如何学习计算机视觉

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如何学习计算机视觉范文第1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.

如何学习计算机视觉范文第2篇

关键词关键词：OpenCV；人脸检测；微笑检测；JNI

DOIDOI：10.11907/rjdk.162330

中图分类号：TP319文献标识码：A文章编号文章编号：16727800（2017）001011502

随着人工智能技术的发展，机器学习、计算机视觉等领域也逐渐成为计算机科学中的热点问题，人脸检测便是计算机视觉中的一个分支。OpenCV作为一个开源的视觉库，提供了不少关于人脸检测的模型与处理接口，而大部分接口与算法均采用C/C++语言编写。Java虽有其跨平台的巨大优势，但是这种特性也给Java带来了局限性，在调用动态数据库文件时存在不便。因此，通过JNI工具，可以利用C/C++语言的特性弥补Java的不足[13]。

1相关技术原理

1.1JNI技术分析

JNI（Java Native Interface）提供了若干API 实现Java与其它语言的通信（主要是C/C++）。从Java 1.1开始，JNI标准成为Java平台的一部分，它允许Java和其它语言编写的代码进行交互。然而使用Java与本地已编译的代码交互，通常会丧失平台可移植性[45]。

通常遇到以下几种情况需要使用JNI：①所开发的程序需要用到其它平台属性，但在Java的标准库中不支持此属性；②程序对于运行效率要求较高，因此希望能用较低级的语言（如C/C++）来实现；③Java已经拥有实现需要的程序和库，希望C/C++对其直接进行调用[67]。

1.2JNI技术架构

JNI允许运行在Java虚拟机上的应用程序调用其它语言（如C/C++语言）来编写需要的方法或类库，也能将Java虚拟机嵌入到本地应用程序中。

图1是JNI在本地应用程序与Java应用之间各自扮演的角色图。从图中可以看出，JNI作为Java与C/C++函悼庵间的桥梁，可以实现Java代码与C/C++库函数当中本地代码之间的交互。然而JNI没有改变Java语言的属性，只是让Java语言拥有一种能够对外调用的形式[89]。

1.3OpenCV介绍

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个基于BSD许可发行的跨平台计算机视觉库。它轻量而且高效，由C函数与C++类构成，同时提供了Python、Java等语言的接口，可实现图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV中对于人脸的检测方法是基于处理成的灰度图像的弱特征检测方法。该方法建立在Haar特征[10]检测方法基础上，可以获得检测人脸的实时处理速度。

OpenCV中也提供了训练分类器[1112]的程序及方法来检测特征。使用者可以将此方法应用于一些项目中的二次开发，比如双目视觉的三维重构、物体识别，协助机器人完成复杂任务，以及在智能监控中的人脸检测、智能交通中的行人检测等。

2开发工具选择

选用的工具是eclipse，Java版本为JDK1.7，C++使用的是VS2010。另外PC端需要具备内置或外置摄像头，PC机配置为Inter Core i5-3230M CPU 2.6GHz。

3实现过程

从图2中编写JNI代码的大致步骤可以看出Java需要将字节码文件通过javah生成头文件，再与C代码共同生成动态链接库，进而与Java中的代码进行交互。

3.4人脸检测实验结果

如何学习计算机视觉范文第3篇

16岁那年，李飞飞跟随父母来到美国。在国内，李飞飞的父母都有优越的工作。来到美国，因为语言上的障碍，一下子陷入了困境。懂事的李飞飞明白，想要改变现状，她现在最需要的是过英语这关。

为了练习口语，李飞飞找到一家餐馆打工。一开始老板不肯收她，原因是她不会说英语。她求餐馆里的一个中国同胞帮她翻译，老板给她开一半的工资就行。老板考虑之后答应先让她干一个星期再看。李飞飞非常珍惜这份工作，干活特别卖力，她不错过任何一个练习口语的机会。只要有人说话，她就跟着小声说。

她很聪明，根据表情基本可以判断出他们说话的内容，不懂的就找机会问。下班回家跟着电视继续学，她把练习口语调到了疯狂模式。一个星期之后，她已经会说些简单的口语了。老板没有解雇她，因为她的好学精神打动了老板。

李飞飞了解到申请在美国读大学，如果成绩十分优异，可以领取奖学金。她只要有空就复习功课，白天上班很辛苦，晚上很容易犯困。有时候困得眼睛快睁不开时，就用冰块敷眼睛。每天到凌晨，父母再三催她去睡觉她才肯放下课本。经过一年的努力之后，她申请了多所大学，最终选择了普林斯顿，因为这所大学给她近乎全额的奖学金。

大学期间，父母双双失业，家里的经济出现危机。李飞飞只要有空就去做兼职，在餐厅洗过盘子，送过快餐。有个朋友知道她的处境，介绍她去给一家主人遛狗。她从小就害怕狗，但是为了不错过这个赚钱的机会，她还是硬着头皮答应了。第一次主人把一条身体强壮、气势强悍的罗威纳犬牵到她面前时，她差点吓哭了，不过还是强做镇静之后接过主人递过来的狗链。

1999年，22岁的李飞飞一路磕磕绊绊以十分优异的成绩从普林斯顿大学毕业。多家金融公司递来了橄榄枝，包括高盛集团的offer。她却做了一个让大家意外的决定：到加州理工学院攻读博士学位。

一天，李w飞看到孩子拿着几张图片辨认上面的物品，两岁的孩子能正确地认出猫和狗，还有冰箱等。她突发奇想，如果电脑也可以跟人一样自己辨别图片上显示的是什么，将会给人带来很多方便。

2000年，李飞飞开始研究计算机视觉领域。她希望计算机看到一张图片就像人的头脑一样能够分析。她和同事为来自互联网的十亿张图片进行分类、打标签，从而为计算机提供样本。其中理论基础是如果机器观察到足够多的事物，它们就能够在现实世界进行识别。在研究过程中，经费出现了问题，她倾其所有，甚至想过边打工边维持。让她感到欣慰的是有三位恩师倾力指导，还有不少学生真心追随。他们对她的专业素养高度肯定，甚至觉得整个CV领域因她而不同。

通过不懈努力，她在人工智能和计算机视觉方面取得成就。她的研究成果使得计算机能够更好地理解图片，而不仅限于展示图片。这为无人车自动驾驶提供了可能，通过计算机学习人脑然后自动做出决定。

前不久，她的名为《如何教计算机理解图片》的TED演讲引起了许多人的关注。她也收获了各种奖励和荣誉。

如何学习计算机视觉范文第4篇

在1998年第三次高校本科专业目录修订调整前，测绘学科本科有4个专业:摄影测量与遥感、工程测量、大地测量、地图制图，虽然都要学习摄影测量学，但是各个专业间差异较大，如原武汉测绘科技大学(武测)对摄影测量与遥感专业学生有关摄影测量方面的教学内容包括:基础摄影测量、解析摄影测量、数字摄影测量、摄影技术、航空与航天摄影技术、非地形摄影测量;实践环节包括:航测实验、航测外业实习、航测内业实习。而原测绘学院摄影测量与遥感专业有关摄影测量方面的教学内容包括:摄影与空中摄影、航空摄影测量、航天摄影测量、解析摄影测量、航测自动化、像片判绘(包括实习)、像片转绘，实践环节还包括航测外业实习。由于当时摄影测量教学中实验或实习内容涉及很多价格昂贵的专业摄影测量仪器，一些院校受限于办学条件，当时只开设有工程测量专业。原武测工程测量专业在摄影测量学方面主要的课程有:摄影技术(一学期)、摄影测量学(一学期)，但没有相关实习;而同济大学工程测量专业，在20世纪90年代中期开设的摄影测量学相关课程有:摄影测量与遥感(上、下两个学期)、工程摄影测量，实践环节包括:摄影测量实验、遥感实习;相较一些院校的工程测量专业，其摄影测量方面的学时数已经偏多。1998年第三次高校本科专业目录修订后，以一级学科设置本科教学专业，现在本科阶段只有测绘工程专业，摄影测量学作为测绘工程专业的主干课程及方向之一，与原来工程测量专业比，摄影测量学在教学中所占的比重增加，但是该比重远低于在摄影测量与遥感专业中的比重，并且由于总课时呈压缩态势，因此实际授课时间实际是在减少。随着空间技术、传感器技术和计算机技术的发展，近20年来摄影测量学内容发生了很大变化;在经历模拟、解析、数字3个阶段发展后，摄影测量快速进入了航空摄影测量与航天摄影测量并存的发展阶段;航空摄影发展到了模拟航空摄影和数码航空成像并存阶段，航天摄影(测绘卫星)完全实现了数字成像;摄影测量数据处理则实现了全数字化。为了适应摄影测量快速发展的情况，同济大学测量系在2005—2006学年开设了摄影测量学的双语教学，其他院校也对摄影测量学教学进行了有益的改革与尝试。摄影测量的快速发展使得一方面涌现大量新知识点，现在本科教学中摄影测量方面涉及的很多内容实际上是20世纪90年代以来人们的研究结果，因此需要教授的内容大量增加;另一方面，以一级学科设置本科专业，测绘学科的各个二级学科的内容都要涉及，而通识教育本身又需要挪出相当的学时进行通识类课程学习，造成的结果是在摄影测量方面，现在同济本科教学中相关的课程只有:摄影测量基础、数字摄影测量及实践环节———摄影测量实习，并且其中作为专业主干课的“摄影测量基础”课时缩减为一周4课时(将来还将缩减为3课时)，在这种背景下，摄影测量方面的教学应如何开展，特别是主干课摄影测量基础教学如何开展，教学中应该包括哪些内容?过去的模拟摄影测量内容是否要涉及?怎样涉及?这些都须考虑。

二、通识教育下同济大学测绘专业“摄影测量基础”教学探索

作为一门主干专业基础课，摄影测量学在数学上具有完整的理论基础，与其他测绘基础课程如测量学、大地测量学有较大的差异，也是一门非大众化的学科课程;但作为测绘技术中的一个分支，其具有广泛的应用，是后续学习数字摄影测量、近景摄影测量及遥感等专业课程的基础。随着近、现代摄影测量理论研究和技术的发展，相关内容更新非常快，而且与计算机视觉的结合日趋紧密，因此现阶段摄影测量学的教学内容也有较大的变化，一是内容增多，二是内容改变多特别是涉及应用方面。而通识教育背景下，造成课时数紧缩，因此在摄影测量基础教学中须兼顾两者，在教学内容安排中尤其要注意基础部分、拓展部分的比例安排，统筹考虑一般学生的需求和感兴趣且学有余力同学进一步深入的要求。结合摄影测量方面课程的教学经验，确定了“摄影测量基础”课程教学的指导思想。

1．“摄影测量基础”课程教学的指导思想

摄影测量学基础作为一门基础性专业课程，在现在学时大大压缩的情况下，整个教学内容应强调基础性，为学生将来可能的进一步学习打好基础。测绘工程专业的学生将来会从事各种不同的行业应用，同济大学测绘工程专业的学生毕业后单纯从事摄影测量与遥感方面研究与实际工作的并不多，比较多的从事工程测量，但现在工程测量这方面的仪器不少涉及近景摄影测量原理的应用，如工业场景监测等;另一方面还有不少学生从事GIS数据处理的工作，其中会涉及不少航空、航天影像的处理。针对这些不同的学生，项目组成员认为“摄影测量基础”课教学的目的是在有限的学时下，传授摄影测量最基本的概念方法，建立摄影测量学基本框架;为将来进一步学习相关后续课程及将来工作中有关知识学习作准备。考虑到同济大学测绘工程专业摄影测量学方面课程分为摄影测量基础和数字摄影测量学两部分，而卫星影像几何处理集中在后续的遥感课程中讲授，且课时数有限，因此现在“摄影测量学基础”课的教学，其指导思想应是:对摄影测量学的讲授内容侧重于摄影测量基本原理、基本过程，使学生建立起摄影测量的基本思想，保证学生对摄影测量整体过程的理解;在此基础上适当加强摄影测量实际应用部分的教学，提升学生的学习兴趣，同时通过双语教学实践来提高学生的专业外语能力，为今后进一步学习做准备。

2．构建科学的“摄影测量基础”课程教学的目标体系

从上述“摄影测量基础”教学指导思想出发，构建了通识教育下“摄影测量基础”课程教学的目标体系。总体上，“摄影测量基础”教学目的是为满足宽口径人才的培养，满足不同部门对于摄影测量和影像空间信息获取人才的要求，为学生将来的对摄影测量学相关内容的进一步学习、自主学习打好基础，为这一目标，将教学中涉及的内容分成4类:需熟练掌握的、需掌握的、需了解的及兴趣拓展部分。有关数字影像匹配方法的基本计算过程，数字高程模型的建立及其应用，数字微分纠正的原理及正射影像图的制作;全部放到数字摄影测量课中讲授，不在摄影测量基础课上做要求。这样通过本课程教学，使学生系统地学习摄影测量学的基本理论与方法，着重使学生掌握摄影测量学的基本知识(包括空间解析定位和图像解译)及利用摄影测量方法获取空间几何位置信息的基本操作过程;了解摄影测量学与遥感、GIS的密切关系，空间定位技术(GPS)的关系，在摄影测量影像信息处理中的应用及摄影测量学的最新发展及其在国民经济建设中的主要应用。一些感兴趣的学生可以进一步拓展了解其历史发展知识及与计算机视觉的关系。

3．优化教学内容，为学生进一步的学习打好基础

合理选择、组织的教学内容是满足在课时较少情况下学生仍能够较好掌握摄影测量基本知识的重要保证。摄影测量学教学中既包括有大量的摄影几何原理，又涉及很多数据处理的方法及相关应用方面的知识，在现有的教学中各门相关课程的讲授内容各有侧重。而传统的教学方法中沿着摄影测量的发展脉络，从模拟—解析—数字来介绍，其最大的好处是:对摄影测量的发展历史、相关概念演变的关系学生能比较清晰的掌握，但这是建立在过去专业细分的基础上的、需要大量课时，并且最好有一定模拟仪器的支持，这在现有情况下无法满足，而且其中部分知识内容已属于比较陈旧过时的内容，也没有必要讲授，而其中历史部分，虽应涉及，但不同学生对各部分内容的兴趣并不一样。由于将“摄影测量基础”课程的教学内容分成了4部分，因此，摄影测量历史部分知识属于学生只需了解的内容，而模拟摄影测量部分的绝大多数内容则属于兴趣拓展部分的内容。在教学中重点放在学生需要掌握或熟练掌握的内容;同时考虑到计算机视觉研究对摄影测量的冲击与促进，在教学内容中增加了相关内容的介绍，其中部分如计算机视觉方向如何表示像点、物点的关系，它与摄影测量表示方法的关系，是学生应了解或兴趣拓展的内容。目前对摄影测量基础的教学内容及教学顺序作了较大调整:①考虑到学生在先前阶段并没有课程专门讲授摄影测量中的影像获取及其要求，在内容中增加影像获取部分，介绍过去胶面影像的获取(简要介绍)和数字影像的获取，并对相机检校简要介绍;②由于将数字摄影测量部分内容独立在专门的课程介绍，在摄影测量基础部分重点介绍像片解析基础、强化解析空中三角测量部分内容，特别是光束法平差、增加直接线性变换内容;③讲授内容去掉了模拟测图部分内容的介绍，这些内容只作为学生兴趣阅读的材料;④考虑到整个航测成图的整体性，在内容中增加了航测外业部分介绍，包括坐标框架选取、像控点获取，以及影像的调绘。现有的一些摄影测量教材中模拟摄影测量的内容已经完全去掉，只在绪论的历史回顾中出现。由于现在摄影测量中一些名词、概念、处理方法中还留有模拟测图的痕迹，将模拟部分完全去掉是否会影响学生对这些问题理解?一些摄影测量还留有不少模拟的痕迹，完全去掉对学生理解是否有利?从这一角度出发，在讲授过程中仍然将模拟测图内容作适当介绍，作为学生拓展了解的内容。而对于影像解析及解析空三的内容，因其是摄影测量的基础，对进一步学习很重要，因此在授课中强化了这方面的内容。

4．加强与创新项目的结合、与实践的结合

摄影测量是一门应用性很强的学科，为调动学生的学习兴趣，在教学过程中，增加了一些摄影测量知识应用的小实验。如利用规则格网板进行控制，利用普通相机(如手机自带相机)进行面状物体的摄影和基于影像的面状物体形状测量;结合网上大量的影像信息(特别是卫星影像信息，如百度地图、GoogleEarth上的影像信息)，与实地相对照，引导学生理解影像调绘、外业控制、像片控制点的概念，并结合学生自己的日常生活进行有针对性的调绘。现在大学本科教育中，非常重视学生创新能力的培养，有各种学校和国家的创新项目。有些学生提出的一些项目申请想法就涉及影像的几何处理、摄影测量的相关知识，因为是学生自己提出的想法，所以学生的兴趣高、学习主动性强，并且很多想法更为新颖、有趣，为此在摄影测量基础教学过程中加强了和创新项目的结合。现在测绘工程三、四年级学生正在进行的创新项目中，有2～3个项目是与摄影测量学相关的。通过加强课程教学与实践和创新项目的结合，原本抽象的概念内容变得具体、实在，与日常生活中应用相结合，调动了学生的学习兴趣，同时为完成这些项目和实践活动，还会涉及一些教学中未授内容，这样可以进一步促进学生深入、主动地学习，能激发学生去思考该学科的更广泛应用，而不是仅局限于测图方面，这也与现在通识教育背景下进行通才培养的理念相一致。

三、结束语

如何学习计算机视觉范文第5篇

先看看人类体的基本构成。人体主要由五个部分组成。一是框架支撑系统，主要是骨骼，它构成了人体的本体结构；二是动作执行系统，主要是各种肌肉，接受信息，执行动作；三是感觉系统，它感受外界刺激，也探测自身的内部信息；四是信息处理系统，主要是大脑和神经。对收集的信息进行处理、储存、发出指令等；五是能源系统，负责能源的吸收、储存、使用以及废物的排泄。在以上基础上，人还要有思想、意识，如此才能成为一个真正意义上的人。

机器人的发展使人们感觉到有某种可能性。机器人的发展经历了—个从低级向高级的发展阶段，并力求从五个方面模仿人类。先是遥控机器人，本身没有工作程序，需要人为实时操纵；后有程序机器人，按载人的程序控制，对外界无感知能力，环境改变时需要重新设计程序；自适应机器人可根据环境的变化改变自己的行动；最后是智能机器人，具有感知思维能力和行为能力。可见，机器人是一种可编程再编程的多功能操作机械，它牵涉到电子学、仿生学、心理学、系统论、控制论、人工智能、精密机械、信息传感等各种学科和技术。其中，人工智能扮演着核心角色。

人工智能领域包括机器学习、自然语言的理解、专家系统、模式识别、计算机视觉、人工神经网络。机器学习是机器具有智能的重要标志，同时也是机器获取知识的根本途径。它涉及认识科学、神经心理学、逻辑学等学科，并对人工智能的其他分支如专家系统、自然语言的理解、自动推理、计算机视觉起重要作用。人工神经网络模拟人脑神经元突触的弹性强度犹如大脑皮层一样，多层神经元能交叠分层并交互成网络。多纳尔·赫波的学习算法认为：一个曾经被传承且被储存的开关模式，其神经元突触的联合可以得到加强或削弱。人脑中包含1011-1012个神经元，一个神经元有103～104个突触。神经元通过突触形成网络，传递着彼此的兴奋与抑制。全部大脑神经元构成拓扑上极其复杂的网络群体，由这一网络群体实现记忆与思维。在神经中枢系统。上百亿的神经元组成了人类器官的通信网络。闪烁和不闪烁的神经产生了一种具有二进制的数据流，它们作为信息（如感觉、思想等）被大脑编辑。

数据网络并不只限于个别的组织和机体。社会生物学表明，动物有群体智能来组织其信息系统，而没有监督和指挥中枢系统。动物间彼此的交流信息在一个化学扩散场中，从分岔蚁街到复杂的蚁巢以及等翅目昆虫的复杂建筑都体现了这种超组织的集体行为能力。同样的单一神经元也不能感觉和思维，只是在集体交互作用中才能体现大脑的功能。在人工智能方面，按目前的集成电路水平，只可实现1000个神经元的互联网络。人工神经网络系统的结构及功能与人体比较差距很大，因此，单纯用电子网络计算机的硬件设施模拟人脑功能是不现实的。现在，常用编程技术以软件模拟研究人脑的处理模式。

在情感运算表达式中，神经网络被训练成对感情反应有认识，情感通过复杂的学习模式被特征化。人们通过触、看、听、说来感知自我，形成自我意识。相应的，人们需要对自然保护语言、视觉、会话、触觉等进行研究。对自然语言的理解包括口语理解和文字理解。运用专家系统对语言进行逻辑分析，结合生理学、心理学、计算机科学，使神经网络可以理解和生成自然语言，从而达到使机器人拥有交流信息能力的目的。

人工智能着重从思想方法上对人脑功能进行探索和研究，是一种偏于软件方面的模拟。同时，人们也在硬件方面进行不懈的努力。

传统意义上的机器人是一种钢铁构成的东西，其组成结构是没有生命活力的，而生命系统却有着不同特征——复杂和组织。即便是单细胞生物，虽然原始，却也显示出任何人工制品所无法比拟的复杂和精巧。一个低级的细菌身上也拥有复杂的功能和网络，它可以与环境相互作用，以一种可控制的方式交换物质和能量。其组织可以自我感觉、自我判断、自我诊断、自我修补，从而与环境相适应。

材料科学的发展使人们有可能找到更完善的代替钢铁的材料。光学材料可制造机器人的视觉系统，利用先进的纳米技术和生物基因技术，目前已制造出非常灵敏的义眼；超导材料可利用超导隧道效应制造灵敏的电磁信号探测元件，用来模拟高效传递信息的神经元；智能材料把高技术传感器敏感元件和传统材料相结合，使无机的材料变得有感觉和知觉。

生物体的最大特点就是对环境的适应，智能材料具有软件功能，类似于可条件反射的生物机械信息处理单元——神经元。信息材料如各种活性有机材料，可以在分子水平上实现信息的存储。分子计算机则利用DNA的四个碱基对，在分子上构造计算机，用以纳米机器或生物系统的信息处理器。生物医学材料则可以部分代替某种生物功能，如羟基磷灰石是脊椎动物和人体硬组织的主要无机质，不仅具备良好的生物相容性，而且可以诱导骨骼的生长，并和生物组织形成牢固的键和，可作为人体硬组织的替代材料。探索此类材料可找到具有全部生物活性的骨骼系统，使机器人更类人化。医用高分子材料广泛用于制造人工皮肤、角膜、肌腱、韧带、血管、人工脏器组织和器官的修复和制造。