計算機視覺課件

2019年5月21計算機視覺

ComputerVisionxx2019年5月1/47感謝你的觀看2019年5月21計算機視覺

ComputerVisi2019年5月21Outline課程目標，資料來源，授課方式…教材與參考書、作業(yè)、課程設(shè)計、考核方式WebsitesFTPsourcesTools(IntelOpenCV,IPL,…)Demo相關(guān)學(xué)科與相關(guān)課程的聯(lián)系OverviewIntroductionrecommended：Forsyth’sintroductiontoCV,otherrelated2/47感謝你的觀看2019年5月21Outline課程目標，資料來源，授課方式2019年5月21課程目標，資料，授課方式目標全面了解計算機視覺研究領(lǐng)域，掌握基本原理，具有一定的實踐能力。資料使用網(wǎng)上公開的資料，挑選、推薦各種資料（ppt,pdf,codes,etc.），并直接使用我認為合適的講稿進行講解。授課方式課堂上全面介紹基本原理，引導(dǎo)資料閱讀；課后需要學(xué)生閱讀相關(guān)文獻，消化理解。如有時間，建議課前預(yù)習(xí)。3/47感謝你的觀看2019年5月21課程目標，資料，授課方式目標3/47感謝你學(xué)習(xí)方法的建議根據(jù)自己學(xué)習(xí)本門課程的目的考慮投入時間一般了解、掌握、精通根據(jù)自己研究方向有所側(cè)重有選擇地專研部分內(nèi)容將精讀與一般了解相協(xié)調(diào)將建立基礎(chǔ)知識與把握當前研究熱點相結(jié)合結(jié)合自己的研究課題加深相關(guān)基礎(chǔ)知識了解本方向的研究情況，研究趨勢等。2019年5月214/47感謝你的觀看學(xué)習(xí)方法的建議根據(jù)自己學(xué)習(xí)本門課程的目的考慮投入時間2019實踐：課程設(shè)計、專題研究實踐非常重要，CV是實驗學(xué)科，脫離實踐，很難有所收獲。課程設(shè)計（程序作業(yè)）可以使用OpenCV工具，可以使用Mathlab工具，充分利用其他網(wǎng)上資源專題研究結(jié)合自己的課題，挑選論文精讀，實現(xiàn)論文中的方法，分析存在的問題，如何解決，如何改進，……2019年5月215/47感謝你的觀看實踐：課程設(shè)計、專題研究實踐非常重要，CV是實驗學(xué)科，脫離實2019年5月21教材英文原版：Szeliski,Richard,ComputerVision:AlgorithmsandApplications,Springer,Oct.,2010中文翻譯版：艾海舟，興軍亮等，《計算機視覺：算法與應(yīng)用》，2011年x月（預(yù)計2011年內(nèi)出版）；清華大學(xué)出版社英文影印版：DAForsythandJ.Ponce,ComputerVision:AModernApproach,PrenticeHall.1stedition(August14,2002);清華大學(xué)出版社中文翻譯版：林學(xué)言，王宏等，《計算機視覺：一種現(xiàn)代的方法》，2004年6月；電子工業(yè)出版社6/47感謝你的觀看2019年5月21教材英文原版：Szeliski,Rich2019年5月21參考書馬頌德，張正友，《計算機視覺》，科學(xué)出版社，北京，1998。R.Jain,R.KasturiandB.G.Schunck,MachineVision,McGraw-Hillcompanies,Inc.機械工業(yè)出版社，2003.8。L.G.ShapiroandG.C.Stockman,ComputerVision,PrenticeHallInc,2001.M.Sonka,V.Hlavac,andR.Boyle,Imageprocessing,analysis,andmachinevision,Chapman&HallComputing,London,3rdEdition,THOMSONLearning,2008.M.Sonka,V.Hlavac,andR.Boyle,(艾海舟、蘇延超等譯),圖像處理、分析與機器視覺（第3版），清華大學(xué)出版社,2011.1。章毓晉，圖象工程（第2版），清華大學(xué)出版社,2007.57/47感謝你的觀看2019年5月21參考書馬頌德，張正友，《計算機視覺》，科學(xué)2019年5月21參考書(模式識別與機器學(xué)習(xí))ChristopherM.Bishop,PatternRecognitionandMachineLearning,Springer,2006.8R.O.Duda,P.E.HartandD.G.Stork,PatternClassification，機械工業(yè)出版社，2003.6。R.O.Duda,P.E.HartandD.G.Stork(李宏東，姚天翔等譯),模式分類，機械工業(yè)出版社，2003.9。S.TheodoridisandK.Koutroumbas,PatternRecognition,機械工業(yè)出版社，2003.9。邊肇祺，張學(xué)工等，模式識別，清華大學(xué)出版社，2000.8/47感謝你的觀看2019年5月21參考書(模式識別與機器學(xué)習(xí))Christo2019年5月21參考書(圖像處理)

R.C.Gonzalez,R.E.Woods，DigitalImageProcessing,第三版(影印)電子工業(yè)出版社&PearsonEducation,2010.R.C.Gonzalez,R.E.Woods,(阮秋琦、阮宇智等譯)，數(shù)字圖像處理，第二版，電子工業(yè)出版社&PrenticeHall,2003.章毓晉，圖象工程（第2版），清華大學(xué)出版社,2007.5郎銳，數(shù)字圖像處理學(xué)VisualC++實現(xiàn)，北京希望電子出版社，2002.12周長發(fā)，精通VisualC++圖像編程，電子工業(yè)出版社，2000.19/47感謝你的觀看2019年5月21參考書(圖像處理)R.C.Gonzal2019年5月21作業(yè)、課程設(shè)計、考核方式書面作業(yè)課程設(shè)計考核方式書面作業(yè)10%課程設(shè)計60%期末考試30%10/47感謝你的觀看2019年5月21作業(yè)、課程設(shè)計、考核方式書面作業(yè)10/472019年5月21Websites(1)

SearchEngineCVPapers-ComputerVisionResource/GooglesearchcomputervisionComputervisionhomepageComputervisiononlineComputervisionsourcecodesComputervisiontestdataComputervision….Papersearch11/47感謝你的觀看2019年5月21Websites(1)

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Courses計算機視覺SlidesandlecturesofSzeliski’sbook’ssupplementarymaterialUW455:UndergraduateComputerVision,/education/courses/455/.UW576:GraduateComputerVision,/education/courses/576/.StanfordCS233B:IntroductiontoComputerVision,/teaching/cs223b/.MIT6.869:AdvancesinComputerVision,http:///torralba/courses/6869/6.869.computervision.htm.BerkeleyCS280:ComputerVision,/trevor/CS280.html.UNCCOMP776:ComputerVision,/lazebnik/spring09/.MiddleburyCS453:ComputerVision,/schar/courses/cs453-s10/.12/47感謝你的觀看2019年5月21Websites(2)

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Codes,tutorial,etc.KLT:AnImplementationoftheKanade-Lucas-TomasiFeatureTrackerEpipolargeometry,essentialmatrix,etc:onlinetutorialhttp://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/EPSRC_SSAZ/node18.htmlRANSAC……….14/47感謝你的觀看2019年5月21Websites(4)

Cod2019年5月21Tools(1)IntelOpenCV(OpensourceComputerVisionlibrary)Thislibraryallowshighlevelfunctionsforcomputervisionandimageprocessing.OpenCVoffersmanyhigh-leveldatatypessuchassets,trees,graphs,matrices...OpenCVisopensourcetorunonmanycomputerplatforms.HighlevelfunctionssuchasCameracalibration(ZhangZhengyou’smethod)Facedetection(avariationofViola-Jones’sdetector)MotionanalysisandobjecttrackingOpticalflowLucas-KanadealgorithmEstimatorsKalmanCondensation15/47感謝你的觀看2019年5月21Tools(1)IntelOpenCV2019年5月21Tools(2)IntelIPP(IntegratedPerformancePrimitives)Itisasignalprocessing,imageprocessingandmatrixcalculationlibrarydevelopedbyIntelCorporation.IPPofferstoprogrammersawiderangeoflow-levelfunctionswhichareoptimizedwhenusedonanIntelprocessor(fromPentiumtoItanium).Itisreallyagoodlibraryforsignal,image,videoandsoundprocessingwithverygoodperformancesduetooptimizedinstructions.IPPisnotafreelibrary,itcomesunderanIntellicensingpolicywhichisexplainedatIntelwebsite16/47感謝你的觀看2019年5月21Tools(2)IntelIPP(I2019年5月21demoFacedetectionObjectcontourtrackingMotionobjectdetectionandtrackingASM/AAMshapemodelingPerceptualinterface:smartroomVisualsurveillanceRoboticsvision3Dmodeling,faceanimation………17/47感謝你的觀看2019年5月21demoFacedetection17/2019年5月21相關(guān)學(xué)科與相關(guān)課程的聯(lián)系數(shù)字圖象處理計算機視覺模式識別機器視覺計算機圖形學(xué)線性代數(shù)集合論高級語言程序設(shè)計數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)先后順序重疊量反應(yīng)相關(guān)程度基礎(chǔ)知識計算機視覺專題（圖象與視覺計算）高等代數(shù)最優(yōu)化方法。。。。。。。。。。。。信號與系統(tǒng)計算幾何18/47感謝你的觀看2019年5月21相關(guān)學(xué)科與相關(guān)課程的聯(lián)系數(shù)字圖象處理計算機2019年5月21Overview(1)計算機視覺的幾何學(xué)基礎(chǔ)攝像機模型單攝像機(pinholemodel/perspectivetransformation)雙攝像機(epipolargeometry:fundamentalmatrix/essentialmatrix)三攝像機及更多(multi-viewgeometry)運動估計對應(yīng)點問題（correspondenceproblem）光流計算方法剛體運動參數(shù)估計（minimalprojectivereconstruction）2-view,7pointsincorrespondence;(Faugeras)3-view,6pointsincorrespondence;(QuanLong)3-view,8pointswithonemissinginoneofthethreeview.(QuanLong)幾何重構(gòu)（Geometryreconstruction）立體視覺(stereovision)ShapefromX(shading/motion/texture/contour/focus/de-focus/….)19/47感謝你的觀看2019年5月21Overview(1)計算機視覺的幾何學(xué)2019年5月21Overview(2)計算機視覺的物理學(xué)基礎(chǔ)攝像機及其成像過程視點、光源、空間中光線、表面處的光線….明暗shading、陰影shadow光學(xué)/色彩light/color輻射學(xué)，輻照率…radiometry,物體表面特性漫反射表面（各向同性）LambertiansurfaceBDRF(bi-directionalreflectancedistributionfucntion)20/47感謝你的觀看2019年5月21Overview(2)計算機視覺的物理學(xué)2019年5月21Overview(3)計算機視覺的圖像模型基礎(chǔ)攝像機模型及其校準內(nèi)參數(shù)、外參數(shù)圖像特征邊緣、角點、輪廓、紋理、形狀…圖像序列特征(運動)對應(yīng)點、光流21/47感謝你的觀看2019年5月21Overview(3)計算機視覺的圖像模2019年5月21Overview(4)計算機視覺的信號處理層次低層視覺處理單圖像：濾波/邊緣檢測/紋理多圖像：幾何/立體/從運動恢復(fù)仿射或透視結(jié)構(gòu)affine/perspectivestructurefrommotion中層視覺處理聚類分割/擬合線條、曲線、輪廓clusteringforsegmentation,fittingline…基于概率方法的聚類分割/擬合跟蹤tracking高層視覺處理匹配模式分類/關(guān)聯(lián)模型識別patternclassification/aspectgraphrecognition應(yīng)用距離數(shù)據(jù)（rangedata）/圖像數(shù)據(jù)檢索/基于圖像的繪制22/47感謝你的觀看2019年5月21Overview(4)計算機視覺的信號處2019年5月21Overview(5)計算機視覺的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)攝影幾何、微分幾何概率統(tǒng)計與隨機過程數(shù)值計算與優(yōu)化方法機器學(xué)習(xí)計算機視覺的基本的分析工具和數(shù)學(xué)模型Signalprocessingapproach:FFT,filtering,wavelets,…Subspaceapproach:PCA,LDA,CCA,ICA,…Bayesianinferenceapproac