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[理学]VB第七章课件制作人：PPT制作者时间：2024年X月

目录第1章理论基础

第2章图像处理

第3章模式识别

第4章机器学习

第5章VB高级编程

第6章实战项目

01第1章理论基础

理论概述计算机视觉是模拟人类视觉过程的一门学科，涉及图像处理、模式识别、机器学习等领域。VB作为流行的编程语言，在本课程中将介绍如何在VB中实现计算机视觉算法。

图像处理基础获取原始图像数据图像获取提高图像质量和清晰度图像增强将图像分成若干部分图像分割提取图像中的特征信息特征提取

模型建立建立模型描述数据间的关系

可以是概率模型或神经网络分类根据模型对数据进行分类

判断数据属于哪个类别VB模式识别工具提供各种机器学习算法

帮助开发者实现识别任务模式识别原理特征提取从数据中提取有意义的特征信息

减少冗余信息

根据带有标签的数据进行学习，预测未知数据监督学习0103通过试错方法学习，获取最优策略强化学习02从无标签数据中发现模式，进行数据聚类无监督学习

VB编程基础VB是一种易学易用的编程语言，具有丰富的图形界面设计和数据库连接工具。开发者可以利用VB的库函数和插件，实现各种复杂功能和算法。

VB中的计算机视觉应用用于辅助医学影像诊断和分析医学影像处理实现智能监控系统，识别异常行为智能监控识别人脸特征，进行身份验证人脸识别

02第二章图像处理

图像获取与预处理图像获取是计算机视觉的基础，包括相机、传感器等设备的使用。图像预处理包括去噪、增强、调整大小等操作，为后续处理做准备。VB提供了各种图像处理函数和方法，可实现各种预处理操作。

图像分割与特征提取将图像分为若干部分，以便分析和识别其中的目标图像分割从图像中提取有意义的信息，用于后续的模式识别特征提取

图像匹配与配准将不同图像中的相似部分进行匹配，用于目标识别和跟踪图像匹配将不同尺度、角度、光照下的图像进行校准和对齐图像配准

图像识别与分类图像识别是对图像中的对象进行识别和分类。图像分类是将图像划分为不同的类别，用于识别和统计。VB提供了各种图像识别和分类算法，帮助开发者实现各种图像处理应用。

提取图像中的特征信息，用于图像识别和分类图像特征提取0103识别不同图像中相似部分，用于目标跟踪图像匹配02将图像分割为不同的部分，便于目标识别图像分割

边缘检测Sobel算子

Canny算子

Prewitt算子图像变换旋转变换

缩放变换

透视变换图像特征Harris角点检测

SIFT特征提取

SURF特征描述VB图像处理函数滤波处理高斯滤波

中值滤波

均值滤波

应用领域图像处理技术在医学影像、安防监控、无人驾驶等领域有着广泛的应用。通过VB提供的图像处理函数和算法，开发者可以实现各种图像处理任务，提高应用的智能化水平。

03第三章模式识别

特征提取与选择特征提取是从数据中提取有意义的特征，用于识别和分类。特征选择是选择最具区分性的特征，提高模式识别的准确性。VB提供了各种特征提取和选择算法，帮助开发者构建有效的模式识别系统。

模型建立与训练选择合适的算法和参数模型建立利用标注数据进行训练，提高泛化能力模型训练

识别根据输入的特征对目标进行识别和定位分类与识别分类将目标划分到不同的类别中

用于决策和统计

人脸识别0103目标跟踪02文字识别

模式识别应用通过实际案例分析，了解如何在VB中实现复杂的模式识别系统。案例涉及人脸识别、文字识别、目标跟踪等多个领域。通过案例分析，学习如何选择合适的算法和参数，构建高效的模式识别系统。

04第四章机器学习

包括回归、分类、排序等多种方法监督学习涵盖了多种方法，如回归、分类和排序，可根据不同需求选择合适的方法进行建模。VB提供了各种监督学习算法和工具VB为开发者提供了丰富的监督学习算法和工具，帮助他们快速构建预测和分类模型。监督学习方法根据标注数据训练模型监督学习是一种机器学习方法，通过使用标注数据来训练模型，以便进行预测和分类。

无监督学习方法无监督学习是一种从非标注数据中发现模式和结构的机器学习方法。通过聚类、降维、关联规则挖掘等技术，可以挖掘数据中的潜在信息，VB提供了各种无监督学习算法和工具，帮助开发者从数据中发现有用的信息。

强化学习方法强化学习是一种通过智能体与环境进行交互学习如何最优解决问题的方法。通过与环境的互动学习最优决策策略值函数和策略梯度是强化学习中常用的方法，用于优化智能体的学习策略。包括值函数、策略梯度等多种方法VB为开发者提供了强化学习算法和工具，帮助构建自适应的智能系统。VB提供了各种强化学习算法和工具

在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域表现出色深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域有着出色的表现，成为重要的技术手段。VB