计算机视觉的兴起与发展趋势
?随着深度学习的快速发展，计算机视觉已成为人工智能领域最重要的技术。计算机视觉作为人工智能的重要分支，几乎等同于人工智能的大门，因为人
类大脑皮层70％的活动都在处理视觉信息。人工智能旨在让机器可以像人那
样思考、处理事情，计算机视觉技术的作用不言而喻。
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?计算机视觉是指用摄像机和电脑模拟人类视觉对目标进行识别、跟踪、测量等操作，并通过识别和分析做进一步的图形处理，使电脑处理成为更适合
人眼观察或传送给仪器检测的图像。
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?这门技术对于建立能够从图像或多维数据中获取“信息”的人工智能系统起着很大的作用。简单来说即是让计算机像人一样通过视觉对客观世界的三维
场景进行感知、识别和理解。
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?机器之所以能够完成需要用上人类智能的任务和特定功能，很大部分是依靠计算机系统中的计算机视觉，比如视觉感知、图像识别、人脸识别、目标
定位等等。
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?计算机视觉的兴起
视觉研究中投入巨大，在IEEE 模式分析与机器智能汇刊(IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE TPAMI)、计算机视觉国际期刊(International Journal of Computer Vision, IJCV)、IEEE图像处理汇刊(IEEE Transactions on Image Processing, IEEE TIP)、IEEE国际计算机视觉大会(IEEE Inter-national Conference on Computer Vision, IEEE ICCV)和IEEE国际计算机视觉与模式识别会议(IEEE Conference on Computer Vi-sion and Pattern Recognition, IEEE CVPR)等顶级国际期刊和会议上发表了许多重要学术论文，产生了许多国际一流的研究成果。其中最受到关注的研究是深度学习，而深度学习领域发表的论文70%以上是关于视觉图像识别方面的。 为了更好地开展学术交流，推动国内计算机视觉学科发展，进一步提升我国计算机视觉研究在国际领域的影响力，中国计算机学会成立了“计算机视觉专业组”。在本期专题中，计算机视觉专业组特别邀请了多位著名的视觉专家从不同角度撰文，介绍计算机视觉前沿与深度学习研究方面的最新进展。 香港中文大学助理教授王晓刚、博士孙祎、教授汤晓鸥共同撰写的《从统一子空间分析到联合深度学习：人脸识别的十年历程》文章，回顾了人脸识别近十年的发展历程。他们的团队使用深度学习开发了DeepID2+系统，在人脸识别最受关注的LFW(labeled faces in the wild)1数据集上取得了人脸确认任务的世界第一，识别率99.47%。深度学习在人脸识别上的巨大成功，并非只是利用复杂模型拟合数据集。DeepID2+系统的神经元响应有很多重要的性质，比如它是中度稀疏的，对人物身份和人脸属性有很强的选择性，对局部遮挡具有良好的鲁棒性。这些性 计算机视觉通常是指用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪/测量来实现对客观三维世界的理解。计算机视觉既是科学领域中富有挑战性的理论研究，也是工程领域中的重要应用，在图像检索、安全监控、人机交互、医疗诊断和机器人等领域具有广阔的应用前景。美国和欧洲等先进国家将计算机视觉列为对经济和科学有广泛影响的重大基本问题，计算机视觉也是“谷歌大脑”、“百度大脑”等研究计划中的核心项目。 计算机视觉作为一门学科始于20世纪60年代。随着个人计算机的普及，计算机视觉在80年代取得了重要进展。最近10年，随着计算机性能的大幅提升和互联网的快速发展，新的视觉特征、大数据、稀疏低秩、深度学习等技术的不断涌现，使计算机视觉又迎来了一次突飞猛进的发展，开辟出许多新的研究领域。国内高校与科研单位在计算机特邀编辑：王 涛1 查红彬2 1爱奇艺公司 2北京大学 计算机视觉前沿与深度学习关键词：计算机视觉 深度学习 1 标注过的户外脸部测试数据集。
人工智能计算机视觉发展分析 计算机视觉是用电脑去识别物体的一种新技术。作为视觉来讲，必须要有眼睛与大脑两部分。计算机视觉的主要组成部分不是“眼睛”，而是“大脑”。 2011年，计算机视觉迎来了最伟大的突破。当年，谷歌人工智能实验室的杰夫·迪恩与斯坦福大学计算机系教授吴恩达合作，他们动用上万台电脑的计算资源，让计算机用深度学习算法在YouTube上观看了一千万段关于猫的视频，最后计算机终于完成了“猫脸识别”。这个项目是谷歌大脑在计算机视觉领域取得的巨大成功。 到了2014年，计算机视觉领域的ImageNet比赛第一次超越了人类肉眼识别图片的准确率——这标志着计算机视觉已经比人眼更加精准，因此具有极大地应用价值。 ImageNet国际挑战赛是计算机视觉领域最著名的比赛，被誉为国际计算机视觉领域的“奥林匹克”。它是2010年由美国斯坦福大学人工智能实验室的李飞飞教授主导推出的。早在2009年，ImageNet对1500万张图片进行了标注，涉及22000个类别的物体，李飞飞她们建立了一个规模空前的数据库。而且，她们公开了整个数据库，免费提供给全世界的人工智能研究团队。有了这个培育计算机大脑的数据库，科研工作者教会了计算机识别物体。 计算机视觉的基本原理
想要实现计算机视觉，首先需要有一个摄像头，然后把拍摄的照片成像在CCD上形成电子照片。这些电子照片是以像素为单位存储在计算机上的。每一个像素都可以看成是三个矩阵元，这些矩阵元给出了像素的RGB数值（每个数值都是整数，取值在0到255之间）。其中，R表示红色，是red的首字母； G表示绿色，是green的首字母；B表示蓝色，是blue的首字母。有了这三种基本颜色，就可以按照不同的权重叠加出千变万化的色彩。 计算机视觉所处理的主要对象就是这个RGB数值，因为每一张照片的像素很多，因此整张照片可以被看成是三个大的矩阵。 计算机视觉的本质，其实就是处理这三个矩阵，然后从这三个矩阵中提取出“特征信息”，比如对于动物的图片，可以提取的特征是“有没有尾巴？”以及“有没有毛？”等。通过对特征信息的提取与判断，可以实现“猫脸识别”或者“人脸识别”。人工智能是通过机器学习的方法，提取不同物体的特征，然后用分类器对各种事物进行分类识别。 计算机视觉的头部公司之一商汤科技与华东师范大学合作，编写了中国第一本人工智能教材《人工智能基础（高中版）》，在书中详细介绍了计算机视觉的算法实现及其基本原理。 计算机视觉有哪些相关企业与落地应用？ 计算机视觉领域的应用非常广泛，其主要的落地应用有以下几个大类。
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正文目录 1 计算机视觉：未来之眼，人工智能的前哨 (6) 1.1 计算机视觉：人类的另一双“慧眼” (6) 1.2 巨头入主视觉领域，人工智能成行业新引擎 (8) 1.2.1 国外互联网巨头开启并购狂潮-苹果看“脸”VS谷歌注重运用 (9) 1.2.2国内计算机视觉最看“脸”，投融资如火如荼 (10) 1.3 欧美领跑产业趋势，市场空间巨大 (12) 1.3.1工业自动化需求驱动产业成长 (12) 1.3.2国内需求强劲，未来有望引领产业发展 (13) 2 生产需求和技术进步驱动计算机视觉行业发展 (16) 2.1 硬件是基础，算法是核心 (16) 2.2 计算机技术升级+巨头布局+产业政策“三驾马车”促进产业成长 (18) 2.2.1 图像处理与深度学习技术为行业内生驱动 (18) 2.2.2“机器换人”带来“视觉”设备广泛应用 (19) 2.2.3 政策为产业发展保驾护航 (20) 2.3 性能优越，应用领域广泛 (21) 2.3.1 比人类更敬业的“眼睛” (21) 2.3.2 应用广泛，大有作为 (22) 2.4 多维场景、嵌入式、一体化成为计算机视觉技术趋势 (23) 2.4.1 从二维场景重建迈向三维乃至通用视觉信息系统的构建 (23) 2.4.2 基于嵌入式的产品将取代板卡式产品 (24) 2.4.3 标准化、一体化解决方案也将是计算机视觉的必经之路 (25) 3 应用领域广泛，计算机视觉前景看好 (25) 3.1 智能制造领域迅速扩展，半导体与电子制造占据半壁江山 (25) 3.1.1 半导体电子制造：计算机视觉有效提升自动化水平 (26) 3.1.2 汽车制造：计算机视觉为汽车制造严格把关 (29) 3.1.3 生物医疗：计算机视觉为医疗影像、药品质控装上神秘的眼睛 (30) 3.2 消费应用领域快速扩展，打开未来想象空间 (31) 3.2.1 服务机器人：取代重复劳作，实现场景交互 (31) 3.2.2 无人驾驶：计算机视觉是无人驾驶汽车皇冠上的明珠 (32) 3.2.3 物流：OCR是智能物流的技术核心 (33) 3.2.4 安防监控：计算机视觉透视公共场所，助力智能安防 (33)
计算机视觉的现状与发展前景 二十年前，计算机的出现使工作场所出现革命化发展。直到现在，约75％的办公室工作通过计算机和互联网来实现。1990年，大约15％美国家庭拥有了一台计算机，现在增加到70％。计算机视觉(Computer v|si0n)一词最早出现在P．H．Westonl 975 年的论文中。计算机视觉是以视觉处理理论为中心，属于人工智能范畴的一个新领域。它也是以图像处理、模式识别、计算机技术和生理学心理学为基础的信息处理科学中的一个重要分支。计算机视觉技术集数字图像处理、数字信号处理、光学、物理学、几何学、应用数学、模式识别及人工智能等知识于一体，其应用已经涉及到计算几何、计算机图形学、图像处理、机器人学等领域。计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉研究的目标有两个：一个是开发从输入的图像数据自动构造场景描述的图像理解系统，另一个是理解人类视觉，以便有朝一日用机器代替人去作人类难以达到或根本无法达到的工作。当前，计算机视觉也是人工智能及机器人科学中颇为活跃的和卓有成效的热门研究课题。 视觉理解是计算机视觉系统的一个重要处理环节，当前，具有视党反馈功能的机器人已能代替人完成各种复杂的任务，如：产品的自动装配、焊接和检验、生物医学中的自动诊断、遥感照片的自动解释、各种车辆的自动导航等。这种赋予机器以类似人的视觉信息处理能力并为人类自身服务的美好愿望在一定范围或特定任务下已部分地成为现实。今天，计算机视觉的应用已渗透到机器人、天文、地理、医学、化学、物理等宏观及微观世界的各个研究领域。有人预言，计算机视觉是实现智能机器人和第五代计算机的关键因素之一。 计算机视觉是一个复杂的处理过程，景物理解及景物分析是其处理要点之一。用机器实现景物理解必须将输入的图像和预先存入的有关物体结构和环境约束知识进行交互作用，建立明确而有意义的描述理解。这种过程可归结为从一幅图像中提取景物信息，完成某些计算，在不同阶段的理解过程引入相关的先验知识，从而完成理解处理。类似的工作实际上早在50年代就已经开始了。目前，三维物体及景物分析工作的重点在三维物体与自然景物的识Ⅱ与分析上。80年代，在计算机视觉研究中占主导地位的是Mart教授提出的视觉计算理论框架，在这种框架下，Marr认为视觉可看做是三个层次的信息处理过程，而且要从计算理论、算法描述及硬件实现三个方面去实现三个层次的工作。三维物体识别研究自Mart教授创立视觉计算理论后取得了重大进展。这一理论的要点在于把视觉看成一个过程，它从外部世界的图像逐步产生对景物的三个层次的描述，即： a)初始简图——这是基本意义的灰度变动的局部几何性质，以线条勾画出的草图形式出现 b)二维半简图——该图主要描述物体可视面的表面方向和观察点到表面的距离} c)三维模型表示——这是物体形状的全部而清晰的描述。有人认为，Marr教授的视觉计算理论是肘计算机视觉研究的最杰出的贡献。 90年代，Rosenfeld认为应重视三个方面的工作，一是计算的鲁棒性问题，二是主动视觉(active vision)的研究，三是定性视觉的研究(qualitative vision)。有人把视觉定义为“根据tob_id_4068获得的图像理解景物信息的处理过程，而计算机视觉主要是利用计算机提供的手段和方法去完成这一信息处理过程。具体包括：视觉信息的获取图像预处理、分割、描述、识别理解等几步工作。1965年，L．Roberts关于“三维物体的感知”一文提出了几种获取三维信息的基本方法。这些基本方法至今还被计算机视觉研究领域普遍采用。目前，获取视觉信息的主要方法有主动法和被动法两大类，主动法需要对测试物体加入特殊的人造
1.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 2.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（ 3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对 3.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C√答对 4.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（3.0分） A.2018年3月15日
B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 我的答案：B√答对 5.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 6.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：B√答对 7.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（3.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能
C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D√答对 8.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A√答对 9.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C√答对 10.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实
论计算机视觉的应用与发展 摘要：计算机视觉学是自二十世纪六十年代中期迅速发展起来的一门新学科。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。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。由于算机视觉学在工农业生产、地质学、天文学、气象学、医学及军事并学等领域有着极大的潜在应用价值,所以它在国际上越来越受人重视。本文简要地介绍了计算机视觉学的研究内容,它同附近学科的关系,计算机视觉研究中面临的技术难点以及计算机视觉学的历史,现状和研究动向。 关键字：计算机视觉图像应用 Abstract：Computer vision is a new rapidly developed subject since the 1960s medium-term. Computer vision is used for an analog of biological vision with computers and related equipments. Its main task is obtaining corresponding scene 3-d information by collecting the picture or video processed, just like humans and many other creature do every day. Because of computer vision has a great potential application value in industrial and agricultural production, geology, astronomy, meteorology, the medicine and the military and other fields,so it is becoming more and more attention in the world. This paper briefly introduced the study content of computer vision,its relationship with nearby subjects, the technical difficulties that computer vision research is facing and computer vision’s history, present situation and research trend. Key words：computer vision pictures application 1 绪论 计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领
计算机视觉的应用与发展综述 摘要：计算机视觉学是自二十世纪六十年代中期迅速发展起来的一门新学科。它是个边缘学科，集众家之所长，是个工程性很强的技术，主要需要有空间几何、矩阵分析、光电技术、图像处理、应用数学、离散数学及计算机技术等等各个方面的知识，才能正确的指导视觉系统的建模、解模及实际工程问题的解决方法。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。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。由于算机视觉学在工农业生产、地质学、天文学、气象学、医学及军事并学等领域有着极大的潜在应用价值,所以它在国际上越来越受人重视。本文简要地介绍了计算机视觉学结构和研究内容,它同附近学科的关系,计算机视觉研究中面临的技术难点以及计算机视觉学的历史,现状和研究动向。 关键字：计算机; 视觉; 图像; 应用 Abstract：Computer vision is a new rapidly developed subject since the 1960s medium-term. Computer vision is used for an analog of biological vision with computers and related equipments. Its main task is obtaining corresponding scene 3-d information by collecting the picture or video processed, just like humans and many other creature do every day. Because of computer vision has a great potential application value in industrial and agricultural production, geology, astronomy, meteorology, the medicine and the military and other fields,so it is becoming more and more attention in the world. This paper briefly introduced the study content of computer vision,its relationship with nearby subjects, the technical difficulties that computer vision research is facing and computer vision’s history, present situation and research trend. Key words：computer vision pictures application
中国计算机视觉行业前景研究报告 中商产业研究院
前言 Introduction 2017年中国计算机视觉市场规模将达到41.0亿元，增长率达到259.6%。随着计算机视觉技术的逐渐成熟，预计2018年中国计算机视觉市场规模将进一步扩大，达到122.4亿元，增长率为198.6%。 图片图片
01 02 03 04计算机视觉行业概述 中国计算机视觉行业市场现状国内计算机视觉行业企业分析未来发展趋势 目录CONTENTS
01行业概况 GENERAL SITUATION
计算机视觉行业定义及产业链 计算机视觉是指用摄影机 和电脑代替人眼对目标进行识 别、跟踪和测量等机器视觉， 并进一步做图形处理，使电脑 处理成为更适合人眼观察或传 送给仪器检测的图像。作为一 个科学学科，计算机视觉研究 相关的理论和技术，试图建立 能够从图像或者多维数据中获 取‘信息’的人工智能系统。资料来源：中商产业研究院
计算机视觉行业发展历程20世纪50年代，计算机视觉被归入 模式识别，主要集中二维图片分析 和识别上。 60年代MIT的Roberts通过计算机程 序从数字图像中提取多面三维结构。 70年代，麻省理工学院人工智能实 验室正式开始‘计算机视觉’课程。 1950s-1970s 1980s-1990s 逻辑学和知识库推理逐渐成为主 流，计算机视觉识别的系统更多 的变成了专家们的推理系统。 计算机视觉开始在工业环境中得 到广泛的应用，同时基于多视几 何的视觉理论也得到迅速发展。 2006 计算机视觉与计算机图形学的相 互影响日益加深，基于图像的绘 制成为研究热点。 深度学习概念被提出，卷积神经 网络、循环神经网络等算法逐渐 推广应用。随着机器学习的不断 推进，图像识别准确率不断提升。 2007-至今 计算机视觉与计算机图形学的 相互影响日益加深，基于图像 的绘制成为研究热点。高效求 解复杂全局优化问题的算法得 到发展。
图像处理与计算机视觉 基础，经典以及最近发展 By xdyang（杨晓冬https://www.doczj.com/doc/5d7591152.html,tc@https://www.doczj.com/doc/5d7591152.html,） 一、绪论 1.为什么要写这篇文章 从2002年到现在，接触图像快十年了。虽然没有做出什么很出色的工作，不过在这个领域摸爬滚打了十年之后，发现自己对图像处理和计算机视觉的感情越来越深厚。下班之后看看相关的书籍和文献是一件很惬意的事情。平常的一大业余爱好就是收集一些相关的文章，尤其是经典的文章，到现在我的电脑里面已经有了几十G的文章。写这个文档的想法源于我前一段时间整理文献时的一个突发奇想，既然有这个多文献，何不整理出其中的经典，抓住重点来阅读，同时也可以共享给大家。于是当时即兴写了一个《图像处理与计算机视觉中的经典论文》。现在来看，那个文档写得很一般，所共享的论文也非常之有限。就算如此，还是得到了一些网友的夸奖，心里感激不尽。因此，一直想下定决心把这个工作给完善，力求做到尽量全面。 本文是对现有的图像处理和计算机视觉的经典书籍（后面会有推荐）的一个补充。一般的图像处理书籍都是介绍性的介绍某个方法，在每个领域内都会引用几十上百篇参考文献。有时候想深入研究这个领域的时候却发现文献太多，不知如何选择。但实际上在每个领域都有那么三五篇抑或更多是非读不可的经典文献。这些文献除了提出了很经典的算法，同时他们的Introduction和Related work 也是对所在的领域很好的总结。读通了这几篇文献也就等于深入了解了这个领域，比单纯的看书收获要多很多。写本文的目的就是想把自己所了解到的各个领域的经典文章整理出来,不用迷失在参考文献的汪洋大海里。 2.图像处理和计算机视觉的分类 按照当前流行的分类方法，可以分为以下三部分： 图像处理：对输入的图像做某种变换，输出仍然是图像，基本不涉及或者很少涉及图像内容的分析。比较典型的有图像变换，图像增强，图像去噪，图像压缩，图像恢复，二值图像处理等等。基于阈值的图像分割也属于图像处理的范畴。一般处理的是单幅图像。 图像分析：对图像的内容进行分析，提取有意义的特征，以便于后续的处理。处理的仍然是单幅图像。
Concerning the application and development of computer vision Abstract?Computer vision is a new rapidly developed subject since the 1960s medium-term. Computer vision is used for an analog of biological vision with computers and related equipments. Its main task is obtaining corresponding scene 3-d information by collecting the picture or video processed, just like humans and many other creature do every day. Because of computer vision has a great potential application value in industrial and agricultural production, geology, astronomy, meteorology, the medicine and the military and other fields,so it is becoming more and more attention in the world. This paper briefly introduced the study content of computer vision,its relationship with nearby subjects, the technical difficulties that computer vision research is facing and computer vision’s history, present situation and research trend. Key words?computer vision pictures application 1 The introduction Computer vision is both engineering field, but also the scientific fields of a challenging important research field. Computer vision is a comprehensive discipline, it has attracted from various disciplines researchers involved in research on it in. Including computer science and engineering, signal processing, physics, applied mathematics and statistics, neurophysiology and cognitive science, etc. Computer vision to learn what the object of study, simply speaking, is the study of how to make the computer through the image sensor or other optical sensors to perceive, analysis and understanding of the surrounding environment. Human perception external environment mainly through visual, auditory and tactile four sensory systems. Among them the visual system is the most complicated. Human receive from outside the largest amount of information in the visual signals. Imitate human visual system, computer vision system information processing and analysis can be roughly divided into two stages: image processing phases and says the low level and visual processing in level; Image analysis, understand phases and says the visual processing high level processing stage. In image processing stage, the computer on image information to make a series of processing, this basically is: 1, correct imaging system is introduced in the process of the photometric and geometry distortion, suppression and remove imaging process the introduction of noise - collectively referred to as the image restoration. 2, from the image information such as brightness distribution information extracted information, such as edge image depth information along the axial direction at the measure of 3d surface sloping direction information reflects objective scenery feature information. 3, according to the characteristic information extraction of different images reflect 3d object element, such as contour, lines, texture, edge, boundary, the object of each face such as isolated
计算机视觉现状及应用发展研究 目录 摘要 (3) 绪论 (4) 第一章概述 (5) 1.1 计算机视觉技术是什么 (5) 1.2 计算机视觉技术的原理 (5) 第二章计算机视觉技术的发展 (7) 2.1 计算机视觉技术的发展 (7) 2.2 计算机视觉现状 (9) 第三章计算机视觉技术的应用 (11) 3.1 应用概述 (11) 3.2视觉测试技术 (12) 3.3计算机视觉在工农业检测中的应用 (13) 第四章计算机视觉技术的图像处理方发 (14) 4.1 图像的增强 (14) 4.2图像的平滑 (14)
4.3 图像的数据编码和传输 (14) 4.4 边缘锐化 (15) 4.5 图像的分割 (15) 4.5.1数据驱动的分割 (15) 4.5.2模型驱动的分割 (16) 4.5.3图像分割的半自动方法 (16) 4.6 图像的识别 (17) 4.7视觉技术的研究 (17) 4.7.1计算机视觉研究的对象与方法 (18) 4.7.2计算机视觉的应用领域 (18) 第五章计算机视觉的发展趋势 (20) 5.1 计算机视觉的发展趋势 (20) 参考文献 (22)
摘要 计算机视觉技术集数字图像处理、数字信号处理、光学、物理学、几何学、应用数学、模式识别7XA．工智能等知识于一体．其应用已经涉及到计算几何、计算机图形学、图像处理、机器人学等领域。文中简要地回顾了计算机视觉技术的发展史。利用工业摄像镜头替代目视作为传感器，通过图像采集。图像处理，图像识别等一系列操作。达到在线对包装产品进行标签检测的目的。 关键词计算机视觉图像处理视觉系统图像识别检测标签