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计算机视觉技术 1.概念 计算机视觉（Computer Vision, CV）是一门研究如何让计算机达到人类那样"看"的学科。更准确点说，它是利用摄像机和电 脑代替人眼使得计算机拥有类似于人类的那种对目标进行分割、分类、识别、跟踪、判别决策的功能。计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟，是人工智能领域的一个重要部分，它的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。计算机视觉是以图像处理技术、信号处理技术、概率统计分析、计算几何、神经网络、机器学习理论和计算机信息处理技术等为基础， 通过计算机分析与处理视觉信息。 几乎在每个计算机视觉技术的具体应用都要解决一系列相同的问题。这些经典的问题包括： 识别： 计算机视觉技术全文共9页，当前为第1页。一个计算机视觉，图像处理和机器视觉所共有的经典问题便是判定一组图像数据中是否包含某个特定的物体，图像特征或运动状态。这一问题通常可以通过机器自动解决，但是到目前为止，还没有某个单一的方法能够广泛的对各种情况进行判定：在任意环境中识别任意物体。现有技术能够也只能够很好地解决特定目标的识别，比如简单几何图形识别，人脸识别，印刷

通过对基于Haar-like特征的AdaBoost人脸检测算法研究，利用由该算法训练的级联分类器和计算机视觉类库OpenCV进行人脸检测系统设计，实现了基于静态图像、摄像头视频和avi视频的人脸检测与标记，以及标记后的人脸区域图像实时显示和存盘。此外，在VC++6.0环境下实现了对人脸检测系统软件界面的开发。实验结果表明，该检测系统开发周期短，检测速度快，实时性强，检测率高，可作为人脸识别和人脸跟踪系统的开发基础。

AI科技大本营公开课-《朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用》 共44页.pptx

基于双目立体视觉技术的快速非接触测量目标物体的体积以及三维重建仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，但并不仅仅是人眼的简单延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。将机器视觉技术应用于禽蛋品质检测具有人工检测所无法比拟的优势。表面缺陷与大小、形状是蛋品品质的重要特征，利用机器视觉进行检测不仅可以排除人的主观因素的干扰，而且还能够对这些指标进行定量描述，避免了因人而异的检测结果，减小了检测分级误差，提高了生产率和分级精度。 　　图象的边缘信息对人或对机器视觉来说，都是非常重要的。由于边缘具有能勾画区域的形状，且能被局部定义以及能传递大部分图象信息等许多优点，因此，边缘检测可看作是

计算机视觉技术课后答案-计算机视觉课后作业1——图像处理基础 计算机视觉.pdf

CV：无人驾驶汽车中涉及的计算机视觉技术简介 计算机视觉.pdf