机器视觉基础知识课件

机器视觉基础知识机器视觉是人工智能的一个重要分支，模仿人类视觉系统。机器视觉系统使用摄像头、图像处理算法和计算机来分析和理解图像。机器视觉的定义和应用领域定义机器视觉模拟人类视觉系统，利用图像处理技术来获取、分析和理解图像信息，并执行相应的操作。应用领域机器视觉广泛应用于工业自动化、医疗诊断、交通安全、农业监测、安防监控等领域。举例工业自动化：产品缺陷检测、零件识别、定位医疗诊断：病灶识别、影像分析交通安全：车辆识别、交通信号识别农业监测：作物病害检测、产量评估安防监控：人脸识别、行为分析人类视觉系统的工作原理光线进入眼睛光线穿过角膜和瞳孔，投射到视网膜上。视网膜感光视网膜上的感光细胞，即视杆细胞和视锥细胞，将光信号转换为神经信号。神经信号传递神经信号通过视神经传递到大脑的视觉皮层。大脑处理信息视觉皮层对神经信号进行解释，形成我们看到的图像。相机成像原理相机成像原理是机器视觉的基础。相机通过透镜将外界光线聚焦到图像传感器上，形成数字图像。成像过程类似于人眼，通过透镜将光线折射，并聚焦在视网膜上。图像传感器可以将光信号转换为电信号，并进行数字化处理。图像表示和处理基本概念数字图像数字图像通常以矩阵形式表示，每个像素对应矩阵中的一个元素。像素值每个像素的值代表图像在该点的亮度或颜色信息。灰度图像灰度图像每个像素值只包含亮度信息，从0到255表示从黑到白。彩色图像彩色图像通常使用RGB颜色模型，每个像素包含红、绿、蓝三个分量。灰度图像的处理1灰度图像的定义灰度图像只包含亮度信息，没有颜色信息。每个像素用一个灰度值表示，范围从0到255，其中0表示黑色，255表示白色。2灰度图像的应用灰度图像广泛应用于图像处理、机器视觉、医学影像等领域。它简化了图像的表示，便于处理和分析。3灰度图像的处理方法灰度变换图像增强图像滤波二值图像的处理1二值化将灰度图像转换为黑白图像。2形态学操作对二值图像进行腐蚀、膨胀等操作。3边界提取提取二值图像的边界信息。4连通域分析识别二值图像中的连通区域。二值图像处理技术在机器视觉领域应用广泛，例如，缺陷检测、字符识别和目标识别。图像滤波技术高斯模糊滤波高斯模糊滤波器使用高斯函数来平滑图像，减少噪声和细节。模糊程度可调整，可用于创造艺术效果或去除噪声。中值滤波中值滤波器通过替换每个像素与其邻域中值来消除噪声。有效去除椒盐噪声，保留边缘信息。双边滤波双边滤波器同时考虑空间距离和像素值相似度。保留边缘细节的同时平滑图像。锐化滤波锐化滤波器增强图像边缘和细节，例如Sobel滤波器和Laplacian滤波器。用于增强图像细节，提高清晰度。图像增强技术1对比度增强通过调整图像的亮度和对比度，使图像更清晰、更易于识别。2锐化处理通过突出图像边缘和细节，增强图像的清晰度和锐利度。3噪声去除通过滤波或其他方法去除图像中的噪声，提高图像质量。4色彩校正通过调整图像的色彩平衡，使图像颜色更自然、更准确。直方图均衡化1计算灰度直方图统计图像中每个灰度值的像素数量2计算累积分布函数计算每个灰度值及其以下所有灰度值的像素数量占总像素数量的比例3映射灰度值将累积分布函数值映射到新的灰度值范围4重新排列像素根据映射结果调整图像中每个像素的灰度值直方图均衡化是一种图像增强技术，用于改善图像的对比度。它通过调整图像的灰度分布来提高图像的可视性，使图像的细节更清晰。边缘检测技术边缘检测原理边缘是图像中灰度值发生急剧变化的区域，是图像的重要特征。边缘检测算法通过识别这些变化来提取边缘信息。常用边缘检测算子常见的边缘检测算子包括Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等。这些算子使用不同的卷积核来检测边缘，具有不同的特性和应用场景。角点检测技术定义角点是图像中具有两个不同方向的显著边缘，在图像中具有突出的特征。重要性角点信息可以用于物体识别、图像配准、运动跟踪等各种计算机视觉任务。常用方法常用的角点检测方法包括Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测和FAST角点检测等。图像分割技术医学图像分割在医疗领域，分割技术可以帮助医生更准确地诊断疾病，例如肿瘤识别和病变区域定位。自动驾驶自动驾驶系统利用图像分割识别道路、车辆、行人和交通信号灯，确保安全行驶。目标识别分割可以将图像中的目标从背景中分离出来，提高目标识别和跟踪的准确率。图像编辑图像分割可以帮助设计师和艺术家将图像中的特定区域进行修改或替换，创建更精美的图像。模式识别概念分类将数据样本分配到预定义的类别中。聚类将数据样本分组，组内相似，组间差异。回归预测连续值目标变量。监督学习11.训练数据训练数据包含输入和输出，模型根据训练数据学习映射关系。22.标记数据监督学习中，数据需要进行标记，告知模型每个输入对应的正确输出。33.预测模型通过学习到的映射关系，对新的输入进行预测。44.评估评估模型的预测效果，并进行优化改进。无监督学习无监督学习概述无需人工标注数据，系统自动从数据中学习。主要应用场景包括聚类、降维、异常检测等。无监督学习方法K-Means聚类层次聚类主成分分析(PCA)自组织映射(SOM)深度学习简介深度学习是机器学习的一个分支，它使用多层神经网络来学习复杂的模式和特征。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。卷积神经网络概念卷积神经网络(CNN)是一种人工神经网络，其结构模仿生物视觉皮层的结构。它擅长处理图像数据，并在图像识别、目标检测等领域取得了重大突破。CNN由多个卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层提取图像特征，池化层减少特征数量，全连接层进行分类预测。应用CNN在图像识别、目标检测、图像分割、语音识别、自然语言处理等领域都有广泛应用。例如，在自动驾驶领域，CNN用于识别道路、行人、车辆等，为车辆导航提供依据。目标检测算法11.识别物体目标检测算法用于识别图像或视频中的物体，并确定其位置和大小。22.分类与定位算法同时进行物体分类和定位，将图像中的物体划分为不同的类别，并确定其在图像中的位置。33.应用广泛目标检测算法广泛应用于自动驾驶、人脸识别、医疗影像分析等领域。44.种类繁多常见算法包括YOLO、SSD、FasterR-CNN等，各有优劣，适用于不同的应用场景。实例分割算法像素级分割实例分割算法可以识别图像中的每个目标实例，并为每个实例生成像素级分割掩码。目标识别它能够识别图像中的多个目标，并为每个目标分配一个独特的标签，例如“人”、“汽车”或“狗”。像素聚类实例分割算法通常使用像素聚类技术将图像中的像素分组到不同的目标实例中。深度学习模型大多数实例分割算法基于深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）或Transformer，以学习图像特征并进行分割。语义分割算法像素级分类语义分割算法将图像中的每个像素分配到一个特定的类别，例如道路、汽车或行人。自动驾驶语义分割在自动驾驶领域中起着至关重要的作用，帮助车辆识别道路、交通信号灯和行人。医疗影像分析语义分割可用于识别和分割医学图像中的器官、肿瘤和其他病变。图像分类算法图像分类算法通过机器学习模型识别和分类图像中的物体或场景。应用场景图像分类算法广泛应用于人脸识别、自动驾驶、医疗诊断等领域。常见算法卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）、随机森林等。未来发展深度学习技术的进步将进一步提高图像分类算法的准确性和效率。图像检索技术内容检索通过文字描述、关键词或标签进行图像检索。视觉检索使用目标图像或图像片段进行相似图像搜索。多模态检索结合文字和图像信息进行更精准的检索。深度学习深度学习模型可以学习更复杂的图像特征，提升检索精度。光流估计技术概念光流是指图像中像素运动产生的运动模式，它描述了像素在连续帧之间的运动方向和速度。光流估计技术在计算机视觉中扮演着重要角色，它能够捕捉到图像场景中的运动信息，例如物体移动、相机移动等。应用光流估计技术可以用于多种应用场景，例如运动跟踪、视频分析、三维重建、人机交互等。例如，它可以用来跟踪运动物体、识别视频中的关键事件、重建三维场景、实现自然的手势识别等。三维重建技术从二维图像到三维模型通过对多张图像进行分析，重建物体的三维形状和纹理信息。深度信息获取利用深度相机或立体视觉技术获取物体表面距离信息。应用场景广泛文物数字化保护、工业设计、虚拟现实、游戏开发等领域。人脸识别技术人脸检测首先，需要在图像或视频中检测出人脸区域，并将其从背景中分离出来。人脸特征提取提取人脸的特征，例如眼睛、鼻子、嘴巴等关键点的位置和形状，用于描述人脸的独特信息。人脸比对将提取到的特征与已知人脸库中的特征进行比对，判断是否匹配，并进行身份识别。手势识别技术智能手机交互手势识别技术在智能手机中得到广泛应用，用户可以通过手势控制手机，例如翻页、缩放、接听电话等。游戏互动手势识别技术可以增强游戏体验，玩家可以用手势控制游戏角色，例如移动、攻击、释放技能等。人机交互手势识别技术可以实现更加自然和直观的人机交互，例如控制家电、操作机器人等。光学字符识别(OCR)11.识别步骤OCR系统通常包括图像预处理、字符分割、特征提取和字符识别等步骤。22.应用领域OCR在各种领域都有广泛应用，例如文档数字化、自动数据录入、车牌识别和图像搜索等。33.识别方法传统的OCR方法通常依赖于模板匹配或特征提取，而深度学习技术近年来在OCR领域取得了显著进展。44.未来发展OCR技术将继续向更高精度、更强鲁棒性和更广泛的应用领域发展。工业视觉应用案例工业视觉广泛应用于各个领域，如汽车制造、电子制造、食品加工等。视觉系统可以识别缺陷、测量尺寸、跟踪部件、控制机器人的动作，提高生产效率和产品质量。机器视觉未来发展趋势深度学习的融合深度学习技术将继续推动机器视觉领域发展，使机器视觉系统能够理解更复杂场景，进行更精准的分析。边缘计算的应用边缘计算将使机器视觉系统能够在本地进行数据处理和分析，提高实时性和可靠性，减少对云端的依赖。多传感