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计算机视觉技术有哪些

发布网友 发布时间:2022-04-23 03:55

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2个回答

热心网友 时间:2023-09-22 01:18

【计算机视觉技术】包括以下几个方面:
1、识别技术
(1)基于内容的图像提取;
(2)姿态评估:对某一物体相对于摄像机的位置或者方向的评估;
(3)光学字符识别:对图像中的印刷或手写文字进行识别鉴别,通常的输出是将之转化成易于编辑的文档形式。
2、运动技术
(1)自体运动:监测摄像机的三维刚性运动。
(2)图像跟踪:跟踪运动的物体。
3、场景重建技术:给定一个场景的二或多幅图像或者一段录像,场景重建寻求为该场景建立一个计算机模型/三维模型。最简单的情况便是生成一组三维空间中的点。更复杂的情况下会建立起完整的三维表面模型。
4、图像恢复技术: 图像恢复的目标在于移除图像中的噪声,例如仪器噪声,模糊等。
【计算机视觉技术】是一门研究如何让计算机达到人类那样“看”的学科。更准确点说,它是利用摄像机和电脑代替人眼使得计算机拥有类似于人类的那种对目标进行分割、分类、识别、跟踪、判别决策的功能。计算机视觉技术是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟,是人工智能领域的一个重要部分,它的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。是以图像处理技术、信号处理技术、概率统计分析、计算几何、神经网络、机器学习理论和计算机信息处理技术等为基础, 并通过计算机分析与处理视觉信息的技术。

热心网友 时间:2023-09-22 01:18

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。计算机视觉是一门综合性的学科,它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学,神经生理学和认知科学等。 视觉是各个应用领域,如制造业、检验、文档分析、医疗诊断,和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性,一些先进国家,例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题,即所谓的重大挑战(grand challenge)。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号,纹理和颜色建模,几何处理和推理,以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。[Neg91]作为一门学科,计算机视觉开始于60年代初,但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。现在计算机视觉已成为一门不同于人工智能、图象处理、模式识别等相关领域的成熟学科。计算机视觉与人类视觉密切相关,对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。为此我们将先介绍人类视觉。
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