计算机视觉课件.pptx

汇报人：张老师

2023-12-02

计算机视觉

·计算机视觉概述

●计算机视觉基础

·计算机视觉的主要任务

·计算机视觉的必威体育精装版技术

·计算机视觉的未来趋势与挑战

●计算机视觉应用案例研究

目

录

01

计算机视觉概述

背景

随着数字图像和视频的普及，计算机视觉技术逐渐成为人工智能领域的重要分支，广泛应用于自动驾驶、安防监控、智能家居、医疗影像分析等领域。

定义

计算机视觉是研究如何让计算机从图像或视频中获取信息、理解和解释现实世界中的各种形状、颜色、运动和纹理的技术。

定义与背景

医疗影像分析

自动驾驶

安防监控

智能家居

计算机视觉技术可以用于智能家居控制系

统，识别家庭成员和物品，实现智能化的家居管理。

计算机视觉技术可以用于车辆的感知与决

策系统，识别路面、车辆和行人等目标，为自动驾驶提供可靠的支持。

计算机视觉的应用领域

计算机视觉技术可以用于智能安防监控系

统，实时检测异常事件，提高安全防范能力。

计算机视觉技术可以用于医疗影像的自动

分析和诊断，提高医疗效率和诊断准确率。

发展阶段

20世纪90年代，随着高清晰度图像和视频的普及，计算机视觉技术得到了更广泛的应用和研究。这个时期的研究重点是如何从图像和视频中提取有用的信息，并进行有效的分析和解释。

成熟阶段

近年来，随着深度学习技术的快速发展，计算机视觉技术取得了重大突破。现在的计算机视觉系统可以更好地理解和解释图像和视频中的内容，并在许多领域实现了成功的应用。

起步阶段

20世纪80年代初，随着计算机技术的发展，人们开始探索计算机视觉技术的可能性。早期的计算机视觉研究主要集中在二维图像的分析和理解上。

计算机视觉的发展历程

SF

02

计算机视觉基础

图像的数学模型

描述图像的形成、变换、分析和处理的数学模型。

图像的几何变换

介绍如何对图像进行平移、旋转、缩放等几何变换。

图像的滤波和锐化

介绍各种图像滤波方法和锐化技术，用于消

除噪声和增强图像边缘。

图像的灰度级和彩色空间

描述图像的像素强度和颜色的表示方法。

图像处理基础

特征提取与描述符

●特征提取

介绍SIFT、SURF、ORB等常用的特征提取算法，以及它们在计算机视觉中的应用。

●特征描述符

描述图像特征的数学模型，如SIFT描述符、SURF描述符等，用于区分不同的图像特征。

●特征匹配

介绍如何使用特征描述符进行图像特征匹配，以及匹配算法的评价标准。

CCTORELEMENTSFORYOUP

卷积神经网络(CNN)

介绍CNN的基本结构和在计算机视觉中的应用，如图像分类、目标检测等。

循环神经网络(RNN)

介绍RNN的基本结构和在计算机视觉中的应用，如序列建模、视频处理等。

生成对抗网络(GAN)

介绍GAN的基本结构和在计算机视觉中的应用，如图像生成、超分辨率等。

#深度学习在计算机视觉中的应用

03

计算机视觉的主要任

图像分类与识别

目标检测与跟踪

总结词

目标检测和跟踪是计算机视觉领域的重要任务之一，其目标是检测并跟踪图像中的特定对象，对其进行定位和姿态估计。

详细描述

目标检测和跟踪技术在安防监控、智能交通、人机交互等领域有着广泛的应用。通过实时检测并跟踪

目标，可以有效地进行行为分析、异常检测和预警，提高安全性和效率。在智能交通领域，目标检测

和跟踪技术可以用于车辆检测、交通拥堵分析和智能调度等应用。

图像分割与理解

总结词

图像分割和理解是计算机视觉领域的关键任务之一，其目标是将图像分割成不同的区域或对象，并对这些区域或对象进行语义解释。

详细描述

图像分割和理解技术在医疗影像分析、遥感图像处理、智能制造等领域有着重要的应用。通过对图像进行分割和理解，可以提取出图像中的关键信息，进行精准的分析和决策。在医疗影像分析领域，图像分割和理解技术可以用于病灶检测、器官分析和诊断辅助等应用。

VS

三维重建与可视化

总结词

三维重建与可视化是计算机视觉领域的高级任务之一，其目标是通过对多视角或深度信息的采集和处理，重建出目标对象的三维模型，并进行可视化展示。

详细描述

三维重建与可视化技术在虚拟现实、游戏开发、考古研究等领域有着重要的应用。通过重建出目标对象的三维模型，并进行可视化展示，可以带来更加真实、直观的视觉体验，同时也可以用于历史文化遗产的数字化保护和展示。

计算机视觉的必威体育精装版技

术

总结词

神经风格转换是一种计算机视觉技术，可将一张输入图像转换为具有特定艺术风格的输出图像。

详细描述

神经风格转换技术基于深度学习算法，通过将输入图像与一组风格参考图像进行比较，生成具有类似风格的新图像。该技术已被广泛应用于图像处理、艺术创作和游戏开发等领域。