interface）提供了若干API 實現Java與其它語言的通信（主要是C/C++）。從Java 1.1開始，JNI標準成為Java平臺的一部分，它允許Java和其它語言編寫的代碼進行交互。然而使用Java與本地已編譯的代碼交互，通常會喪失平臺可移植性[45]。
通常遇到以下幾種情況需要使用JNI：①所開發的程序需要用到其它平臺屬性，但在Java的標準庫中不支持此屬性；②程序對于運行效率要求較高，因此希望能用較低級的語言（如C/C++）來實現；③Java已經擁有實現需要的程序和庫，希望C/C++對其直接進行調用[67]。
1.2JNI技術架構
JNI允許運行在Java虛擬機上的應用程序調用其它語言（如C/C++語言）來編寫需要的方法或類庫，也能將Java虛擬機嵌入到本地應用程序中。
圖1是JNI在本地應用程序與Java應用之間各自扮演的角色圖。從圖中可以看出，JNI作為Java與C/C++函悼庵間的橋梁，可以實現Java代碼與C/C++庫函數當中本地代碼之間的交互。然而JNI沒有改變Java語言的屬性，只是讓Java語言擁有一種能夠對外調用的形式[89]。
1.3OpenCV介紹
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一個基于BSD許可發行的跨平臺計算機視覺庫。它輕量而且高效，由C函數與C++類構成，同時提供了Python、Java等語言的接口，可實現圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。OpenCV中對于人臉的檢測方法是基于處理成的灰度圖像的弱特征檢測方法。該方法建立在Haar特征[10]檢測方法基礎上，可以獲得檢測人臉的實時處理速度。
OpenCV中也提供了訓練分類器[1112]的程序及方法來檢測特征。使用者可以將此方法應用于一些項目中的二次開發，比如雙目視覺的三維重構、物體識別，協助機器人完成復雜任務，以及在智能監控中的人臉檢測、智能交通中的行人檢測等。
2開發工具選擇
選用的工具是eclipse，Java版本為JDK1.7，C++使用的是VS2010。另外PC端需要具備內置或外置攝像頭，PC機配置為Inter Core i5-3230M CPU 2.6GHz。
3實現過程
從圖2中編寫JNI代碼的大致步驟可以看出Java需要將字節碼文件通過javah生成頭文件，再與C代碼共同生成動態鏈接庫，進而與Java中的代碼進行交互。
3.4人臉檢測實驗結果
