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計算機視覺的運用范文1
關鍵詞：視覺原理；計算機視覺藝術；數字媒體；應用
利用計算機所具有的視覺藝術，大眾僅僅利用需要實施身體動作來直接性的操作以及控制，根本就不需要學習就能夠啟動以及進行一定的操作，這樣更加方便老年人以及兒童的實際操作。在數字媒體當中，應該對計算機視覺藝術進行充分利用，更加方便人們的實際操作，同時還能夠保證其更好的感受藝術方面所具有的魅力，讓群眾在足夠放松的時刻能夠對創作者的實際思想以及意圖進行充分的了解以及掌握，對藝術價值進行充分發揮，進而來有效提升藝術人文的實際價值。
1對計算機視覺原理進行分析
通常來講，計算機視覺還稱為機械視覺，屬于是機械來對人類視覺進行一定的模仿的光學識別系統，利用光學系統、感應器、光源等來實現物體定位、動作的追蹤以及視線的判斷等相關的功能。一般情況下，工程技術所運用的基本都是計算機視覺，當有著一定的環境以及模式時，計算機視覺在進行持續性的工作時，能夠有效保證持續工作有著非常高的正確性以及準確性，還能夠對人工不可以完成的任務進行很好的完成。當計算機視覺在進行實際的工作過程中，最為基本的條件是先對映像進行處理，之后輸入模擬訊號，對數字影像進行一定的處理以及分析。實際的工作流程是：影像在攝入之后，應該對其進行一定的強化，除去噪聲，之后對圖像特征進行一定的壓縮以及獲取。在對數據庫樣本進行一定的對比之后，對程序進行有效的分析以及判斷，做出有效的指令。
2對數字媒體當中計算機視覺藝術的實際應用進行分析
2.1藝術與計算機進行一定的融合時，應該對動畫、聲音以及圖像等因素進行有效結合，在對藝術語言表現形式進行豐富的同時，應該提高作品的感染力
在有些結合視覺藝術以及數字媒體時，應該保證在對畫面進行觀看時，應該有效的欣賞畫面，還可以有效的感受到聲色等。利用高度仿真的聽覺、觸覺以及視覺，保證大眾在進行玩游戲時，可以對虛擬世界進行真實的感受，還能夠利用動作以及肢體語言等來和計算機實現有效的交流。保證大眾不是對電影單獨的進行欣賞，還應該更好的參與到其中，體會藝術的表演。
2.2在數字媒體當中運用計算機視覺藝術能夠對藝術的實際表達形式進行有效的豐富
隨著交互技術的逐漸成熟以及發展，讓該技術得到了有效的拓展以及廣泛的運用。運用交互技術，應該讓人們不受到被動的欣賞，應該積極的參與到視覺藝術當中，保證大眾的積極參與以及做出判斷，同能夠利用各種選擇來呈現出過程以及解決，對觀眾的興趣進行充分的調動，進而來有效提高大眾的參與積極性。
2.3在電子游戲當中，運用計算機視覺藝術，應該在相對比較大型的電子游戲當中進行計算機視覺技術的運用
在實際的游戲過程當中，大部分的玩家基本上不再是僅僅運用鍵盤以及鼠標來實施游戲，大部分都是利用身體行動來移動。通常情況下，機器利用攝像機部來對玩家的具體身體動作進行一定的捕捉，玩家能夠與機器相連接的手槍進行有效的操作，射中屏幕當中的對象。同時，手機上的相對比較小型的電子游戲，僅僅需要手指來滑動屏幕，就能夠實現實物的運動以及跳躍等，進而來躲避障礙。除此之外，僅僅需要稍微的傾斜一些收集，就能夠實現人物兩側的奔跑，同時還能夠保證聲光效果，實現互動，具有非常大的震撼力，會在很大程度上促進大眾參與的積極性。
2.4分析數字媒體中計算機視覺技術的應用，保證數字媒體技術有效表現藝術
同時在實用藝術以及純藝術當中，也會運用到數字媒體，該技術能夠讓相對比較單純的個人視覺實現有效的創造，同時還能夠把藝術箱社會性視覺產品進行轉化，并得到一定的經濟效益。同時，大眾能夠通過剪切以及拷貝等相關的方式來有效獲取視覺技術，之后有效的轉化藝術資源，有效奠定了創作視覺藝術的基礎?，F階段，大眾對于個性化以及獨特性有著逐漸提高的需求，在對相對比較獨特的視覺技術進行追求時，在一定程度上提高了評價視覺作品的標準。在數字媒體當中運用計算機視覺技術，會在很大程度上提高大眾對美的享受，保證大眾能夠充分感受到舒適以及愉快的感覺，同時還能夠得到審美方面的評價，在該過程當中，不能夠參雜任何的因素，應該讓計算機視覺因素僅僅對視覺美感以及視覺形式進行充分的追求，可以有效體現藝術的本質。同時，數字媒體有著美方面的品格，有效結合計算機視覺藝術，保證數字媒體藝術的美以及真。這個實際的運用過程能夠有效提升審美方面的機制，更好的領悟視覺藝術當中所存在的美。
3結語
綜上所述，在數字媒體當中，計算機視覺技術的運用，應該有效結合圖像、動畫、聲音以及文本等多個因素，在對語言表現的具體形式進行一定的豐富時，應該讓作品具有更大的感染力。除此之外，還應該保證視覺技術有何足夠的光聲效果，利用一定的互動，會具有非常大的震撼能力，積極促進大眾的參與程度。還可以在很大程度上滿足大眾對于美方面的追求，進而對其所具有的藝術價值進行充分發揮，有效提升藝術所具有的人文價值。
參考文獻
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[2]叢婧.淺談計算機視覺藝術在數字媒體的應用[J].電子制作,2013,18:75.
計算機視覺的運用范文2
一、計算機視覺檢測技術含義
計算機的視覺又叫做機器視覺，通過利用計算機或者是其他的一些機械設備來幫助人們視線事物到圖片的過程，從而進行三維世界的感知活動。計算機的快速發展，離不開神經心理學，心理學和認知科學方面的研究和發展，計算機視覺檢測技術的發展方向就是對周圍的三維空間進行感知和分析。一旦能夠擁有這種能力，計算機不僅能感知到周圍的總體環境，而且，還能夠具有對物體進行描述，識別理解和儲存的能力。
二、計算機視覺檢測的基本原理
要實現人工智能對視覺的計算機處理是很重要的方面在計算機視覺應用領域中如果要讓我們的計算機明白圖像的信息就必須經過一系列的處理過程―――數字圖像處理.數字圖像的處理包括5個步驟：圖像預處理（去除噪聲）、分割處理分割后區域、測量、圖像判讀、圖像技術.根據抽象程度和處理方法的不同圖像技術可分為三個層次：圖像處理、圖像分析和圖像理解.這三個層次的有機結合也稱為圖像工程.而計算機視覺（Computer vision）則是用計算機實現人的視覺功能對客觀世界三維場景的感知、識別和理解.視覺檢測按其所處理的數據類型又大致可分為二值圖像、灰度圖像、彩色圖像和深度圖像的視覺檢測.另外還有X射線檢測、超聲波檢測和紅外線檢測。
作為新興檢測技術計算機視覺檢測充分利用了計算機視覺研究成果采用像傳感器來實現對被測物體的尺寸及空間位置的三維測量能較好地滿足現代制造業的發展需求.與一般意義上的圖像處理相比計算機視覺檢測更強調精度、速度和無損性以及工業現場環境下的可靠性.例如基于三角法的主動視覺測量理具有抗干擾能力強、效率高、精度合適等優點非常適合制造業生產現場的在線、非接觸產品檢測及生產監控.對人類視覺感知能力的計算機模擬促進了計算機視覺技術的產生和發展制造業上獲取這些信息的目的有：（1）計算出觀察點到目標物體的距離；（2）得出觀察點到目標物體的運動參數；（3）甚至可以判斷出目標物體的內部特性；（4）推斷出目標物體的表面特征有時要求形成立體視覺。
三、亞像素檢測技術
隨著工業檢測等應用對精度要求的不斷提高，像素級精度已經不能滿足實際檢測的要求，因此需要更高精度的邊緣提取算法，即亞像素算法。亞像素級精度的算法是在經典算法的基礎上發展起來的，這些算法一般需要先用經典算法找出邊緣像素的位置，然后使用周圍像素的灰度值作為判斷的補充信息，利用插值、擬合等方法，使邊緣定位于更加精確的位置?，F在的亞像素提取算法很多，如重心法、概率論法、解調測量法、多項式插值法、濾波重建法、矩法等。由于這些算法的精度、抗噪聲能力和運算量各不相同，他們的應用場合也是各不相同的。
邊緣是圖像的基本特征，所謂邊緣是指圖像中灰度存在階躍或尖頂狀變化的像素的集合，邊緣廣泛存在于物體與物體、物體與背景之間。圖像測量是通過處理被測物體圖像中的邊緣而獲得物體的幾何參數的過程，邊緣的定位精度直接影響最終的測量結果。因此，圖像邊緣提取方法是檢測的基礎和關鍵之一。在視覺測量領域中，早期使用的都是像素級邊緣檢測方法，例如常用的梯度算子、Lapacian算子和門式算子等。以上的邊緣檢測方法的精度可以達到像素級精度，即可以判斷出邊緣位于某個像素內，但不能確定邊緣在該像素內的更精確的位置。如果一個像素對應的實際長度較大，就會產生較大的誤差，傳統的整像素邊緣檢測方法就不再適用。
四、計算機視覺檢測技術在機加工零件檢測中的應用要素與過程
（一）曲陣CCD相機
面陣CCD是本項目圖像采集系統中的主要設備之一，其主要功能是采集實驗圖像。該CCD相機主要由CCD感光芯片、驅動電路、信號處理路、電子接口電路和光學機械接口等構成。
（二）工業定焦鏡頭
在圖像測量系統中，鏡頭的主要作用是將目標聚焦在圖像傳感器的光敏面上。鏡頭的質量直接影響到圖像測量系統的整體性能，合理選擇并安裝光學鏡頭是圖像測量系統設計的重要環節。
（三）數字圖像采集卡
隨著數字信號處理技術和嵌入式處理器技術在圖像采集卡中的應用，使得圖像采集卡向高速度、多功能和模塊化方向不斷發展。這類圖像采集卡不僅具有高速圖像采集功能，同時還具備部分圖像處理功能，因此又可以稱之為圖像處理卡。
（四）標定板
為提高測量精度，需要進行攝像機標定。標定過程中，采用NANO公司的CBC75mm}.0型高精度標定板，外形尺寸為75mmx75mmx3.0mm，圖形為棋盤格，其尺寸為2.0mmx2.0mm，精度為1級，即圖形尺寸精度與圖形位置精度為。
（五）背光源
背光方式只顯示不透明物體的輪廓，所以這種方式用于被測物需要的信息可以從其輪廓得到的場合。因此，為精確提取軸的圖像中的邊緣特征，需采用背光源。為使圖像邊緣更銳利，光源顏色選擇紅色。
五、結語
隨著計算機技術和光電技術的發展，已經出現了一種新的檢測技術―基于計算機視覺的檢測技術，利用CCD攝像機作為圖像傳感器，綜合運用圖像處理等技術進行非接觸測量的方法，被廣泛地應用于零件尺寸的精密測量中。本文以面陣CCD為傳感器，研究了零件在線測量的方法，實現了零件尺寸的圖像邊緣亞像素定位測量，對面陣CCD在高精度測量方面的應用作了進一步的探索和研究，為面陣CCD在復雜零件尺寸高精度測量的實現打下了基礎。
【參考文獻】
計算機視覺的運用范文3
關鍵詞：計算機視覺分析；微小尺寸；精密校正；閾值；圖像分割
中圖分類號：TP274.4
計算機視覺分析理論是基于精密模式識別和人工智能程序化校驗技能進行綜合整編的方法，利用光學信息對真實物理結構的實時反映，配合人機協調手段進行二維圖像的呈現。在工件表面進行質量檢測和圖片制備要素分析的系統環節中，闡述物體在空間環境之間的關系樣式，爭取三維場景的科學搭建。集合要素內容包括邊緣、線條和曲面的配備，建立以工業部件為中心的坐標體系，并適當運用不同符號表現模式實現必要三維結構和空間關系的調整，促進精密儀器細節檢驗工作質量的不斷提高。
1 計算機視覺檢測技術的相關理論研究
1.1 技術原理分析
滲透性計算機輔助支持結構的視覺鑒定技術在被測實體中的圖像顯示支持功能基礎形勢上進行質量狀況的把控，這其實就是根據既定的偏差標準實現規模物件的逐個排查。細致的檢測工作在深度零件的誘導性特征和完整性配件的支持下，對整體完好效果的幾何制備模型進行測量[1]。近階段的視覺規范系統利用電耦合器件和攝像機進行主題元素的捕捉，并利用計算機內部程序的數字信號轉化工具實現圖像的并行處理。采用目標圖像的特殊坐標記錄，利用灰度分布圖內的多種綜合功能處理系統改善的要務。常規視覺下的檢測過程相對比較繁瑣，主要是將被檢測物體放置于照明效果相對均勻的可控制背景環境中，聯結CCD技術和圖像卡實現被測部件和數字圖像的共性要素融合，保證計算機自動化處理程序的錄入。當然，這類研究系統是需要利用相關軟體進行放大的，其主要必備功能就是進行圖像的預處理、識別和有效分析，將整個過程內部的實際結果數值，包括被測部件的自身缺陷、尺寸等進行整理。
1.2 計算機視覺微小尺寸精密檢測工業應用技術的現狀
在科學設計信息內容和工業加工制備要領集成化對待的環節中，通常不會直接進行部件表面的接觸，一般運用計算機程序下的掃描認知和圖像即時呈現功能進行快速的比對檢測，整體信號抗干擾能力較強，因此在現代工業生產技術領域內部廣受好評。電子工業是在建立計算機視覺分析工藝之后表現最為活躍的行業類型，在此基礎上衍生的印刷電板路和集成電路芯片就是利用標準模型的整改，實現規模工序的緊密排列。目前，時下流行的汽車生產、紡織、商品包裝等也逐漸向這類手段靠攏，全面改善了現代化工業制備的應用效果。
2 應用視覺微小尺寸分析技術內部拓展機能的補充
灰度圖像的主要分割方法包括灰度閾值校正、邊緣檢測制備等手段。
2.1 灰度閾值校正
這是區域分割方法中一種常見的手段，主要配合多個或單個閾值將圖像自身的灰度級別劃分為幾個項目組，對相同像素的單位數據進行整編。根據實效范圍進行分類，包括局部和全局閾值探究兩種手段，全局規模下的閾值分析方法就是利用整幅圖的灰度直方分布圖進行內部最優閾值分割，包括單閾值和多閾值兩種形式；同時還可以將初始分析的圖像進行子元素的拆解，之后利用單個子圖像的既定閾值范圍進行最優化分割[2]。分割的基本原理公式為：
其中，合理閾值的選取是非常重要的，目前閾值確定的手段主要包括直方圖雙峰對照法和最大類間方差累積法等。這種利用灰度閾值實現精準質量的劃分手段，計算執行工作相對比較簡單，并且實際工作效率水平較高，即便是實際需要分割的物體與圖像背景對比深度較強也可以收放自如，但唯一的缺點就是缺少對空間信息的掌控，涉及亮度不足的圖像問題，這種閾值分割技術的施工質量往往不會太高。
2.2 邊緣檢測制備工序
圖像內部元素的分割其實就是進行部件邊界效益的提取，而邊緣檢測制備工序則是利用像元及鄰域的整體狀態進行物體邊界相關結構的搭建。邊緣檢測分割制備技術具體包括并行和串行兩種模式，并行手法是運用梯度信息的提取實現不同類別算子的整理；串行邊界分割原理則是根據適當強度標準和相似走向的兩個邊緣端點位置實現連接，主要代表算法包括啟發式智能搜索手段等。這種串行算法較并行邊界積累統計原則來說具有更強的抗干擾能力，但實際的邊緣檢測同樣不能完好地維持連續效果，需要利用其余技術內容進行邊緣制備技巧的修復。
（1）原始圖像 （2）Robert算子邊緣檢測 （3）Sobel算子邊緣檢測
（4）Prewitt算子邊緣檢測 （5）Kirsch算子邊緣檢測 （6）Gauss-Laplace算子檢測
圖1 微小雙聯齒輪邊緣檢測
3 視覺檢測系統的創新性改進
根據以上現狀問題，創新式視覺整改校驗系統利用照明光源、攝像機和圖像采集卡等結構實現計算機輸出結果質量的補充。其主要運行過程如下：利用被測部件在均勻照明背景的全面優化控制基礎，實現物體結構的全面清晰呈現，使用攝像機對相關圖像信號進行梳理并轉化為電荷信號，配合相關的圖像資源采集卡進行部件數字化圖像的格式轉化；計算機內部軟體操作程序將得到的數字圖像進行處理和識別，并將最終結果數據輸出，實現現代工業技術整體質量規模控制的既定要求。
系統硬件在實現部件轉化圖像信息的環節中，連接檢測機理下的連續軟件規劃和照明光源等相關設備進行圖像適當分辨率的調整，維持圖像較為清晰的對比效果。全面控制獲取數字圖像的時間，抵抗不良因素的干擾影響，維持內部成本經濟規模的合理控制，促進科技應用和可持續發展經濟戰略雙重價值標準的同步進展。其中，光源設備的選擇必須落實到部件既定的幾何形狀條件下，利用相關性能參數進行實際工作要求的提供，包括光源位置、亮度、壽命特性等因素的堆積，常用的可見光源包括水銀燈、熒光燈等，但這類光源使用壽命有限，因此現下多配用LED光源進行快捷反應、小功耗標準的補充，并且長期使用后的照明效果比較穩定[3]。而攝像機等結構主要還是校正參數的表達方式，進行圖像合理分辨率的整改，促進圖像采集數字化協調功能的發展，提高系統工作速度等。
4 結束語
計算機視覺檢測系統在進行一定部件性能評比的活動中有著很高的貢獻，不僅配合硬件的照明、參數制備要領制備功能，同時促進數字化圖像對比的速度，使得工業生產環節中的部件檢查工序得到大范圍整改，滿足可持續發展戰略規模的視覺意義，促進現代智能化分析處理技術的全面覆蓋。
參考文獻：
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計算機視覺的運用范文4
關鍵詞：數字圖像處理；測距；聚焦；頻域
中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302(2012)09-0016-03
Images ranging method based on frequency domain analysis
ZHU Xue-yi
(School of Microelectronics and Solid-State Electronics, University of Electronic Science and Technology, Chengdu 610054, China)
Abstract: Using digital image processing theories and methods, the digital image pre-processing mode, the target graphic detection and the ranging model construction are studied and analyzed. Combined with a ranging scheme of single camera, a focusing ranging technique based on frequency domain analysis is given to process images captured by the monocular camera and calculate the distance from target detection image to the camera based on frequency domain image signals. The technique saves lots of complex hardware and reduces the demands of digital image processing, which has the advantages of high ranging precision and fast processing speed.
Keywords: digital image processing; ranging; focusing; frequency domain
0 引 言
視覺是人類觀察世界、認知世界的重要功能手段，人類感知外部世界主要通過視覺、觸覺、聽覺和嗅覺等感覺器官，其中80%的信息是由視覺獲取的。計算機視覺就是人類利用計算機實現人的視覺功能，從而對客觀世界三維場景進行感知、識別和理解。計算機視覺是一個相當新而且發展迅速的研究領域。
在對生物視覺系統的研究中，人們早就注意到，幾乎所有具有視覺功能的生物都有兩只眼睛。用兩只眼睛同時觀察物體，會有深度或遠近的感覺，我們稱之為視差。因此，在計算機視覺系統中，也常用兩臺或多臺攝像機從兩個或多個視點去觀察同一場景，從而獲得在不同視角下的一組圖像，然后通過同一場景點在不同圖像中的視差，推斷出場景中目標物體的空間幾何形狀和位置，這種方法稱為立體視覺。它是計算機視覺的一個重要分支，也是計算機視覺的核心研究內容之一。
視頻和圖像是對物質世界客觀事物的形象而生動的描述，是最直接且具體的信息表達形式之一，是人類最重要的信息載體。隨著科技的日益發展，人們需要一種更加先進快捷的工作方式，另外，人們對工作環境和工作條件也提出了更新、更高的要求，視頻測距系統便在這種背景下應運而生。
視覺測距技術的發展對于距離測量有重要的意義。在基于數字圖像處理技術的視覺測距系統中，使用單個CCD(Charge Couple Device)攝像機的系統稱為單目攝像系統，而同時使用兩臺攝像機對同一景物進行攝像，并運用計算機分析兩幅圖像來確定物體的三維狀況的系統稱為雙目攝像系統。雙目攝像系統測量精度高，但計算速度較慢，成本較高。而單目攝像系統方法則比較簡潔、快速，因此，本文對采用單目攝像系統檢測目標物的測距方法進行研究。
1 測距技術在國內外的研究現狀
目前，國內外對視覺測距技術的研究仍在不斷的進行之中，還并沒有形成國際統一的標準模式，各種數字圖像處理技術和算法之間孰優孰劣仍在不斷的探討和比較中。當前，國內外的研究機構主要研究的測距技術包括超聲波測距技術、微波雷達測距技術、激光雷達測距技術和視覺測距技術。
1.1 激光雷達測距
激光雷達測距具有測量時間短、量程長、精度高等特點，但激光雷達在惡劣天氣環境下或逆光狀態下的測距準確性降低，另外，其造價、耗能、對人眼安全等因素也對其進一步應用有一定影響。
1.2 超聲波測距
超聲波是指振動頻率在20 kHz以上的機械波，具有聲波傳輸的基本物理特性。超聲波測距是根據超聲波反射時間來計算與前方車輛之間的距離。超聲波測距原理比較簡單，成本低，但超聲波的傳輸速度受天氣影響較大，不同天氣條件下的傳輸速度不同。
計算機視覺的運用范文5
1.神經網絡的架構正變得越來越復雜。感知和翻譯等大多數神經網絡的架構正變得越來越復雜，遠非此前簡單的前饋神經網絡或卷積神經網絡（CNN）所能比。特別需要注意的是，神經網絡正與不同的技術（如LSTMs、自定義目標函數等）相混合。
神經網絡是多數深度學習項目的根基。深度學習基于人腦結構，一層層互相連接的人工模擬神經元模仿大腦的行為，處理視覺和語言等復雜問題。這些人工神經網絡可以收集信息，也可以對其做出反應。它們能對事物的外形和聲音做出解釋，還可以自行學習與工作。
2.長短期記憶網絡（LSTMs）。當你閱讀本文時，你是在理解前面詞語的基礎上來理解每個詞語的。你的思想具有連續性，你不會丟棄已知信息而從頭開始思考。傳統神經網絡的一大缺陷便無法做到這一點，而遞歸神經網絡能夠解決這一問題。
RNN（循環神經網絡）擁有循環結構，可以持續保存信息。過去幾年里，RNN在語音識別和翻譯等許多問題上取得了難以置信的成功，而成功的關鍵在于一種特殊的RNN――長短期記憶網絡。
3.“注意力模型”?！白⒁饬Α笔侵干窠浘W絡在執行任務時知道把焦點放在何處。我們可以讓神經網絡在每一步都從更大的信息集中挑選信息作為輸入。例如，當神經網絡為一張圖片生成標題時，它可以挑選圖像的關鍵部分作為輸入。
4.神經圖靈機依然有趣，但還無法勝任實際工作。當你翻譯一句話時，并不會逐詞進行，而會從句子的整體結構出發。機器難以做到這一點，這一挑戰就被稱為“強耦合輸出整體估計”。
神經圖靈機就是研究者們在硅片中重現人類大腦短期記憶的嘗試。它的背后是一種特殊類型的神經網絡，它們可以適應與外部存儲器共同工作，這使得神經網絡可以存儲記憶，還能在此后檢索記憶并執行一些有邏輯性的任務。
5.深度學習讓計算機視覺和自然語言處理不再是孤島。卷積神經網絡最早出現在計算機視覺中，但現在許多自然語言處理（NLP）系統也會使用。LSTMs與遞歸神經網絡深度學習最早出現在NLP中，但現在也被納入計算機視覺神經網絡。
此外，計算機視覺與NLP的交匯仍然擁有無限前景。
6.符號微分式越來越重要。隨著神經網絡架構及其目標函數變得日益復雜，手動推導出“反向傳播”的梯度也變得更加困難而且容易出錯。谷歌的TensorFlow等最新的工具包已經可以超負荷試驗符號微分式，能夠自動計算出正確的微分，以確保訓練時誤差梯度可被反向傳播。
7.神經網絡模型壓縮的驚人成果。多個團隊以不同方法大幅壓縮了訓練一個良好模型所需的素材體量，這些方法包括二值化、固定浮點數、迭代修剪和精細調優步驟等。
這些技術潛在的應用前景廣闊，可能將會適應在移動設備上進行復雜模型的訓練。例如，不需要延遲就可以得到語音識別結果。此外，如果運算所需要的空間和時間極大降低，我們就可以極高幀率（如30 FPS）查詢一個模型，這樣，在移動設備上也可以運用復雜神經網絡模型，近乎實時地完成計算機視覺任務。
8.深度學習和強化學習繼續交匯。在“端對端”機器人等領域出現了令人激動的進展，現在機器人已經可以一起運用深度和強化學習，從而將原始感官數據直接轉化為實際動作驅動。我們正在超越“分類”等簡單工作，嘗試將“計劃”與“行動”納入方程。
計算機視覺的運用范文6
關鍵詞：圖像測量；圖像處理位移；變形測量有限元分析
引言
近年來，圖像測量成為測量領域新興的性能較高的測量技術，主要應用在圖像匹配、機器視覺、模式識別和圖像的檢測中。將光學、計算機技術、電子技術、幾何測量和信號與信息處理技術許多現代技術集合在一起，根據圖像處理技術，組成綜合性的測量系統。把測量對象當成信息和檢測的中間介質，并對其圖像進行精確的測量，這個過程稱之為圖像的測量。其在進行定位和識別上非常有效。
1 國內外圖像測量的研究情況
隨著國內外計算機行業的迅猛發展，精密光機電以及圖像處理技術等高科技技術也發展起來了。這些高科技技術被應用于精密測量學中，形成的學科為圖像測量技術。這個技術是傳遞和檢測信息的手段，就是被測對象的圖像，在圖像中尋找有用信號來獲取待測數據。
該技術發展很快，在國內外均已應用廣泛，例如航空遙感測量、幾何量的尺寸測量、醫學圖像觀測輔助診斷、復雜精密零件的外觀檢測和尺寸測量以及光波形成的衍射圖等很多方面。圖像測量技術日益崛起，不但因為計算機技術的完美應用和數字圖像處理技術的不斷完善，而且還得益于應用范圍的不斷擴大。進一步刺激著這一技術領域成長為價格低微處理器支持的并行的處理技術；應用于低成本、大容量儲存陣列的新儲存技術；應用于圖像數字化的低成本的圖像卡和高分辨率、低成本的彩色顯示系統等等。
2 圖像測量系統的組成
被測試的目標影像信息是通過圖像傳感器來記錄的，這一技術包括了采樣過程，使用計算機對其進行數字處理，使最終得到的數據符合計算機視覺檢驗的機理，進而實現人類對計算機視覺研究的規劃和目的。測量視覺傳感器的框架結構如圖1所示，該系統是利用圖像傳感器進行圖像的表面采集工作，利用采集卡收集圖像發出的發出的視頻信號并且把視頻信號轉換為數字信號利用接口電路傳入計算機，完成圖像處理并且算出計算結果。將最終的數據顯示在計算機的屏幕上。通常，傳統的視覺系統主要是關于圖像處理以及采集，I/O和通信部分及傳入傳出和執行的機構等。其中采集圖像的原理和目的是將已經測量好的可視化圖像轉化為可視的數據，即計算機能夠處理的數據。計算機視覺系統突出強調準確度和速度，所以采集圖像應該準確、按時地提供清晰的圖像。
3 圖像處理
數字圖像處理的目的是提高圖像的質量，利用大規模的成型數字計算機，對轉化來的數字信號進行進一步處理，以滿足人們的感官要求，得到的圖像更加清晰準確。20世紀60年代開始，計算機行業就猛然崛起，被應用于各個行業中，同時圖像處理技術也跟著迅速發展起來。但是現在的問題是雖然圖像處理技術發展很快，但是運算處理的速度還不是很快，相比光學法，該技術是按照順序進行處理的，因此速度不如光學方法的快。圖像處理技術將來會以嶄新的方式出現，伴隨著計算機技術的飛速發展。
3.1 構成圖像數字化系統
圖2所示的就是一個基本的圖像數字化設備系統的構成元素。其中每一個模塊都劃分成特定的部分，分別是通信、采集、處理和分析、顯示、存儲。通訊可采用綜合業務網（ISDN）、普通的電話網（（PSTN）和計算機的局域網（（LAN）等。采集可選用配備視象管的視頻攝像機和掃描儀、電荷式耦合器件（CCD）照相機等。圖像分析和處理主要涉及到的就是運算，采用的工具主要是計算機，當有特殊需要時還必須借助專門的硬件設備。圖像的顯示可選用電視顯示器（TV）。隨機讀取各種打印機和陰極射線管（CRT）等。圖像可以存儲在硬盤，U盤或者磁帶中。
3.2 采樣
采樣就是將圖像在空間上離散化。用空間上的灰度值來代表圖像，把這些個點稱為采樣點。因為圖像所表示的是二維分布的信息，因此在進行采樣操作時，需要先將二維信息轉化為一維信息，之后對一維信息進行采樣。具體做法如下所示，首先沿著垂直的方向，按照一定的空隙，從上向下以水平的角度來對圖像進行直線掃描，分出各水平線上灰度值一樣的一維掃描。然后對一維掃描線信號按一定間隙進行采樣，就可以得到離散信號。
采集運動的圖像，需要在時間軸上進行操作，再順著垂直的方向進行采樣，最終順著水平方向采樣。對一幅圖像進行采樣，如果橫向（即每行）像素是M個，縱向（即每列）像素是N個，那么圖像大小為M×N個像素。
3.3 圖像的預處理
當計算機接收到圖像的時候，因為輸入轉換器件的差別和旁邊環境的影響等，就會失真和發出各種各樣的噪聲在圖像上。只有把噪聲消除，校正失真，把圖像轉變成標準形狀，才能夠平穩地進行特征提取等的處理。這部分工作被稱之為圖像的預處理過程，圖像的預處理技術主要包括圖像大小的正規化，圖像位置的標準化。比如，圖像色度要保障灰度平衡。計算灰度平衡的方法是圖像的點運算。圖像的復原是對圖像失真的校正，將模糊不清的部分刪掉，使得到的圖像恢復原來的面貌。圖像的幾何校正是根據具體的要求將圖像放大或縮小，旋轉或轉移等。圖像的增強效果是運用技術使圖像變成計算機可以識別的清晰的圖像。圖像增強技術是一類基本的圖像處理方法，其目的是運用技術對圖像進行加工，以便得到的圖像視覺效果更加“有用”更“好”。所謂“好”與“有用”的意義也不一樣，而且所采用的實際的增強技術手段也大不一樣。從根本上來講，人就是評價圖像好與壞的評價者，因此不存在圖像增強的通用標準。
具體的說就是將圖像增強，其目的是將圖像中有興趣的特征有選擇地突出，使不需要的特征衰減，卻不考慮圖像降質的原因，因此修改后的圖像不需要去與原圖像相似。比如消除各種噪聲，強調目標物的輪廓，將黑白圖像轉換為偽彩色的圖像等。
3.4 數學形態學的處理
數學形態學是一個利用模式識別和圖像處理領域的新手段，提取和度量圖像中的對應形狀應用具有一定形狀的結構元素來使對圖像識別和分析的目的達到就是數學形態學的基本思想。集合論是用來表示二值形態學的名稱，運用集合論可以有效的用統一的方法解決圖像處理中遇到的問題和困難，使結構單元可以隨意組合或者分解，發揮到數學形態學上面的運算當中。這樣應用形態學來轉化問題，就達到了對圖像處理分析的目的。從這點看，數學形態學占一些明顯地優勢在對比其它頻域或空域分析方法和圖像處理上面。
4 結束語
文章對圖像測量技術進行了簡單的介紹，并分析其原理及使用的方法。對圖像測量技術在實際中的應用進行了分析探討，以便于測量技術在今后應用的范圍更加廣泛、便捷及精準。
參考文獻
