计算机视觉的核心

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇计算机视觉的核心范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

计算机视觉的核心范文第1篇

近年来，经济的发展和人们生活水平的提升也使得人们的出行更加便捷，越来越多的人都是自己驾车出行，这样导致公路上的交通流量不断增加，如何保障交通的顺畅性和安全性成为人们关注的重点问题。信息技术的发展推动了计算机视觉技术的出现，为交通安全性的提升提供了一定的保障。本文主要对计算机视觉技术进行分析，进一步探讨计算机视觉技术在智能交通系统中的应用。

【关键词】计算机 视觉技术 智能交通 系统 应用

智能交通系统简称ITS，这是一种新型的交通管理系统。该系统主要结合了信息化技术、计算机技术以及数据传输技术等多种技术，用来对整个交通运输体系进行管理，可以实现人、车、路的全面监控和管理。计算机视觉艺术作为智能交通系统中的一个重要环节，受到相关工作人员的高度重视。随着计算机视觉技术的发展，不仅为交通行业的发展提供了更多的便捷，同时还能够筛选道路交通的各种信息，进一步增强了智能交通系统的灵活性和准确性。

1 计算机视觉技术的概述

计算机视觉也被称为图像分析和图解理解，其包括的理论主要有摄影几何学、概率论、图像处理理论以及人工智能理论等部分。计算机视觉技术主要是用二维投影图像实现三维物体重构。这种技术的应用范围比较广泛，不仅应用于二维图像识别方面，同时还用于三维物体的识别和重建上面。通过计算机视觉技术能够获取专业化的三维信息，对三维信息的获取一般有两种方法，其中一种是直接获取法，还有一种是间接获取法。直接获取法主要是通过计算机视觉技术的效果来确定三维运动中产生的各种参数，这一过程对摄像机运动问题的关注程度较高；间接获取的方式就是将单幅图像和摄像机焦距相结合，来判断被测量位置视觉上的信息。计算机视觉技术的关键就是实现特别匹配，在特殊情况下可以利用不同的摄像C同时收集运动信息，从而提高相关控制的精确度。

2 计算机视觉技术在智能交通系统中的应用

计算机视觉技术在智能交通系统中的应用可以实现道路交通的监控，同时还能够实现自动收费、智能导航等功能，主要应用有以下几个方面的内容。

2.1 交通监控中对计算机视觉技术的应用

基于计算机视觉技术的交通监控系统主要分为三个步骤，首先是对车辆和行人进行跟踪和分割，其次是对车流量进行分析和计算，并且计算车辆的平均速度和道路上车辆的队列长度，最后根据道路的交通状况来规划形式线路，从而有效缓解道路交通拥堵的现状，方便人们减少出行时间。车辆和行人作为道路中运动的主要目标，在监控场合下，需要对运动时间进行有效分割，常用到的分割方式包括光流法和帧差法两种，其中前一种分割方式主要是依据图像中不同的运动用映射参数正确的表达，这样可以将具有同样映射参数的光流量进行分配，从而完成参数分割。计算机视觉在交通监控中的应用主要是对车辆速度、车辆数目、车辆分类进行检测。随着计算机通信技术的发展，计算机视觉技术也是日新月异，基于计算机视觉的交通监控系统具有较强的实时工作性，能够快速的适应高度公路以及城市道路交通的监控。

2.2 车辆导航中对计算机视觉技术的应用

实现车辆的智能导航是计算机视觉技术在智能交通中应用的典型案例。这种技术主要为驾驶人员提供道路信息和车辆运行状况两大信息。通过车辆智能导航系统的运行能够对道路两边的界限进行有效的识别，将车辆引向规定的行驶车道，在车辆行驶过程中，该系统能够自动检测车辆与前方其他车辆之间的距离，从而提醒驾驶人员保持车辆的安全距离，最终实现安全导航驾驶。通过该系统的摄像机运动能够识别其他车辆的行驶状况，并且通过计算检测点的方式计算车辆的模拟匹配点。车俩智能导航系统中就使用了计算机视觉技术，可以从中提取相关信息，计算车辆行驶的安全距离和速度。

2.3 计算机视觉技术用于车辆辅助驾驶

计算机视觉技术在车辆辅助驾驶中的应用主要是帮助驾驶人员对外界的变化做出反应。具体表现为车辆在市内行驶时，计算机视觉技术的应用能够识别周边道路的标记，并且对交通标志、其他车辆和行人进行识别，然后筛选相关信息进行计算，让驾驶人清楚外界的具体状况，从而避开其他的车辆和行人，能够从根本上减少交通事故的发生，增强车辆的安全运行。辅助驾驶的形式转变为人机交互的方式，一定程度上能够满足驾驶人员对信息的需求。

2.4 计算机视觉技术用于车辆智能收费

车辆收费是车辆在公共交通位置行驶中的一个关键环节。随着科学技术的发展，车辆收费系统逐渐向着计算机技术的应用方向发展，计算机视觉技术在各地区交通发展中的应用是现代化交通发展的一个重要突破口。很多地区的智能化收费都是通过识别车牌的方式来实现收费，我国在车牌识别这方面仅仅限制于单目车牌和双目车牌的识别，其中单目车牌识别的核心就是将车牌照位置作为核心部分，我国大部分地区都是将单目系统作为核心部分来使用。采用双目系统对车牌进行识别，也可以对车辆的型号进行识别，通过大量的实践发现，双目系统进行车牌识别的实用性较强。但是这种识别方式在实际应用过程中仍然存在着信息获取难度大、车牌照定位难度大等多种问题，尤其是车辆在高速路上行驶时，对于车牌信息的获取更为困难，因此，在这方面还需要加大研究和实践。

3 结束语

随着计算机视觉技术的智能化发展，其在智能交通系统中的应用能够解决多方面的问题。该技术的应用不仅能够实现车辆的实时监控，同时还能够实现车辆导航以及车辆收费，帮助驾驶人员识别车辆行驶中存在的障碍物，这样一来，可以增强车辆行驶的安全性，同时还能够提高我国道路交通系统的整体管理水平。但是该技术应用中也存在不足之处，未来发展中需要降低视觉系统的价格，减少系统的尺寸，从而增强系统对车辆信息的处理速度，最终实现对道路交通的全面监测。

参考文献

[1]王春波，张卫东，许晓鸣.计算机视觉技术在智能交通系统中的应用[J].测控技术，2000（05）：22-24.

[2]郁梅，蒋刚毅，郁伯康.智能交通系统中的计算机视觉技术应用[J].计算机工程与应用，2001（10）：101-103+121.

[3]顾晶. 基于计算机视觉的智能交通监控系统的研究[D].东南大学，2006.

[4]谢萍萍，黄传春.计算机视觉技术在智能交通系统中的应用[J].福建电脑，2008（10）：77+133.

计算机视觉的核心范文第2篇

关键词：计算机视觉图像 精密测量 构造几何模型 信号源的接收

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）05-1211-02

新型计算机视觉图像精密测量是一种基于计算机程序设计以及图像显示的高精度的关键技术，它广泛用于测量的领域，对于测量的准确性有很好的保证。这种关键技术是几何了光学的特性，发挥了图像学的显影性，把普通的测量技术瞬间提升到了一个新的高度。在这项关键技术中包含了物理学中光的效应，图像中的传感器以及计算机中的编程软件，这还不完全，还有一些其他科学领域知识的辅助，可以说这项关键技术是一个非常有技术含量的技术，很值得学者进行研究。

1 计算机视觉图像精密测量的关键技术的具体形式

在以往的测量中，选择的测量方式还是完全采用机械的形式，但是在使用了计算机视觉图像精密测量后，完成了许多以往技术所不能达到的任务。在我们的研究中，计算机视觉图像测量的原理是通过摄像机将被处理的对象采集进行影像采集，在多个控制点的数据采集完成后，系统会自动将这些图像进行整合，得出相关的几何多变参数，再在计算机上以具体的数据显示出来，以供技术人员使用参照。

在上面所说的摄像机并不是我们通常意义上生活中使用的摄像机。它是一种可视化较强，表针比较敏感的测试仪。可以将视觉中的二维形态通过显影，记录在机械的光谱仪上，再将这种的二维图像做数学处理，有二阶矩阵转换为三阶矩阵，通过播放仪呈现出三维的影像。这时的图像变为立体化，更有层次感，效果上也有了明显的变化，这是一种显示方法。此外还有一种造价较高的仪器，我们不常使用，就是图像提取器。同样是采集控制点的数据，将数据整合在系统之内，然后对于原始的图像进行预处理，不再经过有曝光这个程序，将图像中关键点的坐标在整个内部轴面上体现出来，提取数据帧数，再运用机器的智能识别系统，对控制点的坐标进行数据分析，自动生成图形，这也可以用于精密测量。它的优点就是使用上极其的方面，基本只要架立仪器和打开开关，其他的工作机械系统都会自动的完成。使用的困难就是造价极其的高，不适合一般企业使用。在基于计算机视觉图像测量中使用上的原理如下：

1） 计算出观察控制点到计算机视觉图像测量仪器的有效距离；

2） 得出观察点到目标控制点之间的三维的运动几何参数；

3） 推断出目标控制点在整个平面上的表面特征（ 大多时候要求形成立体视觉）；

4） 还通过观察可以判断出目标物体的几何坐标方位。

在整个计算机视觉图像精密测量的关键技术中最关键的元件就是压力应变电阻仪，这也是传感器的一部分。压力应变电阻仪的使用方式是将应力片粘贴在控制点位上，事先在物体表面打磨平整，清理干净后，涂抹丙酮试剂，在液体完全风干后就可以黏贴应力片，通过导线的联接，形成了一小段闭合的电路，时刻让计算机视觉图像系统可以感应到并作跟踪观察。因受到来自不同方面谐波的影响后，应力片会产生一定数值的电阻，在电路中，这些电阻会转化为电流，视觉图像系统接收到了电流后就会显示在仪表盘上相应的数据，我们就可以根据仪表盘中的数据记录测量中的数据，很好的解决了原始机械在使用过程中大量的做无用功所消耗资源的现象。传感器对每个应点都进行动态的测量，将数据模转换成现实中的图像，精确的成像可以测算出控制点的位置，用计算机视觉图像精密测量结合数据方面的相关的分析，得出施工中的可行性报告分析，减低了施工中的成本，将施工的预算控制在一个合理的范围之内。

当无法观察到控制点是，计算机视觉图像精密测量可以通过接收信号或是相关的频率波段来收集数据，不会因为以往测量的环境不好，距离太远，误差太大的影响。

2 计算机视觉图像精密测量的关键技术分析

在计算机视觉图像精密测量的关键技术中解决了很多以往很难完成的任务，但是在使用过程中还是发生了很多的问题。尤其在视觉图像的选择中，无法使用高帧数的图片显示，无法将计算机视觉图像精密测量的关键技术的优点发挥出来。我们就计算机视觉图像精密测量的关键技术中常见的问题进行讨论。

2.1 降低失误的概率

在很多的数据误差中，有一部分是出现在人为的因素上面。对于机器的不熟悉和操作中的疏忽都会在一定程度上对图像的视觉感模拟带来麻烦。对于网络设备的配置上，要经常性的学习，将配置在可能的情况下设置的更加合理和使用，保证网络连接系统的安全性。为防止更多因操作带来的误差，选用系统登入的制度，用户在通过识别后进入系统，在采集数据后，确定最终数据上又相关的再次确定的标识，系统对本身有的登录服务器和路由器有相关的资料解释，记录好实用操作的时间，及时备份。

2.2 对于权限的控制

权限控制是针对测量关键所提出的一种安全保护措施，它是在使用计算机视觉图像精密测量的关键技术中对用户和用户组赋予一定的权限，可以限制用户和用户组对目录、子目录、文件、打印机和其他共享资源的浏览和更改。图像中的运行服务器在停止的情况下可以做出不应答的操作指令，立刻关闭当前不适用的界面，加快系统的运行速度，对于每天的日志文件实时监控，一旦发现问题及时解决。对于数据终端的数据可采用可三维加密的方法，定时进行安全检测等手段来进一步加强系统的安全性。如果通过了加密通道，系统可以将数据自动的保存和转换为视图模式，对于数据的审计和运行可以同时进行，这样就可以很好的保证大地测量中的图像数据安全，利用防护墙将采集中废弃的数据革除在外，避免数值之间发生紊乱的现象，进一步改善计算机视觉图像精密测量的关键技术。

2.3 开启自动建立备份系统

计算机视觉图像精密测量的关键技术的完善中会常遇到系统突然崩溃或是图像受到严重干扰导致无法转换的一系列情况，发生这种情况最大的可能性就是系统在处理多组数据后无法重新还原成进入界面。这时为保证图片转换成数字的系统数据不丢失，我们对系统进行备份。选定固定的磁盘保存数据，定期将产生的数据（转换前的图像和转换后的数值）导出，保证程序的正常运行。当系统一旦发生错误，可以尽快的恢复数据的初始状态，为测量任务的完成争取更多的时间。我们还要减少信号源周围的干扰，定期的更新系统数据库，保持数据采集的稳定性，把摄像机记录出的数据节点保存在相应的技术图纸上，用这样的方式来知道测量工作。系统备份的数据还可以用于数据的对比，重复测量后得出的数据，系统会自动也备份的数据进行比对，发现误差值在规定以外，就会做出相应的预警，这样也能在工作中降低出现误差的概率。

3 计算机视觉图像精密测量的关键技术遇到的困难和使用前景

计算机视觉图像精密测量的关键技术作为一种新兴技术在使用时间上不过十几年，其使用的程度已经无法估算。正是因为它的简单、使用、精度高以及自动化能力卓越的特点受到了测量单位的广泛青睐。在测量方面的这些可靠性和稳定性也是有目共睹的。在土木和机械测量的行业计算机视觉图像精密测量的关键技术都会有广泛和良好的使用，前景也是十分的广阔。但是不容忽视该技术也有一些弊端。这项关键技术中涵盖的学科非常的多，涉及到的知识也很全面，一旦出现了机器的故障，在维修上还是一个很大的问题，如何很好的解决计算机视觉图像技术的相关核心问题就是当下亟待解决的。

我们都知道，人的眼睛是可以受到吱声的控制，想要完成观测是十分简单的，但是在计算机视觉图像技术中，毕竟是采取摄像机取景的模式，在取得的点位有的时候不是特别的有代表性，很难将这些问题具体化、形象化。达不到我们设计时的初衷。所以在这些模型的构建中和数据的转换上必须有严格的规定和要求，切不可盲目的实施测量，每项技术操作都要按规程来实施。

上文中也谈到了，计算机视觉图像精密测量的关键技术中最主要的构建是传感器，一个合理的传感器是体统的“心脏”，我们在仪器的操作中，不能时时刻刻对传感器进行检查，甚至这种高精度的元件在检查上也并不是一件简单的事情，通过不断的研究，将传感器的等级和使用方法上进行一定的创新也是一项科研任务。

4 结束语

在测量工程发展的今天，很多的测量技术已经离不了计算机视觉图像技术的辅助，该文中详细的谈到了基于计算机视觉图像精密测量的关键技术方面的研究，对于之中可能出现的一些问题也提出了相应的解决方案。测量工程中计算机视觉图像精密测量的关键技术可以很好的解决和完善测量中遇到的一些问题，但是也暴露出了很多的问题。

将基于计算机视觉图像精密测量的关键技术引入到测量工程中来，也是加强了工程建设的信息化水平。可以预见的是，在未来使用计算机视觉图像技术建立的测量模型会得到更多、更好的应用。但作为一个长期复杂的技术工程，在这个建设过程中定会有一些困难的出现。希望通过不断的发现问题、总结经验，让计算机视觉图像精密测量的关键技术在测量中作用发挥的更好。

参考文献：

[1] 汤剑，周芳芹，杨继隆.计算机视觉图像系统的技术改造[J].机电产品开发与创新周刊，2005，14（18）：33-36.

[2] 段发阶，等. 拔丝模孔形计算机视觉检测技术[J]. 光电工程时报， 1996，23（13）：189-190.

计算机视觉的核心范文第3篇

关键词：计算机图形学；计算机视觉；可视化技术

中图分类号：TM862 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）01-0054-02

计算机图形学、计算机视觉以及可视化技术三者均是计算机领域重要组成部分，要做好计算机知识，就要先学好计算机图形学，但计算机图形学学习相对枯燥，尤其是算法教学难以理解，为解决这一问题，计算机视觉与可视化技术被应用到计算机图形学中。可见，三者之间存在一定的联系，因此，有必要对计算机图形学、计算机视觉以及可视化技术展开研究。

1 计算机图形学概述

1.1 计算机图形学目的

所谓的计算机图形学实际上就是怎样利用计算机表示图形，并利用计算机完成图形计算与处理，而这一过程的实现需要得到相关算法的支持。学习计算机图形学的目的是利用计算机技术为人们呈现既带有美感又不缺真实的图形（如下图1所示），为实现这一目标，就需要按照图形的要求创设合适的场景，并在一些光照模型的作用下，做好光照效果设计，在这一过程中需要计算机图形学能够与其他计算机技术相配合。经过计算机图形学出来的图像，多会以数字图像的方式展示出来，总的来说，计算机图形学与图像处理之间存在着一定的联系[1]。计算机图形学的涉及范围相对宽泛，不仅有图形硬件设计，还包括动画制作，虚拟现实等多个部分。此外，计算机图形学在动画制作中的应用频率也很高，如45分钟一集的动画影片中，85%的画面都需要用算机图形学来完成，由此可见，计算机图形学的应用频率极高，并在动画制作中发挥着不可替代的作用。因此，应重视计算机图形学的应用。

1.2 计算机图形学应用

随着计算机图形学的发展，它被应用到各个领域中，并发挥着重要作用。首先，在计算机辅助设计与制造中的应用，这是计算机图形学应用最多的领域，在计算机图形学被应用以后，不仅可以设计出更精准的图形，还能做好人机交互设计，强化修改能力。计算机图形学还被应用到三维形体重建中，利用该技术可以将原理的二维信息转化为三维信息，如在某次工程图纸设计中就应用了计算机图形学，经过一系列的处理以后，三维形体逐渐形成，最终实现了重建。其次，在医学领域中的应用。计算机图形学在医学领域中的应用多以计算可视化的形式展示出来，如在脑部手术中，医生为看清患处真实情况，经常需要利用在可视化技术的作用下将复杂的数据转化为图像，这时就体现了计算机图形学在其中的应用[2]。再者，在计算机动画中的应用，人们看到的动画影片就是计算机图形学作用的结果，以动画人物的行走为例，为保证动画人物的行走与自然人不存在过大差异，就需要应用大量的计算机技术，并在计算机图形学的作用下完成设计。最后，在计算机艺术中的应用。计算机图形学在计算机艺术中也有广泛应用，它不仅可以用于艺术制作，很多场景都是通过计算机图形学来完成的，现阶段，一些人正在利用计算机图形学创设人体模拟系统，其目的是让已故人士再次出现在荧屏上，这一目标的实现就需要得到计算机图形学的支持。

2 计算机视觉技术

2.1 计算机视觉技术含义

所谓的计算机视觉技术，实际上就是用计算机取代人眼做识别、跟踪以及测量等，同时也兼顾图形处理，其目的是让图像在计算机被处理以后更适于识别。对于计算机视觉技术来说，意在实现人工智能，主要是从图像与多维数据等方面实现人工智能系统设计[3]。计算机视觉是一种在相关理论与模型基础上发展起来的视觉系统，其主要构成部分有以下几种：

（1）程序控制，这一点主要体现在机器人设计上；（2）事件检测，多体现在图像监测上；（3）信息组织，主要体现在图像数据库等方面。计算机视觉三个阶段如图2所示，通过观察图1可以发现，计算机视觉存在于图像处理始终，从早期处理直到后期结束都存在，最终实现了3D描述，可见，计算机视觉具有十分重要的作用[4]。

2.2 计算机视觉技术的应用

现阶段，现代社会已经进入信息化时代，计算机技术也被应用到各个领域，并发挥着重要作用。计算机视觉的应用促使计算机实现了智能化，在该技术的支持下，计算机可以像人一样透过视觉看待世界万物，且具有良好的适应能力，但这一目标的实现还需要很长时间，需要一系列的努力才能实现。现阶段，计算机视觉应用最多的就是车辆视觉导航，然而，这种导航还没有实现完全自主导航，这也是需要进一步研究的地方。计算机视觉技术的适应性较好，特别适合在工业领域应用，即便是存在电子在干扰或温度变化较大的地方都能很好的运行，其整体效果也不会受到影响，再者，计算机视觉技术的嵌入性较好，成本相对较低，尤其适合在PC方案中使用，同时，具有一定的非接触能力，能够获取大量信息，且不受距离限制，总的来说，计算机视觉技术总体效果较好，适合利用在各种工业环境中应用，因此，应重视计算机视觉技术的应用[5]。同时计算机视觉还被应用到移动机器人设计中，主要是利用小波模板展示人体形态，然后做图像扫描，这样就可以顺利完成小波变换，进而了解到人的存在。同样，将计算机视觉应用到机器人设计上，可以自动检测出正在行动的人或车辆，而无法检测到静止的人，之所以会出现这样情况，主要是由于其中采用率步态分析法。

3 可视化技术

3.1 可视化技术含义

可视化技术是一种综合了计算机图形学与图像处理于一体的技术，它可以将复杂的数据转化为图像并在屏幕上展示出来。在可视化技术中，融合了以上两种技术的特点，并在多个领域都有应用，随着可视化技术的应用，不仅有效实现了数据表示，还强化了数据处理能力，更对数据决策分析有一定作用[6]。现阶段，虚拟现实技术已经成为可视化技术主要发展方向。

3.2 可视化技术的应用

首先，在计算机图形学教学中的应用，计算机图形学相对枯燥，相关知识也很抽象，不便于学生理解，在计算机图形学中最重要的部分是曲线曲面，而这些曲线曲面多是与数学模型有关，具有一定的抽象性，学生理解难度较大，以往教师只能通过一系列的公式演算帮助学生理解，尽管这样依然难以让学生掌握曲线变化情况，学生依旧无法正确理解。为减少这种情况的发生，可视化技术被应用到计算机图形学教学中，教师将抽象的知识用动画的形式展示出来，学生只要观看动画，拖动一定的控制点就可以了解到曲线变化情况，这样一来不仅增加了教学趣味性，学生也可以随意变动曲线，让复杂的知识变得简单，深化学生对计算机图形学知识的深度理解，同时，利用可视化技术在一定条件下，还可以完成代码编译，如在Actoin ScriPt中做编译，这样也可以增强学生的理解能力[7]。

其次，在医学领域中的应用。医学领域对于可视化技术的应用主要体现在放射治疗与矫正手术上。通过可视化技术可以屏幕上看到手术整个过程，并将原来细节部位放大，手术医生观察的更加细致，手术成功几率也会大幅度提升，患者生命也能得到保证（如图3所示）。如在对某名患者进行身体检查的过程中需要应用到可视化技术，由于通过检查会获得大量数据，而这些数据又相对复杂，但在可视化技术下就可以通过图表、曲线图或立柱图的方式展示出来，经过可视化技术的作用，了解到患者的血糖为5.6mmol/L，医生可以根这一数据做出诊断，而不必再分析这些数据。据不完全统计，80%的医疗检查工作都是需要利用可视化技术。

地质勘探是我国最重要的工作之一，由于多数矿藏都深埋地下，即便使用探测仪受多种因素影响也无法了解到实际矿藏情况，这就需要应用到可视化技术，在可视化技术的作用下，相关工作人员可以了解到地下有无矿藏，如果存在矿藏，相关工作人员也可以了解到矿藏所在位置与实际储备量，进而为矿藏开采奠定基础。如在地质勘探中，相关工作人员利用可视化技术做地形图整理，然后从中提取地形数据，再用CATIA做导入，这样就可以完成地形模型创建，这样就完成了三维地质模型创建工作，同时在相关工作台的影响下，还可以完成地形数据导入，进而生成一定的地形云点，如果其中存在错误，可视化技术也可以将其中的错误内容删除，这些都是可视化技术所带来的好处[8]。由此可见，可视化技术已经成为地质勘探中不缺少的技术。

最后，在气象预报中的应用（如图4所示）。利用可视化技术能够将数据转化为图像，通过观察图像就可以了解到云层变化情况，同时也能了解到实际风力大小与风走向等，气象预报人员就可以根据图像做出精准分析，需要了解气象变化的人也能了解到现实情况，如果气象条件恶劣，相关工作人员也可以及时做出工作调整，减少危险事件的发生。据不完全统计，可视化技术在气象预报中的应用频率高达100%，由此挽回的经济损失高达13.2亿元，可见，可视化技术在气象预报中的应用十分有必要，因此，应重视可视化技术在气象预报中的应用。

4 结语

通过以上研究得知，计算机图形学、计算机视觉以及可视化技术三者各具特色，三者间也存在一定的关系，尤其是可视化技术综合了前两者的特点，并融合了其他技术，在很多领域中都有应用。可视化技术是现阶段应用最多的一种技术，在计算机图形学教学中也有应用，并发挥着不可替代的作用。本文分析了计算机图形学、计算机视觉以及可视化技术的含义与应用，希望能为相关人士带来有效参考，正确利用这些技术。

参考文献：

[1]陈敏雅，金旭东.浅谈计算机图形学与图形图像处理技术[J].长春理工大学学报，2011（01）：138-139+146.

[2]柳海兰.浅谈计算机图形学的发展及应用[J].电脑知识与技术，2010（33）：9551-9552.

[3]滑瑞朋.计算机图形学的应用及研究[J].山西科技，2012（05）：37-38+45.

[4]刘涛，仲晓春，孙成明，郭文善，陈瑛瑛，孙娟.基于计算机视觉的水稻叶部病害识别研究[J].中国农业科学，2014（04）：664-674.

[5]关然，徐向民，罗雅愉，苗捷，裘索.基于计算机视觉的手势检测识别技术[J].计算机应用与软件，2013（01）：155-159+164.

[6]许志杰，王晶，刘颖，范九伦.计算机视觉核心技术现状与展望[J].西安邮电学院学报，2012（06）：1-8.

计算机视觉的核心范文第4篇

关键词：计算机工程；视觉领域；深度学习技术

引言

计算机视觉简言之即是依靠电子设备成像来代替生物视觉系统，随后依靠提前写好的程序对获取的图像信息实施处理。该技术的短期应用目的在于完成相对简单的智能视觉工作，而深度学习技术在计算机视觉领域的应用，在很大程度上丰富了其功能，提高了识别效率，让其能够在更多行业发挥出自身价值。

1计算机视觉领域的深度学习技术

1.1图像分类中的深度学习技术

基于深度学习技术，卷积神经网络得到了进一步的发展，其应用范围也更为宽泛，例如说在图像分类中的运用。图像分析需要对图像实施扫描分析，随后对其具体类别予以划分，更加注重其整体语义。目前相对普遍进行图像分类的数据集为ImageNet，其中囊括了非常丰富的内容，存储了近1500万个图像的URL并将图像划分为数万余个类型。ImageNet每年组织开展的大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中，图像分类算法与技术也不断创新，图像分类的准确性也持续提升。ImageNet数据集表现出规模大、类型多的突出特点，所以更加适用于迁移学习，即是把部分核心技术或结构拓展应用到各个领域，对于视觉领域的深度模型来说，能够把模型内的网络结构和参数直接共享到其他数据集，从而对数据实施微调。图像分类属于计算机视觉领域最为基础的环节，对于图像分类模型创建和数据分析处理经验也能够迁移应用到其他领域中。

1.2目标检测中的深度学习技术

目标检测相对于图像分类而言表现出更多的复杂性，主要任务是在囊括多种不同类型物体的图像内精确定位和识别某一物体，恰恰是出于这一目的，深度学习技术在目标检测中的应用更为复杂，要实现更加精准的效果也相对更难。近年来针对目标检测的算法日益更新，如优化后的R-CNN算法，是借助于卷积神经网络思想，对物体进行分类，提取物体特征。而SelectiveSearch算法的出现有了进一步的创新和突破，有效促进了检测准确性的提高，这也给通过卷积神经网络进行目标检测带来了更多可能性，随后的FastR-CNN算法极大地促进了目标检测效率的提升，该算法对提取候选区的问题予以优化，大大减少了候选区提取和目标检测过程的时间。目标检测网络以FastR-CNN算法作为支撑，于输出位置设置滑动窗同时和候选区域网络实施连接，目标检测的关键在于卷积神经网络，依靠它把各个点的特征进行提取，再借助回归算法获得对应范围出现目标的概率[1]。

1.3人脸识别中的深度学习技术

人脸识别主要是借助相应算法对人脸特征实施提取，因为其建立的人脸模型表现出一定的不稳定性，因此模型建立往往也表现出一定的难度，相对于建立刚体模型而言更为困难。人脸识别通常来说涉及人脸检测定位以及特征提取两个方面，人脸检测定位是基于背景图像中将人脸目标分割出来，实施归一化处理，而人脸特征提取算法不变。前者存在的技术难点是人脸目标具有多样性以及背景图像具有复杂性，所以对背景情境实施合理假设并予以简化是十分关键的。与此同时，高维空间人脸模型的建立较为复杂，精确度估算难度较大，人脸特征提取的技术难度是因为人脸属于弹性模型，其难度超过刚体模型。一般来说，较为常见对人脸特征实施提取与识别的方法有几何特征法、特征脸算法以及弹性模型法，CNN算法和过去的特征提取算法比起来表现出更高的稳定性和适用性，同时能够有效抵抗外部干扰，促进人脸识别技术的推广应用。

2应用实例

2.1安防领域的应用

深度学习技术在计算机视觉领域中的应用可以为安防行业提供更佳的解决方案，比如说人脸识别技术的应用，很多大型企业如Facebook、腾讯、阿里巴巴等都将非常关注和重视。作为深度学习技术在计算机视觉领域应用的重要内容，人脸识别在安检以及反恐等领域中也能够发挥出很好的效果。与此同时，对行人角度的REID技术实施研究，依托于深度学习强化目标检测，对目标特征实施提取和刻画，能够为异常行为监控和跟踪带来支持[2]。

2.2无人驾驶领域的应用

对于无人驾驶领域来说，选择激光或雷达这类传感器的成本更高，基于深度学习的计算机视觉技术也能够提供新的解决方案。依靠摄像机对视频画面进行采集，对获取到的图像实施分析，提供类似于前车碰撞预警等功能。在这一过程中，计算机视觉技术可以实现对目标的检测识别、对目标车辆的跟踪分析、对车道线是否偏离进行检测等。基于深度学习技术的检测识别表现出更加强大的优势，现阶段深度学习芯片日益增多，对于无人驾驶技术的发展也带来了更加有力的支持。

2.3智能家居领域的应用

过去的很多智能家居产品一般都是依靠智能手机蓝牙或者WiFi等途径来实现对家居产品的控制，这一方案即便能够做到家居智能化，但其水平依旧有待提高。基于深度学习技术，能够有效促进智能家居行业的更新发展，除开语言、语音识别之外，还能够利用计算机视觉技术实现人际交流与互动，比如说手势识别控制。2.4教育领域和图片搜索领域的应用基于深度学习的计算机视觉技术也能够在智慧教育中得以普及应用，如近年来很多新的拍照解题App，使用者只需要利用手机相机拍照上传即可获得相关题目的分析解答，促进学习者学习效率的提升。此时视觉技术包括了对文字的检测与识别，另外针对个人简历识别、文档识别等方面也能够进行拓展应用。同时计算机视觉技术还可以在图片搜索领域中得以应用，使用者通过拍摄上传相应的图片，即可从数据库中找出与原图相似的图片，深度学习属于一种非常高效的技术手段，能够提供更加快速高效的图像检测功能，结合图像搜索引擎，为用户带来更加便捷的服务[3-5]。

2.5医疗影像数据中的应用

医学影像直接关系到对患者疾病诊断的准确性，对于放射科的医务人员来说，依靠医学影像能够促进诊断效率的提升。现阶段国内外诸多医学专家队伍，在心血管、肿瘤、神经内科以及五官科等都建立了精准深度学习模型，极大地推动医疗水平的提升，为广大患者带来了更加便捷和高效的医疗服务。基于深度学习技术的计算机视觉在医疗影像数据中的应用主要集中在如下几个方面：（1）能够提供临床诊断辅助等医疗服务；（2）依靠数据分析技术，能够在很大程度上促进医疗机构经营管理水平的提升；（3）在医学影像中的应用，能够让医务工作者更加直观便捷地获取患者影像；（4）深度学习技术能够为医疗大数据的可视化带来便利；（5）在药企研发工作中的应用，可以处理好过去一直以来药物研发周期长和成本居高不下的问题；（6）在健康管理领域中的应用，借助于可穿戴设备来对个人健康数据实施监测，进而对疾病风险予以提前预测。

计算机视觉的核心范文第5篇

关键词：计算机视觉；手势交互；肤色模型；静态识别

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）35-0193-02

1 研究背景

随着信息化的高速发展，人们的生活也进入了网络时代。大数据，云计算也进入了人们的生活，其标志性的现象就是各类智能终端设备的不断涌现，它使人机交互的方式正发生着深层次改变。人机交互的方式正在从传统的鼠标搭配键盘的方式往触控、语音交互、动作识别等技术为主导的更自然的方式转变。其中语音与计算机视觉尤为突出，它使计算机变得更加的灵性化。而这两者中计算机视觉又更能够传情表意，它能够“看”明白用户的肢体语言或者表情。国内外的自然交互研究涉及了人脸识别、眼神识别、表情识别、手势识别、肢体语言识别等。手势识别作为一种人类普遍使用的交流方式，应用在计算机交互上能给人一种直观和自然的感觉。这种自然的输入方式把人们从传统的与输入设备接触交互方式中解放出来，使人们与计算机交互更加的轻松愉悦。

计算机视觉是让计算机可以替代人眼的技术。更进一步说，就是利用视频采集设备和电脑代替人眼对指定的目标进行识别，并进一步做出计算。其中，手势识别技术是计算机视觉的一个的重要的研究方向，它是一种常用并且合理的人机交互方式。随着计算机视觉，包括图像处理技术以及人工智能等技术，特别是虚拟现实技术的迅速发展，手势识别的实现更加成为可能。由于客观环境的多变及人手和手势的多样性，如何在限制较少的条件准确识别手势并能保证其精度、效率以及稳定性是研究的关键。

手势识别按照手势输入设备分类，可以分为基于数据手套的手势识别和基于视X的手势识别。基于视觉的手势识别中，最常见的手势分类是将手势分为静态手势和动态手势。静态手势是一种较简单的手势，当用户做出一个固定和静止的动作时计算机将其处理后识别出来。动态手势相对要复杂一些，它可以看做是由一系列的静态手势组成的序列。如果将静态手势和动态手势组合，将可以形成语义很丰富的手势系统。

1目前人机交互的不足

人与计算机之间的交互方式是人机交互研究的核心。从现在的姿势交互和语音交互往前追溯，有触摸交互、手写交互、鼠标和键盘交互。姿势交互又细分为手势交互、表情交互、身体姿势交互。

传统的输入设备有很多的不足之处。鼠标和键盘，由于它们的使用需要接触，在某些环境下使用不方便。用户在车站、餐厅、购物商场等场景下要与计算机交互时，使用传统交互方式十分的不便。而且在公共场合下，接触性的使用会有很大的卫生问题。不仅需要占用很大的空间，同时也会有设备损耗的问题。

手写交互和触摸交互改善了传统的机械性输入，它们是更符合人类的使用习惯的。但是它们任然要求用户要与设备接触，这不免会在接触设备的过程中损坏到设备。所以同样有着易损耗等问题。

基于视觉的手势交互很好克服了上述交互方式的不足之处。手势交互是不需要接触的，没有损耗问题，也不会有接触带来的卫生问题。手势交互有符合人类动作习惯和直观自然的优点，使其成为了下一代自然交互方式研究的焦点。

2目前国内外手势识别状况

基于视觉的手势识别不需要昂贵的设备，仅仅需要摄像头和PC机器就够了。其廉价的输入设备会使其将来应用范围十分广泛。手势识别在计算机视觉的研究中是热点。国内外都有很多的学者在不断研究。这些研究在手势的分割、跟踪、识别和应用中有很多的进展。

国外对基于视觉的手势识别的研究工作起步很早。L.H.Howe等人使用肤色阈值和帧相减的技术实现了手的检测和分割。J.Zaletel等人提出了静态手势特征的方法，这种方法是用于提取手指的位置的。它先计算出掌心的位置，然后将掌心的位置作为极坐标的原点，将手掌的轮廓映射到这个极坐标，然后利用极坐标上的局部最大值来提取手指的位置。Huang使用3D神经网络创建的手势识别系统实现了15个不同手势的识别[1]。

在技术的应用上面，从上世纪九十年代开始，国外的科学家就开始不断研究手势识别技术，并且研制出一些实体来进行试验，例如：可以模仿人进行手势操作的机器人；电视控制的传感系统，无需遥控，利用手势识别左右上下进行对电视的遥控；体感游戏，更是完美的利用手势识别，在信息交互中完全释放出手势识别的优势。

我国相对于国外的研究起步要晚，但是目前也取得了很大的研究成果。朱建伟[1]使用两个摄像头正交放置，实现了三维手势的识别，并实现了使用手势实现对照片的浏览。孙玉[3]使用Hu矩特征手势识别和CamShift算法对手势跟踪，实现了手势对Word的输入和操作。

3意义

本文主要研究基于视觉的手势识别技术和对这种技术的应用。目标跟踪识别是计算机视觉领域中的关键技术，多应用于人机交互。手势识别必将使人与机器之间的沟通变得智能化、信息化，与传统的输入设备相比，手势操作则显得直观和自然，更符合人类习惯。

手势识别作为新型的人机交互技术，手势识别技术越来越广泛应用到各个行业。体感游戏首先成熟使用的，改变了传统的手持物体操作。更加互动，真实。使得人与游戏美妙结合，身临其境。

手势识别还可以用于手语识别。手语是聋哑人使用的语言，是聋哑人与正常人交流的平台。在医疗领域中，具有语言交流障碍的患者，可以通过手势识别，在预设好系统中，自助挂号，表达病情。更加体现人性化。综上所述，手势识别技术越来越被研发人员重视，在日常生活中涉及的领域也越来越多，研究价值也越来越突出。这项技术也将被广泛的普及推广到人们生活中的方方面面。

4结束语

基于计算机视觉的识别的功能还可以不断拓展，可以实现摄像头检测人与电脑的距离（当计算机识别出人坐在计算机前时显示器显示，当人离开的时候关闭显示器，达到节约电能的作用）等等。手势识别还可以应用于虚拟键盘，使用一个投影的键盘，然后通过摄像头识别手在虚拟键盘上的相关操作。可以用在智慧医疗中，解决传统的诊疗挂号方式。从根本上寻找解决病人就医难的状况的合理方案将健康的养生知识传播到更远更广。

参考文献：

[1] Guan Ran and Xu Xiangmin， A Computer Vision-Based Gesture Detectio And Recognition Technique[J]. Computer Applications and Software.2013，30（1）：155-164.