慕课网opencv学堂在线学习技术大牛实战课.pptxVIP

慕课网opencv学堂在线学习技术大牛实战课

目录

contents

OpenCV基础概念与环境搭建

图像处理核心技术详解

特征提取与描述符匹配技术

目标检测与跟踪技术应用

实战案例：人脸识别系统设计与实现

深度学习在图像处理中应用探讨

OpenCV基础概念与环境搭建

01

CATALOGUE

OpenCV的应用领域包括但不限于：图像和视频处理、模式识别和机器学习、3D重建、动态分析、对象跟踪、摄像头标定等。

OpenCV支持多种编程语言，如C、Python、Java等，并可在Windows、Linux、MacOS等操作系统上运行。

OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习库，包含了500多个函数，覆盖了计算机视觉的许多应用领域。

在C中，可以使用cv:imread()函数读取图像文件，使用cv:imshow()函数显示图像。

显示图像时需要指定窗口的名称和大小，以及是否等待用户按键关闭窗口。

图像处理核心技术详解

02

CATALOGUE

RGB色彩空间

基于红绿蓝三原色的色彩空间，常用于图像显示和设备输出。

灰度图像

将彩色图像转换为黑白图像，减少图像信息的复杂度，便于分析和处理。

色彩空间转换方法

介绍OpenCV中cvtColor函数的使用，实现不同色彩空间之间的转换。

分析图像中常见的噪声类型，如高斯噪声、椒盐噪声等。

噪声类型

介绍均值滤波、中值滤波、高斯滤波等常用滤波方法，消除图像中的噪声。

滤波方法

讨论不同滤波方法的适用场景和效果评估指标。

滤波效果评估

边缘检测算法

介绍Sobel、Canny等边缘检测算法的原理和实现方法，检测图像中的边缘信息。

轮廓特征分析

分析轮廓的周长、面积、凸包等特征，用于图像的形状分析和识别。

轮廓提取算法

讲解findContours函数的使用，实现图像中轮廓的提取和绘制。

特征提取与描述符匹配技术

03

CATALOGUE

SIFT算法

尺度不变特征变换（Scale-InvariantFeatureTransform，SIFT）是一种用于图像处理领域的特征描述算法。该算法通过在不同尺度空间上查找关键点，并计算出关键点的方向信息，生成具有尺度、旋转不变性的特征描述子。

SURF算法

加速稳健特征（SpeededUpRobustFeatures，SURF）是一种用于图像识别和物体检测的算法。SURF算法采用Hessian矩阵和积分图像加速特征点检测和描述子的生成过程，具有较快的运算速度和较好的性能。

ORB算法

带方向的快速鲁棒特征（OrientedFASTandRotatedBRIEF，ORB）是一种高效的特征点检测和描述算法。ORB算法结合了FAST关键点检测算法和BRIEF描述子生成算法，并引入了方向信息，使得特征具有旋转不变性。

SIFT描述符

SIFT描述符采用128维向量表示特征点周围的图像信息，具有尺度、旋转不变性，对光照、视角变化也有一定的鲁棒性。但是SIFT描述符计算复杂度高，实时性差。

SURF描述符采用64维向量表示特征点周围的图像信息，相对于SIFT描述符计算速度更快。SURF描述符也具有尺度、旋转不变性，对光照、视角变化有一定的鲁棒性。

ORB描述符采用二进制字符串表示特征点周围的图像信息，计算速度快，实时性好。ORB描述符具有旋转不变性，但是对尺度、光照变化的鲁棒性相对较差。

SURF描述符

ORB描述符

暴力匹配法

比例测试

交叉验证

RANSAC算法

特征匹配优化

FLANN匹配法

暴力匹配法是一种简单的特征匹配方法，通过计算两个特征描述子之间的欧氏距离或汉明距离来判断它们是否匹配。该方法简单易实现，但是计算量大，实时性差。

FLANN（FastLibraryforApproximateNearestNeighbors）是一种用于快速近似最近邻有哪些信誉好的足球投注网站的库，可以用于特征匹配。FLANN匹配法通过构建索引树来加速匹配过程，相对于暴力匹配法具有更快的运算速度。

为了提高特征匹配的准确性和效率，可以采用以下优化措施

通过设定一个阈值来判断最佳匹配和次佳匹配之间的距离比例是否满足要求，从而剔除错误的匹配对。

将匹配结果进行交叉验证，即反向再次进行匹配，确保匹配的双向一致性。

采用RANSAC（RandomSampleConsensus）算法对匹配结果进行鲁棒性估计，剔除误匹配并求解变换矩阵。

目标检测与跟踪技术应用

04

CATALOGUE

背景建模原理

通过统计背景像素点的颜色、亮度等特征，建立背景模型，将当前帧与背景模型进行比较，实现目标检测。

帧间差分法

利用相邻帧之间的像素差异来提取运动目标，适用于动态背景下的目标检测。

背景减除法

通过当前帧与背景帧的差分运算来提取目标，适用于静态背景下的目标检测。

计算目标区域