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  • 无论从分析现代自身发展的能力或是对现代的对数字所处理的信号等有关问题,并列举科技图像的测量技术以及各种高科技的发展模式来看智能处理的图像都具有跨时代的及其重要的意义,其也是当今时代企业日后发展的重要...

    王铄 梁帅 王立明

    [摘要]撰文主要介绍了图像处理的发展趋势,对图像处理智能化的理论研究、智能高效的算法和并行处理硬件系统等几个有关智能处理的问题进行了综诉和评论。无论从分析现代自身发展的能力或是对现代的对数字所处理的信号等有关问题,并列举与科技图像的测量技术以及各种高科技的发展模式来看智能处理的图像都具有跨时代的及其重要的意义,其也是当今时代企业日后发展的重要方向与趋势。

    [关键词]图像的处理 发展趋势 计算机应用 分析

    一、图像处理与分析技术

    由于计算机硬件计算速度的不断提高和成本的下降,图像处理和分析技术在农业方面尤其是作物领域已变得越来越重要。大量研究表明,利用计算机图像技术可很大的提高测量分析的精度和效率,更改以往作物研究中难于定量化的问题,实现信息采集的智能化和自动化。图像处理主要就在图像之间进行的变换。假如说图像处理是一个从图像到图像的过程,则图像分析是一个从图像到数据的能力。主要是对其中的图像所需要分析的目标进行检测和量定,而我们所获取的客观信息进行对图像的重新描述。然而图像的处理与技术分析将会随着计算机成熟和发展工程中而迅速发展起来的一个重要应用技术领域。

    二、图形图像数字处理技术

    数字图像处理是30年来迅速发展起来的一门技术,由于对图像处理的要求还在不断增加,图像的应用领域还在继续的扩大,因而对图像处理的课题的理论在世界的变化中也处于变化,我们需要对其进行补充和完善。而本文章主要是对图像处理的中所产生的数学问题,学习并研究图像的基本处理中涉及到的数学问题,让大家可以更好的学习掌握图像的微处理技术。

    (一)数字图像处理的优点

    (1)再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于,它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确地表现了原稿,则数字图像处理过程始终能保持图像的再现。

    (2)处理精度高。按目前的技术,几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二維数组,这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高,这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。对计算机而言,不论数组大小,也不论每个像素的位数多少,其处理程序几乎是一样的。换言之,从原理上讲不论图像的精度有多高,处理总是能实现的,只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。回想一下图像的模拟处理,为了要把处理精度提高一个数量级,就要大幅度地改进处理装置,这在经济上是极不合算的。

    (3)适用面宽。图像可以来自多种信息源,它们可以是可见光图像,也可以是不可见的波谱图像(例如x射线图像、射线图像、超声波图像或红外图像等)。从图像反映的客观实体尺度看,可以小到电子显微镜图像,大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后,均是用二维数组表示的灰度图像(彩色图像也是由灰度图像组合成的,例如RGB图像由红、绿、蓝三个灰度图像组合而成)组合而成,因而均可用计算机来处理。即只要针对不同的图像信息源,采取相应的图像信息采集措施,图像的数字处理方法适用于任何一种图像。小波重构的数据传递示意图如图所示:

    (1)图像的编码压缩图像文件是编码压缩技术可减少描述图像的数据量等,用来节省了图像的传输、处理的时间所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下来获得,其也可以在允许失真的条件下进行。编码是压缩技术当中最最重要的方法,它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

    (2)首先,对于图像的分割技术将会给图像带来某种特殊的意义所表现出来的具有甄别能力。从而对图像的线条、颜色所进行处理,并需要进一步对图像的分割技术进行了解,图像的分割技术目前也是大众中非常流行的解决图像问题的方法。因此,对于图像的研究我们还要不断地进行深入的了解。图像的描述是对于图像所进行的甄别和理解作为前提。作为最简单的二值方法,我们利用它来描述物品的特性。

    (3)图像在生成和传输过程中常受到各种噪声的干扰和影响,使图像质量下降。为了抑制噪声改善图像质量,必须对图像进行平滑处理,可以在空域或频域中进行。

    数字图像的平滑技术分为两大类:1)全局处理,即对噪声图像地整体域大的块进行校正以得到平滑的图像。缺点:计算量大。2)局部算子,仅对某一像素的局部小邻域的一些像素加以运算。优点计算率高。

    (二)图像数字化

    人类感知外界信息80%以上是通过视觉观察到的,而图像就是人们所获取的一个重要的方面,人们眼睛所获取的图像在大脑中的中枢神经系统中发挥重要的作用,准确的图像也是人们获取彼此信息的来源。其伴随着人们所生活的各个领域。图像处理虽然也可以用模拟技术或者光学方法来实现,但目前主要在我国还是大多数还是通过利用计算机的一些功能来实现,通过对图像的处理,我们能晓得其背后的重要意思,图像也在日常的生活中越来了越广泛。对数字图像的处理目前来说还是一个开始,其主要是在对形态数学、立体学、集合论等方面。因此,图像处理一般是指数字图像处理。

    计算机图像处理之前的图像数字化的基本步骤,是把真实的图像转变成计算机使用的存储格式。数字化过程分为量化和采样处理两个步骤。量化的结果是图像能够容纳的颜色总数。采样的结果就是通常所说的图像分辨率。量化是指要使用多大范围的数值来表示图像采样之后的每一个点,这个数值范围包括了图像上所能使用的颜色总数。

    三、图像测量技术

    随着计算机技术的发展和电子成像器件的成熟,图像测量日益受到人们重视,应用范围不断扩展。图像测量技术是以近代光学为基础,融光电子学、计算机视觉原理、图像处理技术等科学技术为一体的现代测试技术,并在军事、医学、资源分析、测绘等领域得到广泛应用,取得了巨大成功。由于算法改进和计算机性能的提高,使开发基于图像处理的啤酒瓶快速检测技术成为可能。

    四、结束语

    随着计算机应用技术的发展,图像与图像技术的应用越来越广泛,除了传统的广告、包装宣传,网站设计等方面的应用。也在航空事业、机电事业、国家的安全部门、政司法科、国家的武器研发,新型导弹的定位,还伴有新型科学药物的研发、在工业上企业是非常重要的一门学科、伴随着计算机的技术与人工智能电子的研发智能图像的作用将会占据很大的部分其今后的发展趋势越来好,越来越广。

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  • 激光谐振腔的模式计算研究 (7页) 本资源提供全文预览,点击全文预览即可全文预览,如果喜欢文档就下载吧,查找使用更方便哦!19.90 积分1激光谐振腔模式研究的激光谐振腔模式研究的 MATLABMATLAB 实现实现光信 1001 ...

    a7f4a3f590493a1e451dd952a488fd7c.gif 激光谐振腔的模式计算研究

    (7页)

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    19.90 积分

    1激光谐振腔模式研究的激光谐振腔模式研究的 MATLABMATLAB 实现实现光信 1001 班 刘吉祥 U201013222 摘要:谐振腔内的模式计算是分析激光器输出光束质量的前提和基础。本 文在 matlab 环境下,采用 Fox_Li 数值迭代法计算了条形腔、矩形腔、圆形腔、 倾斜腔的自再现模的振幅分布和相位分布,并比较了腔形、菲涅尔数、初始光 强分布、倾斜扰动等因素对最终模式的影响,具有一定的实际应用价值。1. 原理说明原理说明设初始时刻在镜 I 上有某一个场分布,则当波在腔中经第一次渡越而到1u 达镜 II 时,将在镜 II 上形成一个新的场分布,场经第二次渡越后又将2u2u 在镜 I 上形成一个新的场分布。每次渡越时,波都将因为衍射损失一部分能3u 量,并引起能量分布变化,如此重复下去……由于衍射主要是发生在镜的边缘 附近,因此在传播过程中,镜边缘附近的场将衰落得更快,经多次衍射后所形 成的场分布,其边缘振幅往往都很小(与中心处比较) ,具有这种特征的场分布 受衍射的影响也将比较小。可以预期:在经过足够多次渡越之后,能形成这样 一种稳态场:分布不再受衍射的影响,在腔内往返一次后能够“再现”出发时 的场分布,即实现了模的“自再现” 。 光学中的惠更斯—菲涅尔原理是从理论上分析衍射问题的基础,该原理的 严格数学表示是菲涅尔—基尔霍夫衍射积分。设已知空间任意曲面 S 上光波场地振幅和相位分布函数为,由它所要考察的空间任一点 P 处场分布为),(yxu??,二者之间有以下关系式:),(yxu?????Sik dSeyxuikyxu')cos1 () ', '(4),(????式中,为与连线的长度,θ 为 S 面上点处的法线和上述连?),(yx??),(yx),(yx??线之间的夹角,为 S 面上的面积元,k 为波矢的模。sd ?本文采用 Fox—Li 数值迭代法实现了条形腔、矩形腔、圆形腔、倾斜腔的 自再现模的形成。2. 实现方案实现方案2.1 条形腔条形腔 条形腔是一种理想模型,即一个方向有限长,而另一个方向上无限延伸 的腔形,故只在长度有限的那个方向上发生衍射现象,迭代公式为一维的菲涅 尔—基尔霍夫衍射积分:2??????????aaLxxikikLxdxueeLixu)()(2)(2??将条形腔的左镜面 S 上沿着之间划分 N-1 等分,则有 N 个点,每)(aa,?个区间为。右边镜面 P 上每一点的求解都需将左边镜面上的点逐点计) 1/(2?Na算一遍并相加,如此循环迭代下去,最终会达到稳态分布。2.2 矩形腔矩形腔在矩形腔中,与连线的长度可以表示为),(yx??),(yx?,经过计算与推导可知:矩形腔的计算不需222)()(Lyyxx????????考虑整个面上的点的影响,可以按照、两个方向分离变量为xy,其中的计算与条形腔相同。)()(),(yuxuyxu?)()(yuxu、2.3 圆形腔圆形腔 圆形腔的迭代思想与矩形腔相同,只是划分与矩形腔不同。圆形腔是按照 径向和角向划分,在极坐标(r,Φ)下完成数值迭代,但在最后显示的时候,需 要将极坐标还原成笛卡尔坐标系。 具体思路是:由极坐标和直角坐标的转换关系,X=r COSΦ,Y=r sinΦ,其 中,r、Φ为极坐标参量。将X、Y用相应的极坐标参量代换并代入衍射方程,得(4)为了分离变量,对圆形镜谐振腔,其场分布函数经常采用如下形式:(5) 式中:p表示场分布在径向的变化;f表示场分布按方位角以不同的正弦或余 弦方式变化。将式(5)代入式(4),可得:3式中,右边积分可以分离为Φ和r的积分,方括号内Φ的积分可以仿照圆形 镜共焦腔来进行,利用积分关系式中,Jl为l阶第一类贝塞尔函数。再将式(7)代入式 (6),可以将方程(6) 化简为只含径向的本征方程:数值迭代开始前需要给定初始的场分布尺,对TEM00模,设初始场分布为均匀平面波,将0≤r≤a等分为N个点,令R R1 1L L(r)=1,即镜面上各点振幅均为1。第q次迭代后,r1,r2,…rN各点本征值为2.4 倾斜腔倾斜腔 严格的平行平面腔只是一种理想情况,实际情况下出现一定的不平行性是 不可避免的,这里主要考察倾斜条形腔对自再现模的影响,如图 3 所示:4图 3 倾斜平行平面腔的示意图 两个镜面相对其理想位置(即两镜面与其公共轴线严格垂直的位置) 沿相反 方向偏离同样大小的微小角度β, 在镜的边缘处与理想位置的偏离线度δ。在 δ甚小的情况下,且只考虑腔的旁轴光线,镜面上两点的距离M1′M2′与理想情 况下相应两点的距离M1M2之差为:,故,)()(2121xxaxxMMMMI?????????????)(2121xxaMMMM?????????于是衍射积分方程变为:,类似于条形腔,可以计???????????????aaxxaikLxxikikLxdxueeeLixu)()()(2)(2???算出倾斜条形腔的自再现模。3. 实验结果与分析实验结果与分析3.13.1激光谐振腔模式的各种分析方法的比较激光谐振腔模式的各种分析方法的比较特征向量矩阵法,Fox—Li数值迭代法、厄米一高斯展开法、快速傅立叶变 换法(FFT) 、有限差分法(FDM)和有限元法(FEM) 。特别是Fox—Li数值迭代 方法,它是一种模式数值求解中普遍适用的一种方法,只要取样点足够多,它 可以用来计算任何形状开腔的自再现模,而且还可以计算诸如平行平面腔中腔 镜的倾斜、镜面的不平整性等对模的扰动。其缺点是在菲涅耳数F很大时,计算 工作量很大。特征向量法是对腔镜进行有限元单元划分的,构造光束传输矩阵,通过求解 特征矩阵的特征向量,即可获得腔镜光场分布的振幅和相位分布。矩阵运算时 间与矩阵维数有着近似平方的关系,二维衍射积分方程的传输矩阵的维数高, 计算需要数小时甚至数天的时间,对于大菲涅耳系数的谐振腔计算难度更大。3.23.2 菲涅尔数对结果的影响菲涅尔数对结果的影响对于条形腔,菲涅尔数F定义为:。菲涅尔数越大,衍射损耗越LaF?/2?小。当谐振腔的菲涅尔数较大时,低阶模式和高阶模式的衍射损耗非常接近, 以至于高阶模在有限的迭代次数下不能有效地消除;而谐振腔的菲涅耳数比较 小时,高阶模具有更高的颜色损耗,从而更能有效地抑制高阶模振荡。下图依 次为条形腔菲涅尔数F=0.9,2.5,10时,自再现模的振幅分布和相位分布的比 较。5从图中可以看出,对于大菲涅尔数腔而言,振幅分布在镜边缘处的值很小, 相位分布在镜中心区域可近似看成平面波分布;菲涅尔数越小,场分布曲线上的 起伏越小,曲线越趋于平滑,振幅分布曲线越接近于标准高斯分布,相位分布曲 线则越接近于球面波分布。由于平行平面腔的基模振幅分布就是高斯分布,相 位分布越接近于球面波分布,故可以得出结论:在小菲涅尔数情况下,高阶模 的损耗比基模大得多。3.33.3 腔镜的倾斜扰动对最终模式的影响腔镜的倾斜扰动对最终模式的影响 实际上的谐振腔很难做到完全平行,而是有一定的倾斜量。在计算的过程 中发现,当时就很难达到稳态分布(本实验中,稳态分布的判据是:50/??? 归一化后,前后两次对应点的差值均小于0.0001) ,、、100/???200/??? 到达稳态分布的迭代次数分别为945、426、305,可见倾斜线度越大,400/??? 越难达到稳态分布。3.43.4 圆镜腔与矩形腔的迭代输出结果的比较圆镜腔与矩形腔的迭代输出结果的比较6F=2.5,上图为矩形腔,下图为圆镜腔。从图中可以看出,腔镜的形状决定了自再现模的分布情况。在腔镜中心附 近,这两种腔的稳态分布都接近于平面波,且矩形腔的分布范围更大一些,这 是由于矩形腔的衍射损耗更大一些,更易达到稳态分布;圆形镜的横模形状为 圆形分布,方形镜的横模分布为“十字架”形状,而有一定长宽比的矩形镜的 横模分布为长条状,当长宽比趋于无穷时,分布便趋近于条形腔了。因此在实 际应用中,若要改变光束的横模分布或者控制光束质量,可以采用改变腔镜形 状的方法。3.53.5 不同初始场分布的改变对自再现模的影响不同初始场分布的改变对自再现模的影响 在前面的讨论中,所有光场的初始分布均采用平行分布(即腔镜上每一点 的初始振幅、相位均相等) 。图7中展示了初始随机分布和平行分布的比较,上 面三幅图依次为初始随机分布迭代0次、2次和稳态的振幅分布,下面三幅图依 次为初始平行分布迭代0次、2次和稳态时的振幅分布。上下比较可知,在只经 过2次迭代之后,二者的振幅分布就已经很接近了,因此最终的稳态分布也是一 样的,条形腔、圆形腔的结果也是如此。由此可以知道,激光谐振腔的自再现 模的分布与光场的初始分布无关,只与腔的结构有关,这也解释了激光的起振 过程:初始光为由自发辐射产生的非相干光(相当于随机分布) ,在经过无数次 来回传播之后,形成特定的模场分布,即相干光。73.63.6 谐振腔各种参数的改变对迭代结果的影响谐振腔各种参数的改变对迭代结果的影响 对于条形腔,主要参数为腔长L、波长λ、腔镜长度a。这三个参数的改变 会引起菲涅尔数的变化,可见3.2中的解释,现在讨论在不改变菲涅尔数时,对 迭代结果的影响,取菲涅尔数F=6.25,只要菲涅尔数不变,改变L与a的相对大 小对迭代结果几乎没有影响,可以这样解释:Fox_Li数值迭代法的原理是衍射 积分法,而菲涅尔数刚好衡量了衍射的情况,故在菲涅尔数不变的情况下,改 变谐振腔的参数,迭代的最终结果仍然保持不变。3.73.7 其他情况对迭代结果的影响其他情况对迭代结果的影响 其他还有很多因素对迭代结果有较大影响,比如划分点的个数、收敛判据 的考虑等等。对于划分点数,当然是越多越精确,最终误差积累的越少,但是 点数太多会降低运算速度,圆形腔的时候最明显,因此要选取适当的点数,兼 顾精度与效率:对于条形腔,经过试验发现,当划分点数大于30时,就能够得 到比较令人满意的迭代结果。本实验的收敛判据是:归一化后,前后两次对应 点的差值均小于0.0001;当然这个值可以取的小一些,减少迭代次数,也可以 大一些,将稳定性条件设置的更加严格,试验证实,0.0001的判据比较合理。3.83.8 设计体会和想法设计体会和想法 MATLAB很强大,得好好学会使用这门科学计算的工具,尤其是在离散数字 化处理方面;理论素养很重要,如果激光原理没学好,写程序很容易出错;课 设考验能力,这次没太用心,但是这几天通宵达旦让我 颇有收获,虽然借鉴了 别人的方案和代码,但是至少都能看懂,并在前人基础上发挥改良。 关 键 词: 激光 谐振腔 模式 计算 研究

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  • 计算机视觉–传统图像处理篇 图像滤波 图像滤波:在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制。 平滑:也称模糊, 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑的一种作用就是用来减弱噪声。 1.列出...

    计算机视觉–传统图像处理篇

    图像滤波

    图像滤波:在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制。

    平滑:也称模糊, 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑的一种作用就是用来减弱噪声。

    1.列出常见的线性滤波器

    低通滤波器 允许低频通过

    高通滤波器 允许高频通过

    带通滤波器 允许一定范围的频率通过

    带阻滤波器 允许一定范围的频率通过并阻止其他的频率通过

    全通滤波器 允许所有频率通过,只改变相位

    陷波滤波器 阻止一个狭窄频率范围通过

    2.线性滤波与非线性滤波

    线性滤波:方框滤波 均值滤波 高斯滤波 非线性滤波: 中值滤波 双边滤波

    方框滤波(boxblur函数):每一个输出像素的是内核邻域像素值的平均值得到

    均值滤波(Blur函数):均值滤波实际上就是用均值代替原图像中的各个像素值。

    把每个像素都用周围的8个像素来做均值操作

    原理:在图像上,对待处理的像素给定一个模板,该模板包括了其周围的邻近像素。将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值的方法。

    方法:对待处理的当前像素,选择一个模板,该模板为其近邻的若干像素组成,

    用模板中像素的均值来代替原像素值的方法。

    优点:把每个像素都用周围的 8 个像素做均值操作,平滑图像速度快、算法简单。

    缺点:1、在降低噪声的同时,使图像产生模糊,特别是边缘和细节处,而且模糊尺寸越大,图像模糊程度越大。2、对椒盐噪声的平滑处理效果不理想。(无法去掉噪声)

    不能很好地保护图像细节,在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分,从而使图像变模糊,不能很好去除噪声点。

    高斯滤波(Gauss filter)

    高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,广泛应用于图像处理的减噪过程。

    高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程,每一个像素点的值,都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。

    高斯滤波的具体操作是:用一个模板(或称卷积、掩模)扫描图像中的每一个像素,用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值用。

    高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效。

    中值滤波(Median filter)

    中值滤波是一种典型的非线性滤波技术,基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值,该方法在去除脉冲噪声、椒盐噪声的同时又能保留图像边缘细节。

    双边滤波

    双边滤波(Bilateral filter)是一种非线性的滤波方法,是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理,同时考虑空域信息和灰度相似性,达到保边去噪的目的。具有简单、非迭代、局部的特点。

    用在对边缘信息重要,需要保留的图像去噪。缺点是由于双边滤波保证了边缘信息,所以其保存了过多的高频信息,对于彩色图像里的高频噪声,双边滤波器不能够干净地滤去,只能对于低频信息进行较好地滤波。

    维纳滤波

    维纳滤波是一种自适应最小均方差滤波器。维纳滤波的方法是一种统计方法,它用的最优准则是基于图像和噪声各自相关的相关矩阵,它能根据图像的局部方差调整滤波器的输出,局部方差越大,滤波器的平滑作用就越强。

    **椒盐噪声用什么滤波?**中值滤波

    边缘检测

    边缘检测的目的就是找到图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合,表现出来往往是轮廓。如果图像中边缘能够精确的测量和定位,那么,就意味着实际的物体能够被定位和测量,包括物体的面积、物体的直径、物体的形状等就能被测量。

    边缘检测算子有哪些:

    一阶:Roberts Cross算子, Prewitt算子, Sobel算子, Canny算子,罗盘算子

    二阶:Laplacian算子,Marr-Hildreth,在梯度方向的二阶导数过零点。

    1.介绍canny边缘检测

    Canny边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法,是John Canny在1986年提出的。它是一个多阶段的算法,即由多个步骤构成。

    1.图像降噪2.计算图像梯度3.非极大值抑制4.阈值筛选

    首先,图像降噪。我们知道梯度算子可以用于增强图像,本质上是通过增强边缘轮廓来实现的,也就是说是可以检测到边缘的。但是,它们受噪声的影响都很大。那么,我们第一步就是想到要先去除噪声,因为噪声就是灰度变化很大的地方,所以容易被识别为伪边缘。

    第二步,计算图像梯度,得到可能边缘。我们在前面的关于《图像梯度》文章中有所介绍,计算图像梯度能够得到图像的边缘,因为梯度是灰度变化明显的地方,而边缘也是灰度变化明显的地方。当然这一步只能得到可能的边缘。因为灰度变化的地方可能是边缘,也可能不是边缘。这一步就有了所有可能是边缘的集合。

    第三步,非极大值抑制。通常灰度变化的地方都比较集中,将局部范围内的梯度方向上,灰度变化最大的保留下来,其它的不保留,这样可以剔除掉一大部分的点。将有多个像素宽的边缘变成一个单像素宽的边缘。即“胖边缘”变成“瘦边缘”。

    第四步,双阈值筛选。通过非极大值抑制后,仍然有很多的可能边缘点,进一步的设置一个双阈值,即低阈值(low),高阈值(high)。灰度变化大于high的,设置为强边缘像素,低于low的,剔除。在low和high之间的设置为弱边缘。进一步判断,如果其领域内有强边缘像素,保留,如果没有,剔除。

    这样做的目的是只保留强边缘轮廓的话,有些边缘可能不闭合,需要从满足low和high之间的点进行补充,使得边缘尽可能的闭合。

    canny算子是怎么做的?简述Canny算子的计算步骤

    ①将彩色图像转化为灰度图;②使用高斯滤波器平滑图像;③计算图像梯度的幅值和方向;④对梯度幅值进行非极大值抑制;⑤使用双阈值进行边缘的检测和连接;Canny算子使用滞后阈值,滞后阈值需要两个阈值(高阈值和低阈值)。如果某一像素位置的幅值超过 高 阈值, 该像素被保留为边缘像素。如果某一像素位置的幅值小于 低 阈值, 该像素被排除。如果某一像素位置的幅值在两个阈值之间,该像素仅仅在连接到一个高于 高 阈值的像素时被保留。

    2.简述一下sobel算子

    Sobel算子是一个主要用作边缘检测的离散微分算子(discrete differentiation operator)。它Sobel算子结合了高斯平滑和微分求导,用来计算图像灰度函数的近似梯度。在图像的任何一点使用此算子,将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量。

    当内核大小为 3 时, 我们的Sobel内核可能产生比较明显的误差(毕竟,Sobel算子只是求取了导数的近似值而已)。 为解决这一问题,OpenCV提供了Scharr 函数,但该函数仅作用于大小为3的内核。该函数的运算与Sobel函数一样快,但结果却更加精确。

    3.简述传统算法中边缘检测的一般步骤

    ①滤波:滤波去除噪声;②增强:增强边缘的特征;③将边缘通过某种方式提取出来,完成边缘检测。

    4.如何求边缘,45°边缘

    Sobel算子实现水平边缘检测、垂直边缘检测;45度、135度角边缘检测。

    5. SIFT

    尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform, SIFT)是计算机视觉中一种检测、描述和匹配图像局部特征点的方法,通过在不同的尺度空间中检测极值点或特征点(Conrner Point, Interest Point),提取出其位置、尺度和旋转不变量,并生成特征描述子,最后用于图像的特征点匹配。

    SIFT特征是如何保持旋转不变性的?

    sift特征通过将坐标轴旋转至关键点的主方向来保持旋转不变性,关键点的主方向是通过统计关键点局部邻域内像素梯度的方向分布直方图的最大值得到的

    SIFT特征匹配

    对两幅图像中检测到的特征点,可采用特征向量的欧式距离作为特征点相似性的度量,取图像1中某个关键点,并在图像2中找到与其距离最近的两个关键点,若最近距离与次近距离的比值小于某个阈值,则认为距离最近的这一对关键点为匹配点。降低比例阈值,SIFT匹配点数量会减少,但相对而言会更加稳定。阈值ratio的取值范围一般为0.4~0.6。

    SIFT特征的特点

    SIFT是一种检测、描述、匹配图像局部特征点的算法,通过在尺度空间中检测极值点,提取位置、尺度、旋转不变量,并抽象成特征向量加以描述,最后用于图像特征点的匹配。SIFT特征对灰度、对比度变换、旋转、尺度缩放等保持不变性,对视角变化、仿射变化、噪声也具有一定的鲁棒性。但其实时性不高对边缘光滑的目标无法准确提取特征点

    6.SURF特征匹配

    加速鲁棒特征(Speed Up Robust Feature, SURF)和SIFT特征类似,同样是一个用于检测、描述、匹配图像局部特征点的特征描述子。SIFT是被广泛应用的特征点提取算法,但其实时性较差,如果不借助于硬件的加速和专用图形处理器(GPUs)的配合,很难达到实时的要求。对于一些实时应用场景,如基于特征点匹配的实时目标跟踪系统,每秒要处理数十帧的图像,需要在毫秒级完成特征点的搜索定位、特征向量的生成、特征向量的匹配以及目标锁定等工作,SIFT特征很难满足这种需求。SURF借鉴了SIFT中近似简化(DoG近似替代LoG)的思想,将Hessian矩阵的高斯二阶微分模板进行了简化,借助于积分图,使得模板对图像的滤波只需要进行几次简单的加减法运算,并且这种运算与滤波模板的尺寸无关。SURF相当于SIFT的加速改进版本,在特征点检测取得相似性能的条件下,提高了运算速度。整体来说,SUFR比SIFT在运算速度上要快数倍,综合性能更优。

    7.LBP特征

    局部二值模式(Local Binary Patter, LBP)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子,LBP特征具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点,它将图像中的各个像素与其邻域像素值进行比较,将结果保存为二进制数,并将得到的二进制比特串作为中心像素的编码值,也就是LBP特征值。LBP提供了一种衡量像素间邻域关系的特征模式,因此可以有效地提取图像的局部特征,而且由于其计算简单,可用于基于纹理分类的实时应用场景,例如目标检测、人脸识别等。

    8.图像特征提取之HOG特征

    方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功。

    9.简要阐述一下SIFT和SURF算法的异同点

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-RTF9Qmie-1634884565296)(CV总复习–传统图像处理篇.assets/image-20210523140035410.png)]

    ①尺度空间:SIFT使用DoG金字塔与图像进行卷积操作,而且对图像有做降采样处理;SURF是用近似DoH金字塔(即不同尺度的box filters)与图像做卷积,借助积分图,实际操作只涉及到数次简单的加减运算,而且不改变图像大小。

    ②特征点检测:SIFT是先进行非极大值抑制,去除对比度低的点,再通过Hessian矩阵剔除边缘点。而SURF是计算Hessian矩阵的行列式值(DoH),再进行非极大值抑制。

    ③特征点主方向:SIFT在方形邻域窗口内统计梯度方向直方图,并对梯度幅值加权,取最大峰对应的方向;SURF是在圆形区域内,计算各个扇形范围内x、y方向的Haar小波响应值,确定响应累加和值最大的扇形方向。

    ④特征描述子:SIFT将关键点附近的邻域划分为4×4的区域,统计每个子区域的梯度方向直方图,连接成一个4×4×8=128维的特征向量;SURF将20s×20s的邻域划分为4×4个子块,计算每个子块的Haar小波响应,并统计4个特征量,得到4×4×4=64维的特征向量。

    总体来说,SURF和SIFT算法在特征点的检测取得了相似的性能,SURF借助积分图,将模板卷积操作近似转换为加减运算,在计算速度方面要优于SIFT特征。

    10.比较一下SIFT,HOG和LBP这三个特征提取算法

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-3Q2NnDol-1634884565302)(CV总复习–传统图像处理篇.assets/image-20210523140105650.png)]

    11.说出几种传统算法中常用的特征检测算法

    ①FAST:Fast Feature Detector

    ②STAR:Star Feature Detector

    ③SIFT:Scale Invariant Feature Transform

    ④SURF:Speeded UP Robust Feature 加速版的具有鲁棒性的特征检测算法

    ⑤ORB:是Oriented Brief的简称,是brief算法的改进版,综合性能相对较好的算法。

    12.简述霍夫变换的原理

    使用极坐标表示一条直线,可以由参数极径和极角(r,θ) 表示。霍夫变换就采用这种表示直线的方式。即r=xcosθ+ysinθ 意味着每一对(r,θ)代表一条通过点(x,y)的直线,如果对于一个给定点(x,y),我们在极坐标对极径极角平面绘出通过它的直线,可以到一条正弦曲线(r>0 and 0<θ<2π)。对图像上所有点进行上述操作,如果两个不同点进行上述操作后发现曲线相交,则意味着他们通过同一条直线。

    以上说明,一般来说,一条直线能够通过在平面θ-r上寻找交于一点的曲线数量来检测。越多曲线交于一点则意味着这个交点表示的直线由更多点组成。可以通过设置直线上点的阈值来定义多少条曲线交于一点才能被认为是检测到一条直线。

    霍夫变换考察图像中每个点对应曲线间的交点,如果交于一点的曲线的数量超过了阈值,则可以认为这个交点所代表的参数对(r,θ)在原图像中为一条直线。

    13.简述霍夫圆变换原理

    从平面坐标圆上的点到极坐标转换的三个参数C(x0,y0,r)其中x0,y0是圆心,r 取一固定值时theta扫描360度,x y 跟着变化, 若多个边缘点对应的三维空间曲线交于一点,则他们在共同圆上,在圆心处有累积最大值,也可以用同样的阈值的方法来判断一个圆是否被检测到。

    14.简述opencv中主要有哪些模块?

    1. Core —— 核心组件模块

    作为核心组件,Core 做的事情肯定特别多,也比较基础。包括基本数据结构、动态数据结构、绘图函数、数组操作相关函数、辅助功能与系统函数和宏、XML/YML、聚类、与OpenGL 的交互操作。

    1. Imgproc 图像处理模块

    包括图像滤波、几何图像变换、混合图像变换、直方图、结构分析及形状描述、运动分析及目标跟踪、特征及目标检测。

    1. Highgui——顶层GUI及视频I/O

    包括用户界面、读/写图像及视频、QT新功能。

    1. Video——视频分析

    包括运动分析及目标跟踪。

    1. Calib3d——摄像机标定及3维重建

    包括摄像机标定及3维重建。

    1. Features2d——2维特征框架

    包括特征检测与描述、特征检测提取匹配接口、关键点与匹配点绘图及对象分类。

    1. Objdetect——目标检测

    包括级联分类器及SVM.

    1. MI——机器学习

    包括统计模型、贝叶斯分类器、最近邻分类器、支持向量机、决策树、提升、梯度提升树、随机树、超随机树、最大期望、神经网络及机器学习数据。

    1. FLann——聚类及多维空间搜索

    快速最近邻搜索及聚类。

    1. Gpu——计算机视觉中GPU加速

    GPU模块及数据结构,包含图像处理与分析模块。

    1. Photo——计算图像

    图像修复及去噪。

    1. Stitching——图像拼接

    图像拼接顶层操作函数、旋转、自动标定、仿射变换、接缝估计、曝光补充及图像融合技术。

    15. opencv中CV_8UC3代表什么意思?

    8表示8位,UC–代表–unsigned int–无符号整形,3 -代表一张图片的通道数3

    16.简述opencv中的Scalar类

    Scalar()表示具有4个元素的数组,在opencv中被大量用于传递像素值,比如RGB颜色值。如果用不到第四个参数,则不需要写出来,若只写三个参数,则opencv会认为只需要传递三个参数。

    17.简述.hpp和.h的区别

    .hpp,本质就是将.cpp的实现代码混入.h头文件当中,定义与实现都包含在同一文件,则该类的调用者只需要include该.hpp文件即可,无需再将cpp加入到project中进行编译。而实现代码将直接编译到调用者的obj文件中,不再生成单独的obj,采用hpp将大幅度减少调用project中的cpp文件数与编译次数,也不用再发布lib与dll文件,因此非常适合用来编写公用的开源库。

    18.简述一下什么是光流?

    光流(Optical flow or optic flow)是关于视域中的物体运动检测中的概念。用来描述相对于观察者的运动所造成的观测目标、表面或边缘的运动。

    19.简述常见的颜色系统

    ①RGB是最常见的颜色系统,采用人眼相似的工作机制,也被显示设备所采用。②HSV和HLS把颜色分解成色调,饱和度和亮度/明度,描述颜色更加自然,可以通过抛弃最后一个元素使算法对输入图像的光照条件不敏感。③YCrCb颜色系统在JPEG图像格式中广泛使用。④CIELab是一种在感知上均匀的颜色空间,适合用来度量两个颜色之间的距离。

    20.简述访问图像中像素的3种方法

    ①指针访问,C操作符[];②迭代器iterator;③动态地址计算。

    21.简述一下图像处理中的膨胀和腐蚀操作

    膨胀和腐蚀都是对白色(高亮)部分进行操作的。膨胀是图像中的高亮部分进行膨胀,效果图拥有比原图更大的高亮区域,腐蚀是原图中的高亮部分被腐蚀,效果图拥有比原图更小的高亮区域。从数学原理上说,膨胀就是求局部最大值,并把这个最大值赋值给参考点指定像素,这样会使图像中高亮区域逐渐增长,腐蚀与之相反。

    22.简述开运算的操作流程和使用场景

    开运算就是先腐蚀后膨胀的过程。可以用来消除小物体,在纤细点处分离物体,并且在平滑较大物体的边界的同时不明显改变其面积。

    23.简述闭运算的操作流程和使用场景

    闭运算就是先膨胀后腐蚀的过程,闭运算能够排除小型黑洞(黑色区域)。

    24.简述形态学梯度的定义和使用场景

    形态学梯度是膨胀图与腐蚀图之差,对二值图进行这一操作可以将团块(blob)的边缘突出出来,可以用形态学梯度来保留物体的边缘轮廓。

    25.简述顶帽(礼帽)运算的定义和使用场景

    顶帽是原图像与开运算的结果图之差。因为开运算的结果是放大了裂缝或者局部低亮度的区域,所以从原图中减去开运算之后的图,得到的效果图突出了比原图轮廓周围区域更加明亮的区域。顶帽运算常用来分离比临近点亮一些的斑块。在一幅图像具有大幅的背景,而微小物品比较有规律的情况下,可以使用顶帽运算进行背景提取。

    26.简述黑帽运算的定义和使用场景

    黑帽(Black Hat)运算为闭运算结果图与原图像之差。黑帽运算后的效果图突出了比原图轮廓周围的区域更暗的区域,且这一操作和选择的核的大小相关。所以,黑帽运算用来分离比邻近点暗一些的斑块。效果图有着非常完美的轮廓。

    27.简述一下漫水填充法

    漫水填充法是一种用特定的颜色填充算法填充连通区域,通过设置可连通像素的上下限以及连通方式来达到不同的填充效果的方法。漫水填充经常用来标记或者分离图像的一部分进行处理或分析。简单说,就是自动选中和种子点相连的区域,接着将该区域替换成指定的颜色。

    28.简述一下仿射变换的定义

    仿射变换,又称仿射映射,是指在几何中,一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移,变换为另一个向量空间的过程。它保持了二维图形的平直性(直线变换之后依然是直线)和平行性。一个任意的仿射变换都能表示为乘以一个矩阵(线性变换)接着再加上一个向量(平移)的形式。

    29.简述一些图像金字塔的种类和区别

    一般情况下有两种类型的图像金字塔,分别是:高斯金字塔(Gaussianpyramid): 用来向下采样,主要的图像金字塔;拉普拉斯金字塔(Laplacianpyramid): 用来从金字塔低层图像重建上层未采样图像,在数字图像处理中也即是预测残差,可以对图像进行最大程度的还原,配合高斯金字塔一起使用。两者的简要区别:高斯金字塔用来向下降采样图像,拉普拉斯金字塔用来从金字塔低层图形中向上采样,重建一个图像可以将拉普拉斯金字塔理解为高斯金字塔的逆形式。

    30.简述凸包的定义

    给定二维平面上的点集,凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边形,它能包含点集中所有的点。理解物体形状或轮廓的一种比较有用的方法便是计算一个物体的凸包。

    31.简述反向投影的定义和使用场景

    反向投影是一种记录给定图像中的像素点如何适应直方图模型像素分布的方式。简单的讲,就是首先计算某一特征的直方图模型,然后使用模型去寻找图像中存在的该特征。反向投影用于在输入图像(通常较大)中查找与特定图像(通常较小)最匹配的点或者区域,也就是定位模板图像出现在输入图像的位置。

    32.简述harris角点检测算法原理和使用场景

    harris角点检测时一种直接基于灰度图像的角点提取算法,稳定性高,尤其对于L型角点检测精度高。但是由于采用了高斯滤波,运算速度相对比较的慢,角点信息有丢失和位置偏移的现象,而且角点提取有聚簇现象。

    33.简述一下分水岭算法

    分水岭算法是一种图像区域分割法,在分割的过程中,它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据,从而将在空间位置上相近并且灰度值相近的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓,封闭性是分水岭算法的一个重要特征。分水岭算法常用的操作步骤:分水岭算法常用的操作步骤:彩色图像灰度化,然后再求梯度图,最后在梯度图的基础上进行分水岭算法,求得分段图像的边缘线。

    参考链接

    https://wenku.baidu.com/view/b859ece474a20029bd64783e0912a21615797f5e.html

    https://blog.csdn.net/obsorb_knowledge/article/details/103469504

    https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901

    https://senitco.github.io/2017/06/27/image-feature-surf/

    https://blog.csdn.net/shenziheng1/article/details/72582197

    https://blog.csdn.net/qq_35372102/article/details/105482115

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/41678732

    https://blog.csdn.net/dengheCSDN/article/details/76651197

    https://blog.csdn.net/f_zyj/article/details/51735416

    https://blog.csdn.net/f_zyj/article/details/51735416

    https://blog.csdn.net/qq_44262417/article/details/89365673

    https://www.cnblogs.com/sddai/p/10330756.html

    https://blog.csdn.net/weixin_46196863/article/details/112191252

    https://blog.csdn.net/lly_117/article/details/80324898

    https://www.cnblogs.com/KAVEI/p/14730446.html

    展开全文
  • 简介:如何使用实时计算 Flink 搞定实时数据处理难题?本文由阿里巴巴高级技术专家邓小勇老师分享,从实时计算的历史回顾着手,详细介绍了阿里云实时计算 Flink 的核心优势应用场景,文章内容主要分为以下四部分:...
    简介:如何使用实时计算 Flink 搞定实时数据处理难题?本文由阿里巴巴高级技术专家邓小勇老师分享,从实时计算的历史回顾着手,详细介绍了阿里云实时计算 Flink 的核心优势与应用场景,文章内容主要分为以下四部分:历史回眸、选择理由、产品介绍、未来可期

    作者:邓小勇(静行)

    摘要:
    如何使用实时计算 Flink 搞定实时数据处理难题?本文由阿里巴巴高级技术专家邓小勇老师分享,从实时计算的历史回顾着手,详细介绍了阿里云实时计算 Flink 的核心优势与应用场景,文章内容主要分为以下四部分:

    ● 历史回眸
    ● 选择理由
    ● 产品介绍
    ● 未来可期

    众所周知,阿里云的 Slogan 是“计算是为了无法计算的价值”。计算的实体是数据,但是随着时间的推移,数据的价值其实是逐渐递减的。如何从数据产生开始,尽早地发掘它的最大价值,成为实时计算不懈追求的目标。

    随着技术的发展, Flink 已经成为实时计算的工业标准,越来越多的公司正在使用 Flink 作为自己实时计算的工具。在实时计算领域,阿里云也在不断地探索,并推出了实时计算 Flink 的产品。

    本篇内容将通过四个方面,围绕云上实时计算 Flink 向大家展开介绍。

    一、 实时计算的历史回顾

    (一)实时计算发展时间轴

    2013年

    阿里内部已经上线了一些实时计算的典型场景,比如搜索引擎实时增量索引等等。

    2015年

    阿里建设了一个实时计算平台并在内部上线,并承接了当年双11 GMV大屏等关键业务。这些业务的开展,开启了实时计算 Flink 在阿里巴巴的发展。

    2016年7月

    实时计算1.0版本公测。采用Galaxy(基于Storm引擎开发),打响了实时计算上云的第一枪,比业界其他产品都要早。

    image.png

    2017年10月

    阿里基于 Blink 引擎的实时计算2.0版本上线并公测。该版本是基于大集群的全托管,只能运行SQL。当时用户的环境需要VPC,在这种大集群的情况下,要跟不同用户的VPC打通是一个比较大的问题。同时,由于是大集群,无法做到很好的隔离,也就意味着对SQL里面的UDF以及DataStream这些用户自定义逻辑互不影响得运行,所以只能推出纯SQL的作业模式。

    2018年10月

    实时计算2.0独享模式商业化。独享模式是指每个用户拥有独立的小集群,每个小集群跟用户的VPC通过 ENI无缝连接。在这种情况下,既做到了跟用户 VPC内上下游的连接,同时又能做好的物理隔离,解决了大集群很多功能限制的问题。

    2019年的9月

    实时计算基于 Flink 3.0半托管模式公测。由于一些大用户,需要对整个运行环境需要有比较好的掌控,于是我们推出了基于VVP(Ververica Platform)的实时计算半托管模式,即实时计算3.0半托管版本。这个版本是基于中德合作共建的一站式平台VVP,主要支持Yarn和K8S两大主流的调度引擎。用户可以登录K8S或者Yarn,去操作和管控自己的任务,同时也能享受到VVP提供的一些增值服务。

    2020年5月

    实时计算3.0全托管模式公测。相对于2.0版本,阿里推出了一种全新的全托管模式。

    2.0版本底层是基于ECS机器这种资源方式,当用户资源不足的时候,扩容需要扩整台ECS机器,这种弹性有两个缺点,一是速度比较慢,二是整个ECS机器比较重,当用户只需要比如 1core资源的时候,需要弹出整台机器去满足用户的业务,不够灵活。同时由于为每个用户维护一套集群,对于系统运维来说也是一个巨大的挑战。

    实时计算3.0版本推出的基于 Flink 引擎的全新全托管模式,背后是每个Region一套大集群。既能跟用户的VPC打通,又能做到充分隔离,用户就能够运行SQL的UDF和DataStream等作业,并保持跟社区的绝对兼容,按量付费,同时也给运维带来便利。这个版本也是业界在云化实时计算领域里的先行者。

    (二)实时计算领域大事件

    之前在阿里云上的实时计算是基于Blink和RealtimeCompute(产品)的模式,德国是基于 Apache Flink 引擎和VervericaPlatform(产品)的模式。2019年双方合作后,大家统一将基础引擎调整为Apache Flink,并在上面添加增值插件,同时在阿里云上的产品统一以RealtimeCompute提供给用户,powered by Ververica。这样做的主要目的是通过共建的核心引擎和增值的插件,提升商业化能力,打造全球统一的技术品牌Ververica,在阿里云上继续使用原来的产品形态RealtimeCompute。

    image.png

    那么整个的关系是怎样的呢?

    基于 Apache Flink ,阿里做了很多增值项,比如说Connecter、SQL增强、StateBackend增强等等。将这些能力产品化到阿里云上,这就是RealtimeCompute。随着RealtimeCompute对用户的接入和用户不断的反馈,从而不断丰富商业化的基本功能。这些功能又进一步抽象,再推回到Apache Flink社区中,从形成了社区、企业和产品良性循环发展的状态。

    image.png

    阿里技术致力于做最好的实时计算,所谓最好包括性能更强,功能更多,易用性更好。就像产品的Slogan“实时即未来”所表达的,希望更多的计算场景采用实时计算,更多的业务使用 Flink ,希望用 Flink 推动整个实时计算的发展。

    2015年开始,实时计算 Flink 积累了很多基于不同业务领域的场景,包括实时大屏场景、实时机器学习、实时的ETL场景和实时数仓场景等。同时覆盖互联网、在线教育、新零售、交通出行、金融财富等各个领域,培育了很多标杆客户(见下图表格)。这些客户既扩大了对 Flink 的使用,同时客户们宝贵的场景和反馈也促进了实时计算 Flink 的优化和发展。

    二、 为什么选择实时计算Flink

    互联网发展到今天,业务实时化趋势越来越强。在在线应用、在线ML、实时风控、实时ETL等各行各业领域,实时计算的发展越来越越好,实时计算的需求也越来越强。下面罗列了四个选择实时计算Flink的理由。

    理由一 上云优势

    云上实时计算 Flink 具有“云”的天然优势。

    ● 成本的优势:在云上的实时计算,节省了用户建设和维护基础设施的成本,比如说机房、网络等等。
    ● 灵活的优势:一块业务的发展是需要多个引擎或者多款产品的组合,如果用户选择自建,不仅需要建设各个产品,还无法实现按需选择;但是在云上,用户可以根据自己的需要选择需要的产品。
    ● 扩展性的优势:在线下自建,用户需要提前预估好资源,预估多了可能造成资源浪费,预估少了不一定能够扛过业务的峰值。 而在云上可以实现按需索取,更具弹性,完全契合业务需求。

    理由二 原创出品

    实时计算 Flink是阿里与 Flink 原创团队中西合璧共同打造的一个国际化产品。完全兼容社区,用户的作业甚至基本不需改动,就可以平迁到实时计算 Flink中。如果遇到一些用户问题,也可以及时地反馈给社区,并迅速修复。同时,在 Apache Flink 的基础之上,提供了丰富的增值能力,这些能力对云上的使用场景尤为重要,也成为实时计算Flink带给用户的核心价值。

    理由三 丰富经验

    对于实时计算 Flink ,阿里具有丰富的实践经验。阿里巴巴已经使用实时计算 Flink 近10年时间,承接了全阿里集团的实时业务,经历过多次双11的实战大考,在这期间大量的经验和业务场景被积累下来,直接赋能用户。而这些经验和业务场景,是需要用户自己经过漫长时间和人力投入才能获得的。

    理由四 企业增值

    首先是Connector“多”。

    Flink的输入输出需要对接不同上下游,而在阿里云上下游存储也比较多,实时提供的 Connector 基本覆盖了目前云上所有的数据存储,包括开源的和商业的,而这在社区是远远少于企业版的;并且针对一些重要场景的多次打磨和特殊优化,无缝衔接上下游。

    添加了更多内置函数,可以为用户提供垂直领域的函数,使用户做到开箱即用。 “多”还指对系统和业务的监控指标非常多。这些监控指标能够让用户更直接的看到整个系统的情况,省去了自己埋点或查询资料。实时计算的运维也对接了阿里云的运维体系,如果用户有使用阿里云的经验,就可以无缝的使用阿里云的运维工具来维护自己的实时计算 Flink 的任务。

    其次是“快”,指更快的实时计算能力。

    如何做到更快的实时计算呢?在 Apache Flink 基础之上,自研流计算存储引擎Gemini,平均优于开源性能1倍以上。并对某些SQL或 Table API算子进行了深度优化,部分性能也能领先开源2倍。

    版本更新速度快,社区的新版本可以在阿里云上很快地发布出来,同时部分功能也可以优先于社区让用户提前得到体验。提前使用的功能,用户也不用担心只在阿里云上有,后续还能推回到社区中。

    作为企业级产品,7×24小时的服务可以在规定时间里响应客户并及时处理客户问题。如果遇到bug也可以先于社区发布提前解决。

    第三是“好”,主要体现在跟整个云环境技术环境的集成,包括账号权限体系、存储告警、日志链路等等。对于Yarn 和K8S做了深度的优化,对于作业的提交时间以及大量作业提交运行的调度能力都做了深度的优化,达到生产级可用。这些优化都是在阿里巴巴集团内部使用并检验过后再发布到云上的。

    另外,实时计算 Flink 还提供了Web Console,实现一站式开发调试运维服务,用户可以通过白屏化的方式去操作作业。

    阿里还提供了全链路的智能诊断工具,可以让用户更智能的分析、诊断作业的问题,并且给出智能提示。

    最后,阿里提供了OpenAPI,可以让用户做二次开发,方便集成自有系统中去。

    实时计算 Flink内置元数据集成,同时也可以与外界的HMS等元数据系统打通。SQL开发基本上已经成为大数据开发的趋势,用户可以在Web上编辑、调试、运行SQL,或发现SQL问题。同时集成了 Alink 的能力,通过 Flink 来实现传统机器学习的算法。

    image.png

    “省”是用户最关心的,如何省资源、省人力和省钱等。实时计算 Flink为用户提供了单作业粒度的AutoPilot能力,这就意味着随着任务运行,假设遇到业务波峰需要更大并发和更多资源,或遇到波谷需要释放掉并发或资源,可以帮助用户进行自动调节。跟上文提到的实时计算3.0全托管形态深度的结合,单作业可以自动调优,用户还可以根据所需资源按量付费,弹性扩缩容,从而节省成本。

    对于全托管用户,7×24小时运维服务可以为用户节省很多人力成本;对于半托管用户,实时计算 Flink也提供了专业的技术支持,去定位用户问题并给出解决方案。对于全链路的开发运维以及完整的作业生命周期管理,实时计算 Flink也为用户节省了不少时间成本。

    三、 实时计算Flink产品介绍

    实时计算 Flink 的产品介绍主要包括:产品技术栈、云上产品形态和实时打通上下游。

    (一) 产品技术栈

    如下图所示,整个产品技术站分为以下几个部分(由下往上):

    image.png

    计算资源,包括物理机、虚拟机等等。实时计算 Flink 的运行需要一套分布式文件系统,这些文件系统在阿里云上主要用通过OSS、HDFS等分布式文件系统实现。关于调度系统,最主要的是支持了当前比较热门的Yarn和K8S两种调度系统,充分满足了不同调度系统体系用户的需求。

    上层是 Ververica Platform。首先基于Apache Flink 做了增值插件,包括上文提到GeminiStateRockend、对SQL的优化和丰富的Connector;在任务管控层采用微服务架构,给用户提供整个作业生命周期的管理,Web的开发和查看,SQL的开发以及AutoPilot的能力等等。在这做了更多任务管理上的增值和优化。最终的目标是让Apche Flink企业化版本提供一站式处理能力,并提供更多优化插件。

    (二) 云上产品形态

    阿里云的实时计算 Flink这款产品已经成为开源引擎商业化的新星。目前在公共云上,主要有全托管和半托管两种形态,全托管主要适合那些关注业务发展但是不关心集群运维的用户,也就是托管集群的形态。我们强烈推荐使用 Flink 全托管,跟社区完全兼容,无缝跟上下游打通,相互安全隔离,又能按量付费。

    image.png

    半托管主要是将整个Ververica Platform部署到用户的环境中,用户的环境可以是Yarn也可以是K8S。目前半托管的这两款产品都已经商业化,并且仅收取 ECS的费用,对于Yarn或者K8S有偏好的用户,可以选择这两款产品。

    (三) 实时打通上下游

    不管选择哪种产品形态,都要做到打通用户上下游,像数据总线、日志服务、消息队列这样的一些流式表能够流进 Flink ,像表格存储、数据库服务等等能够作为维表。对于一些大型的存储,像MaxCompute,Hbase,OSS数据量不是特别大的情况下,也能够以维表方式加载进来。同时,这些系统也可以做出 Flink 的输出,供用户业务使用。

    image.png

    实时计算 Flink 直接将用户的流式存储作为上游,用户的一些查询存储作为维表,然后再输出到用户的环境中,不需要做数据搬移,可以自动跟用户的环境打通并完成复杂的逻辑计算。

    四、 实时计算 Flink 未来可期

    对于未来的发展,阿里云实时计算 Flink摩拳擦掌,信心满满。

    产品功能持续推出

    SQL的建设正在逐渐完备,比如SQL Preview能力能够提前在SQL提交之前就能够得到SQL的部分产出,用来判断SQL的逻辑是否正确;通过 Flink Session 提交任务,更快且节省成本;更智能的AutoPilot能力,为用户进一步节省成本;还会在SQL层进行深度优化,不断提高运行性能;对于长时间运行的 Flink ,我们将Debug和TrouleShooting能力作为主要建设目标,让用户能够方便地定位目前作业的状态以及健康程度;添加常用的监控报警,让用户能够及时感知作业的异常。

    产品介绍持续更新

    通过入门篇、实操篇和高级篇,由浅入深地持续为大家介绍产品。

    入门篇主要介绍产品的概念以及应用场景如何开通等等;实操篇主要介绍基于实时计算 Flink 用户如何去写自己DataStream作业和SQL作业,如何使用一些AutoPilot等基础的功能;高级篇主要介绍如何使用实时计算 Flink 做Trouble Shooting和更有效的配置,比如 Flink 的内存资源调优等等。

    关于阿里巴巴高级技术专家邓小勇(静行)

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    2010年加入阿里巴巴,参与搜索Dump中心的数据处理工作。后加入现在的计算平台,先后负责实时数据同步、离线数据同步、实时数据转离线处理等领域的工作。通过这些工作的历练,与大数据传输和处理结下了不解之缘。

    2015年开始到现在,专注在实时计算建设和发展上,经历了几代实时计算的建设,目前是VVP 建设的负责人,主要负责实时计算在阿里集团、阿里云公共云和混合云的产品化建设。

    原文链接:https://developer.aliyun.com/article/780633?

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空空如也

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中心计算与处理模式的缺点是