计算机视觉 cv 基于ppt
基元检测是指在图像中识别和定位基本的几何元素（称为“基元”），如边缘、角点、线段、圆、矩形等简单的几何形状或特征。 目标分割是将图像划分为多个有意义的区域或对象，每个区域通常对应一个完整的目标或语义部分。 1 绪论 1.2 图像基础 1.3 像素间联系 1.3.1 像素邻域 1.3.2 像素间距离 欧氏距离 城区距离 棋盘距离 一般用棋盘距离进行距离变换 2 图像采集 2.1 采集装置 2.2 采集模型 2.2.1 几何成像模型 2.2.2 亮度成像模型 2.3 采集方式 2.3.1 成像方式一览 2.3.2 结构光法 2.4 摄像机标定 2.4.1 标定程序和步骤 2.4.2 两级标定法 3…
CQU CV Project4 人物检测
基于 HOG 特征的人物检测系统讲解 1. 项目概述 1.1 项目背景 人物检测是计算机视觉领域的一个基础问题，具有广泛的应用场景，如智能监控、人流统计、智能驾驶等。在众多人物检测算法中，基于 HOG 特征的检测方法因其良好的检测效果和相对较低的计算复杂度而被广泛应用。本项目基于 OpenCV 实现了一个完整的人物检测系统，支持图像检测、批量处理和参数调优等功能。 1.2 系统功能 本系统主要功能包括： 单图像人物检测：检测单张图像中的人物并显示结果 批量图像处理：批量处理多张图像，使用不同参数组合测试检测效果 参数自定义：支持配置 HOG 检测器的关键参数 结果可视化：将检测结果直观地显示并…
CQU CV Projects3 基于LK光流法的目标追踪
TO DO opencv\samples\cpp\lkdemo.cpp 代码加注释 目标跟踪示例的算法流程图 光流法目标跟踪的基本原理 用不同的测试数据进行实验,分析结果的性能(对光照,仿射,遮挡的鲁棒性);并指出结果中的不足与处理流程中的算法有何关系;若能力优秀尝试进行改进 注释 lkdemo_commented.cpp Lucas-Kanade 光流法目标跟踪分析 1. 算法流程图 +---------------------+ | 开始 | +----------+-------…
CQU CV Project2 特征点匹配 基于opencv
opencv/samples/cpp/generic_descriptor_match.cpp at 2.4 · opencv/opencv samples\cpp\generic_descriptor_match.cpp 多种描述符匹配算法,提取图像特征点 #include "opencv2/opencv_modules.hpp" #include <cstdio> // 检查是否包含OpenCV的非自由模块，如果没有则输出错误信息 #ifndef HAVE_OPENCV_NONFREE int main(int, char**) { printf("The sample r…
CQU CV Project1 Sobel Laplac Canny 算子边缘检测
图像处理与边缘检测学习报告(较为概括) 项目简介 这份代码是我学习计算机视觉（CV）的第一个实验，用 Python 和 OpenCV 实现了一些基本的图像处理功能。我通过这个项目学会了如何读取图片、显示图片，还尝试了三种找边缘的方法，最后还研究了噪声和参数对边缘检测的影响。 环境准备 编程语言: Python 需要的库: OpenCV (cv2)：处理图像。 NumPy (np)：计算数字。 Matplotlib (plt)：画图展示。 安装方法: conda create --name cv python=3.12 conda activate cv pip install opencv-p…
计算机视觉
学习框架 1. 基础知识准备 在学习计算机视觉之前，需要打好数学和编程的理论基础，这些是后续学习的核心支撑。 数学基础： 线性代数：掌握矩阵、向量、特征值和特征向量等概念，这些在图像变换和特征提取中非常重要。 微积分：理解梯度、偏导数和优化方法，用于模型训练和图像处理。 概率论与统计学：熟悉条件概率、贝叶斯定理和随机变量的基本知识，帮助理解机器学习模型。 编程技能： 建议熟练掌握Python，因为它在计算机视觉领域有广泛的库支持（如OpenCV、TensorFlow、PyTorch）。C++也是一个可选语言，尤其在性能优化时有用。 2. 图像处理基础 理解图像的表示和基本处理技术是CV的入门步…