機器視覺基礎(chǔ)知識課件

機器視覺基礎(chǔ)知識機器視覺是人工智能的一個重要分支，模仿人類視覺系統(tǒng)。機器視覺系統(tǒng)使用攝像頭、圖像處理算法和計算機來分析和理解圖像。機器視覺的定義和應用領(lǐng)域定義機器視覺模擬人類視覺系統(tǒng)，利用圖像處理技術(shù)來獲取、分析和理解圖像信息，并執(zhí)行相應的操作。應用領(lǐng)域機器視覺廣泛應用于工業(yè)自動化、醫(yī)療診斷、交通安全、農(nóng)業(yè)監(jiān)測、安防監(jiān)控等領(lǐng)域。舉例工業(yè)自動化：產(chǎn)品缺陷檢測、零件識別、定位醫(yī)療診斷：病灶識別、影像分析交通安全：車輛識別、交通信號識別農(nóng)業(yè)監(jiān)測：作物病害檢測、產(chǎn)量評估安防監(jiān)控：人臉識別、行為分析人類視覺系統(tǒng)的工作原理光線進入眼睛光線穿過角膜和瞳孔，投射到視網(wǎng)膜上。視網(wǎng)膜感光視網(wǎng)膜上的感光細胞，即視桿細胞和視錐細胞，將光信號轉(zhuǎn)換為神經(jīng)信號。神經(jīng)信號傳遞神經(jīng)信號通過視神經(jīng)傳遞到大腦的視覺皮層。大腦處理信息視覺皮層對神經(jīng)信號進行解釋，形成我們看到的圖像。相機成像原理相機成像原理是機器視覺的基礎(chǔ)。相機通過透鏡將外界光線聚焦到圖像傳感器上，形成數(shù)字圖像。成像過程類似于人眼，通過透鏡將光線折射，并聚焦在視網(wǎng)膜上。圖像傳感器可以將光信號轉(zhuǎn)換為電信號，并進行數(shù)字化處理。圖像表示和處理基本概念數(shù)字圖像數(shù)字圖像通常以矩陣形式表示，每個像素對應矩陣中的一個元素。像素值每個像素的值代表圖像在該點的亮度或顏色信息?；叶葓D像灰度圖像每個像素值只包含亮度信息，從0到255表示從黑到白。彩色圖像彩色圖像通常使用RGB顏色模型，每個像素包含紅、綠、藍三個分量?；叶葓D像的處理1灰度圖像的定義灰度圖像只包含亮度信息，沒有顏色信息。每個像素用一個灰度值表示，范圍從0到255，其中0表示黑色，255表示白色。2灰度圖像的應用灰度圖像廣泛應用于圖像處理、機器視覺、醫(yī)學影像等領(lǐng)域。它簡化了圖像的表示，便于處理和分析。3灰度圖像的處理方法灰度變換圖像增強圖像濾波二值圖像的處理1二值化將灰度圖像轉(zhuǎn)換為黑白圖像。2形態(tài)學操作對二值圖像進行腐蝕、膨脹等操作。3邊界提取提取二值圖像的邊界信息。4連通域分析識別二值圖像中的連通區(qū)域。二值圖像處理技術(shù)在機器視覺領(lǐng)域應用廣泛，例如，缺陷檢測、字符識別和目標識別。圖像濾波技術(shù)高斯模糊濾波高斯模糊濾波器使用高斯函數(shù)來平滑圖像，減少噪聲和細節(jié)。模糊程度可調(diào)整，可用于創(chuàng)造藝術(shù)效果或去除噪聲。中值濾波中值濾波器通過替換每個像素與其鄰域中值來消除噪聲。有效去除椒鹽噪聲，保留邊緣信息。雙邊濾波雙邊濾波器同時考慮空間距離和像素值相似度。保留邊緣細節(jié)的同時平滑圖像。銳化濾波銳化濾波器增強圖像邊緣和細節(jié)，例如Sobel濾波器和Laplacian濾波器。用于增強圖像細節(jié)，提高清晰度。圖像增強技術(shù)1對比度增強通過調(diào)整圖像的亮度和對比度，使圖像更清晰、更易于識別。2銳化處理通過突出圖像邊緣和細節(jié)，增強圖像的清晰度和銳利度。3噪聲去除通過濾波或其他方法去除圖像中的噪聲，提高圖像質(zhì)量。4色彩校正通過調(diào)整圖像的色彩平衡，使圖像顏色更自然、更準確。直方圖均衡化1計算灰度直方圖統(tǒng)計圖像中每個灰度值的像素數(shù)量2計算累積分布函數(shù)計算每個灰度值及其以下所有灰度值的像素數(shù)量占總像素數(shù)量的比例3映射灰度值將累積分布函數(shù)值映射到新的灰度值范圍4重新排列像素根據(jù)映射結(jié)果調(diào)整圖像中每個像素的灰度值直方圖均衡化是一種圖像增強技術(shù)，用于改善圖像的對比度。它通過調(diào)整圖像的灰度分布來提高圖像的可視性，使圖像的細節(jié)更清晰。邊緣檢測技術(shù)邊緣檢測原理邊緣是圖像中灰度值發(fā)生急劇變化的區(qū)域，是圖像的重要特征。邊緣檢測算法通過識別這些變化來提取邊緣信息。常用邊緣檢測算子常見的邊緣檢測算子包括Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等。這些算子使用不同的卷積核來檢測邊緣，具有不同的特性和應用場景。角點檢測技術(shù)定義角點是圖像中具有兩個不同方向的顯著邊緣，在圖像中具有突出的特征。重要性角點信息可以用于物體識別、圖像配準、運動跟蹤等各種計算機視覺任務。常用方法常用的角點檢測方法包括Harris角點檢測、Shi-Tomasi角點檢測和FAST角點檢測等。圖像分割技術(shù)醫(yī)學圖像分割在醫(yī)療領(lǐng)域，分割技術(shù)可以幫助醫(yī)生更準確地診斷疾病，例如腫瘤識別和病變區(qū)域定位。自動駕駛自動駕駛系統(tǒng)利用圖像分割識別道路、車輛、行人和交通信號燈，確保安全行駛。目標識別分割可以將圖像中的目標從背景中分離出來，提高目標識別和跟蹤的準確率。圖像編輯圖像分割可以幫助設(shè)計師和藝術(shù)家將圖像中的特定區(qū)域進行修改或替換，創(chuàng)建更精美的圖像。模式識別概念分類將數(shù)據(jù)樣本分配到預定義的類別中。聚類將數(shù)據(jù)樣本分組，組內(nèi)相似，組間差異。回歸預測連續(xù)值目標變量。監(jiān)督學習11.訓練數(shù)據(jù)訓練數(shù)據(jù)包含輸入和輸出，模型根據(jù)訓練數(shù)據(jù)學習映射關(guān)系。22.標記數(shù)據(jù)監(jiān)督學習中，數(shù)據(jù)需要進行標記，告知模型每個輸入對應的正確輸出。33.預測模型通過學習到的映射關(guān)系，對新的輸入進行預測。44.評估評估模型的預測效果，并進行優(yōu)化改進。無監(jiān)督學習無監(jiān)督學習概述無需人工標注數(shù)據(jù)，系統(tǒng)自動從數(shù)據(jù)中學習。主要應用場景包括聚類、降維、異常檢測等。無監(jiān)督學習方法K-Means聚類層次聚類主成分分析(PCA)自組織映射(SOM)深度學習簡介深度學習是機器學習的一個分支，它使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡來學習復雜的模式和特征。深度學習在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域取得了重大突破。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡概念卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)是一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡，其結(jié)構(gòu)模仿生物視覺皮層的結(jié)構(gòu)。它擅長處理圖像數(shù)據(jù)，并在圖像識別、目標檢測等領(lǐng)域取得了重大突破。CNN由多個卷積層、池化層和全連接層組成。卷積層提取圖像特征，池化層減少特征數(shù)量，全連接層進行分類預測。應用CNN在圖像識別、目標檢測、圖像分割、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域都有廣泛應用。例如，在自動駕駛領(lǐng)域，CNN用于識別道路、行人、車輛等，為車輛導航提供依據(jù)。目標檢測算法11.識別物體目標檢測算法用于識別圖像或視頻中的物體，并確定其位置和大小。22.分類與定位算法同時進行物體分類和定位，將圖像中的物體劃分為不同的類別，并確定其在圖像中的位置。33.應用廣泛目標檢測算法廣泛應用于自動駕駛、人臉識別、醫(yī)療影像分析等領(lǐng)域。44.種類繁多常見算法包括YOLO、SSD、FasterR-CNN等，各有優(yōu)劣，適用于不同的應用場景。實例分割算法像素級分割實例分割算法可以識別圖像中的每個目標實例，并為每個實例生成像素級分割掩碼。目標識別它能夠識別圖像中的多個目標，并為每個目標分配一個獨特的標簽，例如“人”、“汽車”或“狗”。像素聚類實例分割算法通常使用像素聚類技術(shù)將圖像中的像素分組到不同的目標實例中。深度學習模型大多數(shù)實例分割算法基于深度學習模型，例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）或Transformer，以學習圖像特征并進行分割。語義分割算法像素級分類語義分割算法將圖像中的每個像素分配到一個特定的類別，例如道路、汽車或行人。自動駕駛語義分割在自動駕駛領(lǐng)域中起著至關(guān)重要的作用，幫助車輛識別道路、交通信號燈和行人。醫(yī)療影像分析語義分割可用于識別和分割醫(yī)學圖像中的器官、腫瘤和其他病變。圖像分類算法圖像分類算法通過機器學習模型識別和分類圖像中的物體或場景。應用場景圖像分類算法廣泛應用于人臉識別、自動駕駛、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域。常見算法卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、支持向量機（SVM）、隨機森林等。未來發(fā)展深度學習技術(shù)的進步將進一步提高圖像分類算法的準確性和效率。圖像檢索技術(shù)內(nèi)容檢索通過文字描述、關(guān)鍵詞或標簽進行圖像檢索。視覺檢索使用目標圖像或圖像片段進行相似圖像搜索。多模態(tài)檢索結(jié)合文字和圖像信息進行更精準的檢索。深度學習深度學習模型可以學習更復雜的圖像特征，提升檢索精度。光流估計技術(shù)概念光流是指圖像中像素運動產(chǎn)生的運動模式，它描述了像素在連續(xù)幀之間的運動方向和速度。光流估計技術(shù)在計算機視覺中扮演著重要角色，它能夠捕捉到圖像場景中的運動信息，例如物體移動、相機移動等。應用光流估計技術(shù)可以用于多種應用場景，例如運動跟蹤、視頻分析、三維重建、人機交互等。例如，它可以用來跟蹤運動物體、識別視頻中的關(guān)鍵事件、重建三維場景、實現(xiàn)自然的手勢識別等。三維重建技術(shù)從二維圖像到三維模型通過對多張圖像進行分析，重建物體的三維形狀和紋理信息。深度信息獲取利用深度相機或立體視覺技術(shù)獲取物體表面距離信息。應用場景廣泛文物數(shù)字化保護、工業(yè)設(shè)計、虛擬現(xiàn)實、游戲開發(fā)等領(lǐng)域。人臉識別技術(shù)人臉檢測首先，需要在圖像或視頻中檢測出人臉區(qū)域，并將其從背景中分離出來。人臉特征提取提取人臉的特征，例如眼睛、鼻子、嘴巴等關(guān)鍵點的位置和形狀，用于描述人臉的獨特信息。人臉比對將提取到的特征與已知人臉庫中的特征進行比對，判斷是否匹配，并進行身份識別。手勢識別技術(shù)智能手機交互手勢識別技術(shù)在智能手機中得到廣泛應用，用戶可以通過手勢控制手機，例如翻頁、縮放、接聽電話等。游戲互動手勢識別技術(shù)可以增強游戲體驗，玩家可以用手勢控制游戲角色，例如移動、攻擊、釋放技能等。人機交互手勢識別技術(shù)可以實現(xiàn)更加自然和直觀的人機交互，例如控制家電、操作機器人等。光學字符識別(OCR)11.識別步驟OCR系統(tǒng)通常包括圖像預處理、字符分割、特征提取和字符識別等步驟。22.應用領(lǐng)域OCR在各種領(lǐng)域都有廣泛應用，例如文檔數(shù)字化、自動數(shù)據(jù)錄入、車牌識別和圖像搜索等。33.識別方法傳統(tǒng)的OCR方法通常依賴于模板匹配或特征提取，而深度學習技術(shù)近年來在OCR領(lǐng)域取得了顯著進展。44.未來發(fā)展OCR技術(shù)將繼續(xù)向更高精度、更強魯棒性和更廣泛的應用領(lǐng)域發(fā)展。工業(yè)視覺應用案例工業(yè)視覺廣泛應用于各個領(lǐng)域，如汽車制造、電子制造、食品加工等。視覺系統(tǒng)可以識別缺陷、測量尺寸、跟蹤部件、控制機器人的動作，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。機器視覺未來發(fā)展趨勢深度學習的融合深度學習技術(shù)將繼續(xù)推動機器視覺領(lǐng)域發(fā)展，使機器視覺系統(tǒng)能夠理解更復雜場景，進行更精準的分析。邊緣計算的應用邊緣計算將使機器視覺系統(tǒng)能夠在本地進行數(shù)據(jù)處理和分析，提高實時性和可靠性，減少對云端的依賴。多傳感