計算機(jī)視覺

1、computer vision,1,第七章立體視覺,7.1 立體視覺基礎(chǔ) 7.2 立體成像 7.3 立體匹配 7.4 多基線立體成像 7.5 測距成像 7.6 物體形狀恢復(fù)方法 7.7 主動視覺,computer vision,2,7.1 立體視覺基礎(chǔ),深度圖（Depth Map） 獲取場景中各點的深度信息是計算機(jī)視覺系統(tǒng)的一個重要任務(wù)。 場景中的各點相對于攝像機(jī)的距離形成的一個二維圖像，此圖像中。

2、1 。；視覺是人類觀察世界認(rèn)知世界的重要功能手段。人類從外界獲得信息約有80來自視覺系統(tǒng)。 2 計算機(jī)視覺是指用計算機(jī)實現(xiàn)人類的視覺功能，即對客觀世界中三維場景的感知加工和理解。 計算機(jī)視覺的研究方法只有有兩種：一種是仿生學(xué)的方法，參照人類。

3、第九章彩色感知Chapter 9 Color PerceptionComputer VisionDepartment of Computer Science BIT顏色顏色是一種隨處可見的視覺感受，通常認(rèn)為是 由于不同波長的光作用于視覺系統(tǒng)。

4、1 。視覺是人類觀察世界認(rèn)知世界的重要功能手段。人類從外界獲得信息約有80來 自視覺系統(tǒng)。2計算機(jī)視覺是指用計算機(jī)實現(xiàn)人類的視覺功能，即對客觀世界中三維場景的感知加工 和理解。計算機(jī)視覺的研究方法只有有兩種：一種是仿生學(xué)的方法，參照人類視覺。

5、也就是用計算機(jī)來實現(xiàn)對客觀的三維世界的識別與理解,這種三維理解是指對被觀察對象的形狀尺寸離開觀察點的距離姿態(tài)質(zhì)地運(yùn)動特征包括方向和速度 等的理解,70年代中期，麻省理工學(xué)院MIT人工智能AI實驗室正式開設(shè)機(jī)器視覺Machine Vision。

6、1 1二值圖象分析Binary Image Analysis第第 3 3 章章 2 2二值圖像例二值圖像例3.1 二值圖象二值圖象3 3二值圖象的特點二值圖象的特點 a. a. 二值圖像只有兩個灰度級，其中物體像素值為二值圖像只有兩個灰度級。

7、定義和性質(zhì)線性定常系統(tǒng)曲下述1階線性常微分方程描述dndn1da0 ct ai dtj ct an ct anctdmdm1d二 b。薩rt bi 鞏。 bmi rt bmrtrt和ct及其各階導(dǎo)數(shù)i5i 0時的值均為零則aosn a1 H。

8、精選優(yōu)質(zhì)文檔傾情為你奉上第十五章 三維運(yùn)動估計三維運(yùn)動估計是指從二維圖象序列來估計物體三維運(yùn)動參數(shù)以及三維結(jié)構(gòu)。具體地說，假定三維物體上一點相對于攝象機(jī)坐標(biāo)系從時刻的位置運(yùn)動到時刻的位置，它在二維圖象平面上的投影從運(yùn)動到，然后，通過分析二維。

9、精選優(yōu)質(zhì)文檔傾情為你奉上第九章 明暗分析 本章將介紹光在物體表面的反射物理特性以及利用反射特性估計表面形狀的方法，即光度立體法Photometric Stereo在討論光度立體法及從明暗恢復(fù)形狀Shape from Shading之前，我們。

10、精選優(yōu)質(zhì)文檔傾情為你奉上第一章 引論 人類在征服自然改造自然和推動社會進(jìn)步的過程中，面臨著自身能力能量的局限性，因而發(fā)明和創(chuàng)造了許多機(jī)器來輔助或代替人類完成任務(wù)智能機(jī)器，包括智能機(jī)器人，是這種機(jī)器最理想的形式，也是人類科學(xué)研究中所面臨的最大。

11、精選優(yōu)質(zhì)文檔傾情為你奉上第十六章 物體識別 目前，物體識別的基本方法是建立物體模型，然后使用各種匹配算法從真實的圖像中識別出與物體模型最相似的物體。物體識別的正式定義如下：給定一幅包含一個或多個物體的圖像和一組對應(yīng)物體模型的標(biāo)記，機(jī)器應(yīng)將標(biāo)。

12、精選優(yōu)質(zhì)文檔傾情為你奉上第十一章深度圖獲取場景中各點相對于攝象機(jī)的距離是計算機(jī)視覺系統(tǒng)的重要任務(wù)之一場景中各點相對于攝象機(jī)的距離可以用深度圖Depth Map來表示，即深度圖中的每一個像素值表示場景中某一點與攝像機(jī)之間的距離機(jī)器視覺系統(tǒng)獲取。

13、精選優(yōu)質(zhì)文檔傾情為你奉上第三章 二值圖像分析 一幅數(shù)字圖像是一個二維陣列，陣列元素值稱為灰度值或強(qiáng)度值實際上，圖像在量化成數(shù)字圖像前是一個連續(xù)強(qiáng)度函數(shù)的集合，場景信息就包含在這些強(qiáng)度值中圖像強(qiáng)度通常被量化成256個不同灰度級，對某些應(yīng)用來說。