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  • 目前在图像处理中有两种最重要的语言:c/c++matlab。 它们各有优点:c/c++比较适合大型的工程,效率较高,而且容易转成硬件语言,是工业界的默认语言之一。而matlab实现起来比较方便,适用于算法的快速验证,而且...

    目前在图像处理中有两种最重要的语言:c/c++matlab

    它们各有优点:c/c++比较适合大型的工程,效率较高,而且容易转成硬件语言,是工业界的默认语言之一。而matlab实现起来比较方便,适用于算法的快速验证,而且matlab有成熟的工具箱可以使用,比如图像处理工具箱,信号处理工具箱。它们有一个共同的特点:开源的资源非常多。在学术界matlab使用的非常多,很多作者给出的源代码都是matlab版本。最近由于OpenCV的兴起和不断完善,c/c++在图像处理中的作用越来越大。总的来说,c/c++matlab都必须掌握,最好是精通,当然侧重在c/c++上对找工作会有很大帮助。

    计算机视觉/图像算法/模式识别 工程师们使用的主流编程语言

     

    1) 重中之重:编程语言之C/C++

    公司面试除了考查应聘者的图像处理基础知识、思维逻辑和个人品性之外,在个人能力之中最重要的一条就是C/C 的功底,很多学生朋友们在学校求学阶段并不重视C/C++的学习,导致找工作时处处碰壁(不过对于来参加面试的朋友,如果有较强的逻辑思维或图像理论功底,即使C/C++ 功底弱些,企业还是会偏爱的,毕竟C/C++ 只是一个工具,只要给些时间去钻研还是可以调高的,但是逻辑思维能力和图像理论功底却不是短时期就能提高的。不过一般逻辑思维和图像理论比较强的人,其C/C 水平也是不错的)

     

    为啥要这么重视C/C++ ?答案很简单,与绝大多数其它开发语言相比:C/C++ 的应用领域无法被超越、程序运行效率无法匹敌(当然汇编语言除外),是使用人数最多、跨平台最广的语言工具(适用于windows/linux/dsp/arm/单片机,当然还有其它一些平台)。简单的说,对于多数应用,其它语言能做的事情C/C++ 几乎都能做,其它语言不能做的事情C/C++ 也可以做。

     

    2) 辅助工具之:MATLAB

    百度百科中是这么说的:“MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLABSimulink两大部分。

     

    MATLAB本身是一个不错的仿真、建模工具,但不适用于应用级项目的开发,原因很简单:效率与C/C++ 无法匹敌、不夸平台。(虽然后来出来了codegen可以将MATLAB部分代码转换为C++,但自动生成的还是无法与我们自己写的并优化的C++代码相比;还有MATLAB mex接口能够将C++MABLAB接口对接,既然使用了MATLAB编程,那在应用级的领域还是无法与纯C++相比)

     

     

     

    对于企业,特别是私企,公司除非给你充足的时间先使用MATLAB做完算法功能,然后再用C/C++ 慢慢改写,而且了解的朋友们都知道,MATLAB的精度与封装的函数标准与C/C++ 有很多不一样,改写起来相对麻烦一些,这样太慢太慢太慢了,项目不等人啊。试问人家成手能够用短时间写出C/C++ 做图像算法并马上可以投入应用,而自己却在那边慢慢磨MATLAB,然后再费老大劲改成纯C(比如需要警觉MATLABC++精度不一样的问题、图像处理基础函数标准不一样的问题),那么老板会比较喜欢谁呢?

     

    如果大家从最初就使用C/C++ ,虽然一开始不数量会写的很慢,但是随着知识量和自各种库(比如图像处理库)的积累,那么总有一天开发速度会快起来的,量的积累,质的飞跃。

     

    说了不少,本人并不否认MATLABMATLAB做为建模、仿真以及一些验证的工作(比如图形分析和处理、图表显示、图像仿真、语音仿真等)还是不错的,这方面大嘴绝对力挺MATLAB,目前本人也还在使用中。

     

    一句话:对于多数普通人来讲,如果你的目标是想进企业做为一个实力派工程师,那么大嘴建议您以C/C++ 为主、MATLAB为辅助工具做开发。

     

    3) 辅助工具之:OPENCV

    随着opencv的问世,图像算法/计算机视觉/模式识别行业的门槛儿变低了,原因有以下几点:(1)opencv是以C/C ++为基础开发出来的,适用性强,windows下适用opencv开发的图像算法应用效率足够快(2)封装了很多基础图像处理函数和视觉算法,可谓拿来即可用 (3)与嵌入式接口的统一趋势,如前几年大牛们人物搞出来的EMCV(基于C/C++ ),其基础架构和接口与opencv基本一致,但个人认为EMCV很多函数功能尚不完善,目前暂时无法与opencv相比。今后很多人在windows下基于opencv开发后,可以较为轻松的移植到DSP上,这种开发模式会是一种趋势。

     

    说了opencv几条优点,但本人并不赞同只依赖opencv做开发,无论是图像算法行业还是其它很多行业,最重要的不是用什么工具,而是自己的基础知识和逻辑思维方式,opencv封装了很多基础函数,如果朋友们未搞懂其基础原理便加以使用,这种方式并不利于锻炼自己,抽空自己实现一下opencvMATLAB的封装好的那些基础函数吧,久而久之,你会发现自己站的高度会越来越高的。

    说到这里,改写一下评述MATLAB时的一句话:对于多数普通人来讲,如果你的目标是想进企业做为一个实力派工程师,那么大嘴建议您以C/C ++为主、OPENCVMATLAB为辅助工具做开发。

     

    4) 简单说说其它语言

    其它开发语言,比如:C#,JAVA(还有很多很多语言,不一一举例了)都是不错的开发语言,各自有各自的主应用领域和优势,也有很多很多牛人在使用,不过做图像处理嘛,如果不偏向企业级应用(如嵌入式中),虽然也可以用,但是了解的朋友做出来的算法效率实在不敢恭维…,又无法夸平台,在一些不要求效率的场合还是可以用的,所以请学生朋友们慎重选择开发语言,因为这与自己以后的择业以及职位方向有很大关系。

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  • 随着工业互联网的发展,图片处理(计算机图形学)和计算机视觉的应用越来越多,两者有区别也有紧密联系,在此进行简单介绍,共同学习。 图像处理(计算机图形学): 是对输入的图像做某种变换,输出仍然是图像,基本不...

    随着工业互联网的发展,图片处理(计算机图形学)和计算机视觉的应用越来越多,两者有区别也有紧密联系,在此进行简单介绍,共同学习。

    图像处理(计算机图形学):
    是对输入的图像做某种变换,输出仍然是图像,基本不涉及或者很少涉及图像内容的分析。比较典型的有图像变换,图像增强,图像去噪,图像压缩,图像恢复,二值图像处理等等。基于阈值的图像分割也属于图像处理的范畴。它一般处理的是单幅图像。

    计算机视觉:
    试图用视网膜输入来做人脑的工作,是对图像的内容进行分析、提取出有意义的特征,再对得到的特征进行分析和预测视觉输入,提取场景的语义表示,从而让计算机具有人眼和人脑的能力。它处理的是部分单幅图像、多幅图像或者序列图像。
    在这里插入图片描述

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  • Matlab 图像处理计算机视觉工具箱

    千次阅读 2018-02-09 21:45:49
    目录 1.常用工具箱 ...1.3Peter Kovesi的工具箱:轻量好用,侧重图像处理 1.4 Machine Vision Toolbox:侧重机器视觉、三维视觉 1.5​​Piotr's Image & Video Matlab Toolbox:侧重物体识别 1.6 DI...

    目录

    1.常用工具箱

    1.1 VLFeat:著名而常用

    1.2 MexOpenCV:让Matlab支持调用的OpenCV

    1.3 Peter Kovesi的工具箱:轻量好用,侧重图像处理

    1.4 Machine Vision Toolbox:侧重机器视觉、三维视觉

    1.5 ​​Piotr's Image & Video Matlab Toolbox:侧重物体识别

    1.6 DIPUM Toolbox:经典教材配套

    1.7 MATLAB Functions for Multiple View Geometry:又一个经典教材配套

    1.8 其他的工具箱

    2.参考


    1.常用工具箱

    计算机视觉/图像处理研究中经常要用到Matlab,虽然其自带了图像处理和计算机视觉的许多功能,但是术业有专攻,在进行深入的视觉算法研究的时候Matlab的自带功能难免会不够用。本文收集了一些比较优秀的Matlab计算机视觉工具箱,希望能对国内的研究者有所帮助。

    1.1 VLFeat:著名而常用

    项目网站:http://www.vlfeat.org

    许可证:BSD

    著名的计算机视觉/图像处理开源项目,知名度应该不必OpenCV低太多,曾获ACM Open Source Software Competition 2010一等奖。使用C语言编写,提供C语言和Matlab两种接口。实现了大量计算机视觉算法,包括:

    • 常用图像处理功能,包括颜色空间变换、几何变换(作为Matlab的补充),常用机器学习算法,包括GMM、SVM、KMeans等,常用的图像处理的plot工具。
    • 特征提取,包括 Covariant detectorsHOGSIFT,MSER等。VLFeat提供了一个vl_covdet() 函数作为框架,可以方便的统一所谓“co-variant feature detectors”,包括了DoG, Harris-Affine, Harris-Laplace并且可以提取SIFT或raw patches描述子。
    • 超像素(Superpixel)分割,包括常用的Quick shiftSLIC算法等
    • 高级聚类算法,比如整数KMeans:Integer k-means (IKM)、hierarchical version of integer k-means (HIKM),基于互信息自动判定聚类类数的算法Agglomerative Information Bottleneck (AIB) algorithm等
    • 高维特曾匹配算法,随机KD树Randomized kd-trees

    可以在这里查看VLFeat完整的功能列表。

    (欢迎访问计算机视觉研究笔记http://cvnote.info或者关注新浪@cvnote


    1.2 MexOpenCV:让Matlab支持调用的OpenCV

    项目网站:http://www.cs.sunysb.edu/~kyamagu/mexopencv/

    作者Kota Yamaguchi桑是石溪大学(Stony Brook University)的PhD,早些时候自己搞了一套东西把OpenCV的代码编译成Matlab可用的mex接口,然后这个东西迅速火了。今年夏天这个项目被OpenCV吸收为一个模块,貌似是搞了一个Google Summer of Code(GSoC)的项目,最近(大概是9、10月)已经merge到了OpenCV主包,有兴趣的可以到Github的OpenCV库下的module/matlab去玩一下,应该会在10月份的OpenCV 3 alpha里正式发布。现在OpenCV就同时有了Python和Maltab的binding(好强大)。具体的功能就不细说了,既然是OpenCV的binding,当然是可以使用OpenCV的绝大多数算法了。比如这样:

    %loadanimage(Matlab)
    
    I=imread('cameraman.tif');
    
    %computetheDFT(OpenCV)
    
    If=cv.dft(I,cv.DFT_COMPLEX_OUTPUT);

    1.3 Peter Kovesi的工具箱:轻量好用,侧重图像处理

    项目网站:http://www.csse.uwa.edu.au/~pk/research/matlabfns/

    这位Peter大哥目前在The University of Western Australia工作,他自己写了一套Matlab计算机视觉算法,所谓工具箱其实就是许多m文件的集合,全部Matlab实现,无需编译安装,支持Octave(如果没有Matlab的话,有了这个工具箱也可以在Octave下进行图像处理了)。别看这位大哥单枪匹马,人家的工具箱可是相当有名,研究时候需要哪个Matlab的计算机视觉小功能,直接到他家主页上下几个m文件放在自己文件夹就好了。这个工具箱主要以图像处理算法为主,附带一些三维视觉的基本算法,列一些包括的功能:

    可以在网站上看到全部功能的介绍和下载,非常推荐试一下,也可以学到不少算法。


    1.4 Machine Vision Toolbox:侧重机器视觉、三维视觉

    项目网站:http://www.petercorke.com/Machine_Vision_Toolbox.html

    许可证:LGPL

    以前没有用过这个工具箱,最近发现竟然非常强大,而且和我自己的工作还很相关。这个工具箱侧重机器视觉,作者是另一个Peter,Peter Corke在机器人界很有名,他在2011年写了一本书《Robotics, Vision & Control》介绍了机器视觉相关的颜色、相机模型、三维视觉、控制等研究,并配套这个工具箱。算法包括了大量常用的视觉和图像处理小函数,,这些就不提了,提几个别的工具箱一般没有的功能

    • Bag of words的Matlab实现
    • 各种相机模型的实现,包括普通相机、鱼眼相机、Catadioptric相机模型等等。如果你做机器人视觉、挂在各种广角相机的话,这些模型实现会很有用
    • 自带简单的相机标定功能
    • 对极几何(Epipolar Geomtry)的相关算法函数
    • Plucker坐标的实现,做广义相机模型(Generalized camera model)很有用

    1.5 Piotr's Image & Video Matlab Toolbox:侧重物体识别

    项目网站:http://vision.ucsd.edu/~pdollar/toolbox/doc/index.html

    许可证:Simple BSD

    (补充一个工具箱)由UCSD的Piotr Dollar编写,侧重物体识别(Object Recognition)检测相关的特征提取和分类算法。这个工具箱属于专而精的类型,主要就是Dollar的几篇物体检测的论文的相关算法,如果做物体识别相关的研究,应该是很好用的。同时它的图像操作或矩阵操作函数也可以作为Matlab图像处理工具箱的补充,功能主要包括几个模块:

    • channels模块,图像特征提取,包括HOG等,Dollar的研究工作提出了一种Channel Feature的特征1,因此这个channels主要包括了提取这一特征需要的一些基本算法梯度、卷及等基本算法
    • classify模块,一些快速的分类相关算法,包括random ferns, RBF functions, PCA等
    • detector模块,与Channel Feature特征对应的检测算法1
    • filters模块,一些常规的图像滤波器
    • images模块,一些常规的图像、视频操作,有一些很实用的函数
    • matlab模块,一些常规的Matlab函数,包括矩阵计算、显示、变量操作等,很实用
    • videos模块,一些常规的视频操作函数等

    1. P. Dollár, Z. Tu, P. Perona and S. Belongie, "Integral Channel Features", BMVC 2009.


    1.6 DIPUM Toolbox:经典教材配套

    项目地址:http://www.imageprocessingplace.com/DIPUM_Toolbox_2/DIPUM_Toolbox_2.htm

    冈萨雷斯著名的图像处理教材《数字图像处理》的配套工具包,主要是书中图像处理算法的实现,名气自然是不必说了,网上可以免费下到加密后的p文件放在Matlab下面用,作为图像处理入门的上手玩具。


    1.7 MATLAB Functions for Multiple View Geometry:又一个经典教材配套

    项目网站:http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/hzbook/code/

    许可证:MIT

    又是一本大名鼎鼎的教材《计算机视觉中的多图几何》(Multiple View Geometry in Computer Vision),值得所有做三维视觉的研究者好好研究的书,国内很早就翻译了中文版。作者Zisserman提供了部分书中算法的Matlab实现,是深入理解书中理论的非常好的辅助材料。

     


    1.8 其他的工具箱

    • DIPImage & DIPLib,提供Matlab和C接口的图像处理功能,比较早,现在估计很少有人用或者知道了吧?
    • Matlab CVPR toolbox,计算机视觉和模式识别相关的Matlab功能,好像没什么人用。
    • 相关领域的工具箱,比如做机器学习的、做Markov随机场的等等,以后有机会写一下。
    • 特定功能的工具箱,比如相机标定工具箱,这个可推荐的还阵挺多,以后有机会写一下。
    • 这个链接里可以找到一些Matlab的开源工具箱。

    2.参考

    http://cvnote.info/matlab-cv-ip-toolbox/

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  • 计算机视觉和图像处理之间有什么区别?

    万次阅读 多人点赞 2019-03-24 19:57:11
    人的眼睛有600万到700万个锥体细胞,其中包含三种被称为视蛋白的对颜色敏感的蛋白质之一。当光子击中这些视蛋白时,它们会改变形状,引发级联反应,产生电信号,进而将信息传递给大脑...在概念层面,图像处理和计算...

    人的眼睛有600万到700万个锥体细胞,其中包含三种被称为视蛋白的对颜色敏感的蛋白质之一。当光子击中这些视蛋白时,它们会改变形状,引发级联反应,产生电信号,进而将信息传递给大脑进行解读。

    整个过程是一个非常复杂的现象,并且使机器在人类层面上解释这一点一直是一个挑战。现代机器视觉系统背后的的核心动机在于模拟人类视觉,用于识别图案,面部以及将将2D图像转化为3D模型等。

    在概念层面,图像处理和计算机视觉之间存在很多重叠,并且经常被误解的术语可以互换使用。在这里,我们简要概述了这些技术,并解释了它们在基础层面上的不同之处。

    图像处理

    数字图像处理技术于20世纪60年代末在美国国家航空航天局喷气推进实验室(Jet Propulsion Laboratory)首创,通过计算机增强,将Ranger航天器的模拟信号转换为数字图像。现在,数字成像有着广泛的应用,尤其是在医学上。众所周知的应用包括计算机辅助断层扫描(CAT)和超声波。

    图像处理主要与数学函数和图像变换的使用和应用有关,而不考虑对图像本身进行任何智能推理。它仅仅意味着算法对图像进行一些转换,如平滑、锐化、对比度、拉伸。

    对于计算机来说,图像是一个二维信号,由像素的行和列组成。一种形式的输入有时可以转换成另一种形式。例如,磁共振成像(MRI),记录下离子的激发并将其转换成视觉图像。

    这里有一个用Python平滑图像的例子:

    对于一维信号,图像还可以使用各种低通滤波器(LPF)、高通滤波器(HPF)等进行滤波。HPF滤波器有助于在图像中找到边缘。

    这种使用矩阵的变换在卷积神经网络等机器学习算法中非常普遍。在图像(像素值的另一个矩阵)上卷积滤波器,用于检测边缘或颜色强度。

    在数字图像处理中使用的一些技术包括:

    隐马尔可夫模型

    图像编辑与恢复

    线性滤波和双边滤波

    神经网络

    计算机视觉

    计算机视觉来自使用机器学习技术建模图像处理。计算机视觉应用机器学习来识别用于解释图像的模式。就像人类视觉的视觉推理过程一样;我们可以区分对象,对它们进行分类,根据它们的大小对它们进行排序等等。计算机视觉,如图像处理,将图像作为输入,并以大小,颜色强度等信息的形式提供输出。

    特斯拉的无人驾驶系统通过Source检测有雾情景中的物体

    以下是标准机器视觉系统的组件:

    相机

    照明设备

    镜头

    抓帧器

    图像处理软件

    用于模式识别的机器学习算法

    显示屏或机械臂执行从图像解释中获得的指令。

    例如,安装在无人驾驶汽车上的摄像机必须检测到前面的人,并将他们与车辆和其他特征区分开来。或者,我们可以测量网球运动员在比赛中所走的距离。

    球员运动的热图

    因此,时间信息在计算机视觉中起着重要作用,就像我们自己理解世界的方式一样。

    这里的最终目标是使用计算机来模拟人类视觉,包括学习和能够根据视觉输入进行推理和采取行动。

    结论

    图像处理是计算机视觉的一个子集。计算机视觉系统利用图像处理算法对人体视觉进行仿真。例如,如果目标是增强图像以便以后使用,那么这可以称为图像处理。如果目标是识别物体、汽车自动驾驶,那么它可以被称为计算机视觉。

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空空如也

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