计算机视觉技术及应用

01 搭建计算机视觉开发环境02 夯实计算机视觉开发基础03 色彩分割04 图像平滑处理全书导航基础篇应用篇05 形状识别06 物体检测与计数07 图像拼接09 人脸检测与识别08 视频处理

搭建计算机视觉开发环境项目一

01 计算机视觉概述02 认识OpenCV03 项目实施——搭建计算机视觉环境04 项目实训目录

项目目标知识目标掌握计算机视觉的概念。理解计算机视觉与相关学科的关系。了解计算机视觉的常见任务。了解OpenCV及其主要模块。技能目标能够成功搭建计算机视觉开发环境。能够使用PyCharm完成Python程序的编辑、运行和调试。素养目标锻炼学生的动手能力，增强积极主动寻求解决问题方法的意识。培养学生服务集体、团结协作的团队精神。

项目描述近年来，随着人工智能技术及大数据的不断发展，计算机视觉以其可视性、规模性和普适性逐步成为AI落地应用的关键领域之一，在理论研究和工程应用上均得到了迅猛发展。小旌也关注到了这一点，决定加入计算机视觉的开发队伍。小旌了解到，OpenCV是一个开源的计算机视觉库，广泛应用于图像处理的各个领域。同时，OpenCV支持多种编程语言，包括Python、C++和Java等。其中，Python语言具有语法简洁、功能强大等特点。因此，小旌决定搭建基于Python的OpenCV计算机视觉的开发环境。

项目准备全班学生以3～5人为一组进行分组，各组选出组长。组长组织组员扫码观看“计算机视觉技术的发展历程”视频，讨论并回答下列问题。问题1：简述Marr理论。问题2：简述20世纪90年代计算机视觉技术的发展变化。计算机视觉技术的发展历程

01计算机视觉概述

计算机视觉概述什么是计算机视觉计算机视觉（computervision,CV）是一门研究如何使机器“看”的科学，其目标是实现对图像的理解。更具体地说，计算机视觉是用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于图像识别、跟踪和测量等任务。什么是计算机视觉？从狭义上讲，视觉的最终目的是对客观场景做出有意义的解释和描述。从广义上讲，它还包括基于这些解释和描述，根据周围环境和观察者的意愿来制定行为规划，从而作用于周围的世界，这些实际上也都是计算机视觉的目标。作为一门学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取“信息”的人工智能系统。

计算机视觉概述计算机视觉的相关学科机器视觉或机器人视觉机器视觉更关注通过视觉传感器获取环境的图像，构建具有视觉感知功能的系统，以及实现检测和辨识物体的算法。机器人视觉更强调机器人的机器视觉，要让机器人具有视觉感知功能人工智能让机器或系统像人一样拥有智力和能力，可以代替人类实现识别、认知、分析和决策等多种功能的技术计算机图形学通过几何基元（如线、圆和自由曲面等）来生成图像处理的多是确定性问题，是通过数学途径可以解决的问题图像处理对图像进行各种加工调整以改善图像的视觉效果模式识别模式识别用于研究分类问题，确定符号、图像、物体等输入对象的类别，强调一类事物区别于其他事物所具有的共同特征

图像分类旨在判断该图像所属的类别，即给定一幅输入图像，解决“是什么”的问题。图像分割通过算法自动分割并识别出图像中的内容，可以将图像分割理解为每个像素点的分类问题，通过分析每个像素点的物体类别信息，解决“每个像素属于哪类目标物或场景”的问题。目标检测通过算法自动检测出图像中常见物体的大致位置，通常用边界框表示，并识别出边界框中物体的类别信息，主要是解决“是什么，在哪里”的问题。目标跟踪在给定目标初始位置的情况下，根据所设计的模型来预测后续视频图像帧中目标的位置和移动尺度等信息的过程。计算机视觉概述计算机视觉的常见任务

计算机视觉概述计算机视觉的常见任务1．图像分类图像分类旨在判断该图像所属的类别，即给定一幅输入图像，解决“是什么”的问题。方法：将图像结构化为某一类别的信息，用事先确定好的标签或类别来描述图像。智慧城市领域的智能视频场景分析交通领域的场景识别军事侦察和危险环境的自主机器人环境感知

计算机视觉概述计算机视觉的常见任务2．目标检测车辆目标检测目标检测是指通过算法自动检测出图像中常见物体的大致位置，通常用边界框表示，并识别出边界框中物体的类别信息，主要是解决“是什么，在哪里”的问题。目标检测比图像分类的难度更高，在目标检测中，不仅要给出图像中包含了哪些物体，还要给出包含物体的具体位置。人脸识别的应用：在娱乐领域，自拍软件都必备自动对焦和自动美颜功能；在安防、风控领域，人脸识别的应用大大提高了工作效率并节省了人力成本。此外，人脸识别还可用于账户的登录和保障资金安全，如网银的人脸识别登录和支付等。

计算机视觉概述计算机视觉的常见任务3．图像分割图像分