《计算机视觉》课件

《计算机视觉》课程简介本课程将深入探讨计算机视觉领域的核心概念和应用，帮助学生了解计算机如何“看”世界从图像处理基础到深度学习模型，课程内容涵盖图像识别、物体检测、场景理解等重要方向计算机视觉的定义和应用场景工业自动化自动驾驶医疗保健安全监控计算机视觉在工业中被用于计算机视觉用于识别道路标计算机视觉用于辅助诊断疾计算机视觉用于人脸识别、自动化的质量控制、缺陷检识、交通信号灯和行人，实病，例如识别肿瘤、分析图目标跟踪和异常行为检测，测和产品分类等现自动驾驶像、进行手术规划等提升安全监控效率视觉感知的生理基础视觉感知是人类感知世界的重要途径之一，它依赖于人眼的结构和功能人眼包含角膜、瞳孔、晶状体和视网膜等结构，它们共同作用将光线聚焦到视网膜上，并将其转化为神经信号，传递至大脑进行处理和识别图像数据的基本特性空间结构亮度信息图像数据包含空间位置信息图像数据以像素的形式表示，像素之间具有邻接关系，亮度信息，像素值反映图像形成二维空间结构的灰度或色彩纹理特征颜色特征纹理是图像中像素的空间排颜色是图像的重要特征，包列方式，反映图像表面结构含色调、饱和度和亮度等信和材质信息息，可用于识别物体数字图像的表示和存储像素矩阵1数字图像由像素矩阵表示，每个像素存储颜色信息，通常用RGB或灰度值表示图像格式2常见图像格式包括BMP、JPEG、PNG等，它们在压缩、色彩深度、文件大小等方面各有优劣存储空间3图像存储空间取决于图像分辨率、像素深度和压缩算法，压缩可以减少存储空间，但会影响图像质量图像预处理技术

1.去噪

2.图像增强12去除图像中噪声，提升图增强图像的对比度或特定像质量，例如高斯噪声、特征，例如直方图均衡化椒盐噪声、锐化

3.几何校正

4.颜色空间转换34纠正图像的几何畸变，例将图像从一个颜色空间转如旋转、缩放、平移换为另一个，例如RGB转换为灰度图像增强方法对比度增强亮度调整锐化处理噪声抑制提高图像的对比度，使暗通过改变图像的亮度值，增强图像边缘和细节，使减少图像中的噪声，提高区域更亮，亮区域更暗来调整图像整体的亮度图像更清晰锐利图像质量直方图均衡化、对比度拉线性变换、伽马校正等方拉普拉斯算子、Sobel算均值滤波、中值滤波、高伸等方法法子等方法斯滤波等方法图像分割基础定义1将图像分成多个区域目标2识别图像中的不同对象应用3自动驾驶、医疗影像方法4阈值分割、边缘检测、聚类边缘检测算法梯度算子例如Sobel算子，利用像素灰度值变化来检测边缘拉普拉斯算子基于二阶导数，能检测到图像中的锐利边缘，但对噪声敏感Canny算子边缘检测的经典算法，结合了梯度算子和非极大值抑制等步骤，效果较好区域分割技术阈值分割聚类分割图论分割基于模型的分割根据像素灰度值设置阈值基于像素的相似性进行聚将图像视为一个图结构，利用图像模型进行分割，，将图像分为前景和背景类，例如K-Means算法，通过最小割算法或图匹配例如snake模型，通过能区域，简单的分割方法，将像素聚集成不同的类别算法，将图像分割成不同量函数最小化找到最佳分常用于简单图像处理，实现图像分割的区域割线图像特征提取关键信息提取特征描述提取图像的关键信息，简化对提取的特征进行量化描述图像表示，方便后续处理，便于计算机理解和处理特征分类特征选择将图像特征分为不同类别，根据任务需求，选择最有效例如形状、颜色、纹理等的特征，提高识别效率特征描述子

1.描述图像特征

2.鲁棒性12描述图像特征，例如纹理描述子对图像旋转、缩放、形状和颜色，为后续图、光照变化和噪声具有较像识别和匹配提供依据强的鲁棒性

3.效率3描述子计算效率高，可以快速提取和匹配图像特征特征匹配与图像配准图像配准1将两幅或多幅图像对齐特征描述子2提取图像关键特征信息特征匹配3寻找图像间匹配的特征点特征匹配和图像配准是计算机视觉中的重要环节，用于建立图像之间的对应关系特征匹配通过提取图像特征点并进行比较，寻找图像间匹配的特征点图像配准则利用特征匹配的结果，将两幅或多幅图像对齐，从而实现图像融合、拼接等操作图像识别基础图像分类目标检测图像识别识别图像中的对象或场景，例如猫、定位图像中的对象并确定其边界框，理解图像内容，例如识别图像中的文狗、汽车等例如检测人脸、车辆等字、表情等分类器的设计与实现特征提取提取图像的特征，例如颜色、纹理、形状等模型选择选择合适的分类模型，例如支持向量机、神经网络等训练数据使用标记好的数据训练分类模型，使模型学习特征和类别之间的关系模型评估使用测试数据评估分类模型的性能，例如准确率、召回率等模型优化根据评估结果调整模型参数，例如学习率、正则化参数等深度学习在计算机视觉中的应用目标检测人脸识别图像生成自动驾驶深度学习模型可以准确识别深度学习算法可用于人脸识深度学习模型可以生成逼真深度学习在自动驾驶中发挥图像中的物体，例如猫、狗别，例如解锁手机、身份验的图像，例如生成艺术作品重要作用，例如识别道路标、汽车等证等或逼真的照片识、行人和障碍物目标检测算法行人检测车辆检测人脸检测物体检测识别图像或视频中的人类行识别图像或视频中的各种车识别图像或视频中的人类面识别图像或视频中各种物体人辆部人脸检测与识别人脸检测人脸识别定位图像中的人脸区域，确定人根据人脸特征，对不同个体进行脸的位置、大小和方向身份识别和验证人脸特征提取人脸比对从人脸图像中提取关键特征，如将提取的特征与数据库中的已知眼睛、鼻子、嘴巴等人脸特征进行比对，判断是否匹配图像语义分割像素级分类场景理解将图像中的每个像素分类到通过对图像的语义分割，可不同的语义类别中，例如以更好地理解图像的内容，道路、建筑、人、天空等从而进行更高级别的分析和应用应用场景自动驾驶、机器人导航、医疗图像分析、目标检测等领域图像分类案例实践图像分类是计算机视觉领域的重要应用本部分将通过具体案例，展示如何将所学知识应用于实际问题我们将介绍常见图像分类任务，例如识别动物、识别食物、识别场景等等并讲解如何使用深度学习模型进行训练和评估通过案例实践，加深对图像分类技术的理解，并掌握实际操作技能基于深度学习的图像生成

1.生成对抗网络GAN

2.变分自编码器VAE12GAN包含生成器和判别器VAE利用潜在变量对图像，生成器生成假图像，判进行编码，然后解码生成别器区分真实和假图像，新的图像，可以生成与输通过对抗学习来提高生成入图像相似的图像器的生成能力

3.自回归模型

4.扩散模型34自回归模型逐像素生成图扩散模型通过向图像添加像，利用前一个像素的信噪声来进行训练，然后通息预测下一个像素的值，过反向过程从噪声中恢复生成高质量的图像图像，生成清晰的图像计算机视觉在自动驾驶中的应用感知环境导航自动驾驶汽车依赖计算机视觉来感知周围环境，例如识别道路、交通信计算机视觉可以帮助自动驾驶汽车识别路线，并根据路况和交通信号灯号灯和行人进行导航计算机视觉在医疗领域的应用疾病诊断手术辅助药物管理计算机视觉可用于分析医学影像，如计算机视觉可用于引导手术过程，例计算机视觉可用于识别和跟踪药物，X光片、CT扫描和MRI，帮助医生诊如在手术中提供实时图像增强和导航确保患者获得正确剂量的药物断疾病计算机视觉在安防领域的应用监控系统人脸识别无人机巡逻智能安保机器人实时监控视频，识别可疑行身份验证，控制出入权限，巡逻监控，识别潜在威胁，辅助安保人员，进行巡逻、为，提高安全系数防止非法入侵及时应对安全事件监控，提升安防效率计算机视觉在工业检测中的应用缺陷检测尺寸测量12计算机视觉可以识别生产线上的缺视觉系统可以自动测量零件的尺寸陷，例如表面裂缝、划痕、污点等，并进行质量控制装配检测产品分类34计算机视觉可以检测产品组装是否视觉系统可以识别不同类型的产品正确，确保产品质量，并进行自动分拣计算机视觉的伦理和隐私问题数据隐私偏差和歧视计算机视觉系统通常会收集和分析个人信息，包括面部特征、训练数据中的偏差会导致算法在识别和判断方面产生歧视，例人体姿态和位置如对特定群体产生偏见透明度和可解释性滥用风险计算机视觉系统的决策过程通常是黑盒，难以解释，这引发了计算机视觉技术可能会被用于监控、跟踪和识别个人，甚至被人们对算法可信度的担忧用于侵犯隐私和人权计算机视觉的未来发展趋势更智能更人性化更安全计算机视觉将更加智能化计算机视觉将与人类交互计算机视觉将在安全领域，能够更好地理解和解释更加自然，更易于使用发挥更重要的作用，例如图像内容例如，自动驾例如，虚拟现实和增强现，人脸识别系统将更加准驶系统将能够更精确地识实技术将更加逼真，提供确可靠，提高身份验证的别和预测周围环境，提高更沉浸式的体验安全性安全性课程总结与思考

1.计算机视觉

2.课程内容12计算机视觉是人工智能的课程涵盖了计算机视觉的一个重要分支，它赋予计基本概念、理论、算法和算机理解和解释图像的能应用，从图像预处理到深力，在各个领域都有广泛度学习，为学生提供全面应用的知识体系

3.未来方向

4.思考与展望34计算机视觉领域不断发展希望同学们能够将课程所，未来将继续朝着更高效学知识与实际应用相结合、更智能、更人性化的方，不断探索和实践，为计向发展，为人类生活带来算机视觉领域贡献力量更多便利答疑环节在课程结束后，我们会留出时间进行答疑环节您可以就课程内容、学习方法、实践技巧等方面提出疑问我们鼓励您积极提问，帮助您更好地理解课程内容，解决学习过程中遇到的问题，并将理论知识应用到实际项目中课程评估课堂参与课堂互动，积极参与讨论，体现学习态度和深度作业完成完成所有课程作业，展示学习成果和实践能力期末考试检验学习效果，对课程内容的理解和应用能力。