計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用精選(九篇)

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第1篇：計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用范文

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)以及圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)作為一種新興的技術(shù)，其被廣泛應(yīng)用在軍事、醫(yī)學(xué)、工業(yè)以及農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域[1]。一般而言，計(jì)算機(jī)及視覺技術(shù)應(yīng)用在農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)前、生產(chǎn)中以及生產(chǎn)后等各個(gè)環(huán)節(jié)，其主要就是鑒別植物種類，分級(jí)和檢測農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)。計(jì)算機(jī)視覺相較于人類視覺而言，其具有更多的優(yōu)點(diǎn)，能夠有效提高農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)率，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與管理的智能化和自動(dòng)化，促進(jìn)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

一、計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)概述

計(jì)算機(jī)視覺主要是指利用計(jì)算機(jī)來對(duì)圖像進(jìn)行分析，從而控制某種動(dòng)作或者獲取某描述景物的數(shù)據(jù)，是人工智能與模式識(shí)別的重要領(lǐng)域。計(jì)算機(jī)視覺興起于20世紀(jì)70年代，其涉及的學(xué)科范圍較為廣泛，包括視覺學(xué)、CCD技術(shù)、自動(dòng)化、人工智能、模式識(shí)別、數(shù)字圖像處理以及計(jì)算機(jī)等。就目前而言，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)主要以圖像處理技術(shù)為核心，是通過計(jì)算機(jī)視覺模擬人眼，并利用光譜對(duì)作物進(jìn)行近距離拍攝，運(yùn)用數(shù)字圖像處理以及人工智能等技術(shù)，對(duì)圖像信息進(jìn)行分析和研究。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)主要步驟包括采集圖像、分割圖像、預(yù)處理、特征提取、處理和分析提取的特征等[2]。

二、農(nóng)業(yè)機(jī)械中計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用分析

一般而言，農(nóng)業(yè)機(jī)械中計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用，主要表現(xiàn)在以下三個(gè)方面：一是田間作業(yè)機(jī)械中的應(yīng)用；二是農(nóng)產(chǎn)品加工機(jī)械中的應(yīng)用；三是農(nóng)產(chǎn)品分選機(jī)械中的應(yīng)用。

（一）田間作業(yè)機(jī)械中的應(yīng)用

在田間作業(yè)機(jī)械中，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用較晚。近年來，由于環(huán)境保護(hù)政策的提出，在農(nóng)田作業(yè)的播種、植保以及施肥機(jī)械中的應(yīng)用越來越廣泛。在田間作業(yè)的過程中應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)時(shí)，主要應(yīng)用在苗木嫁接、田間鋤草、農(nóng)藥噴灑、施肥以及播種等方面[3]。為了有效識(shí)別雜草，對(duì)除草劑進(jìn)行精確噴灑，相關(guān)研究人員分析了美國中西部地區(qū)常見的大豆、玉米以及雜草二值圖像的形態(tài)學(xué)特征，發(fā)現(xiàn)植物長出后14～23天內(nèi)能夠有效區(qū)別雙子葉和單子葉的效果，準(zhǔn)確率最高達(dá)到90%。在1998年開發(fā)出Detectspary除草劑噴灑器，其能夠有效識(shí)別雜草，在休耕季節(jié)時(shí)，其相較于播撒而言，能夠減少19%～60%的除草劑用量。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，農(nóng)藥的粗放式噴灑是污染嚴(yán)重，效率低下的環(huán)節(jié)，為了有效改變這種現(xiàn)狀，Giler D.K.等研制出能夠精量噴霧成行作物的裝置。該系統(tǒng)主要是利用機(jī)器視覺導(dǎo)向系統(tǒng)，使噴頭能夠與每行作物上方進(jìn)行對(duì)準(zhǔn)，并結(jié)合作物的寬度，對(duì)噴頭進(jìn)行自動(dòng)調(diào)節(jié)，確保作物的寬度與霧滴分布寬度具有一致性，從而有效節(jié)省農(nóng)藥。一般而言，該系統(tǒng)能夠促使藥量減少66%，提高霧滴沉降效率和施藥效率，減少農(nóng)藥對(duì)環(huán)境產(chǎn)生的影響。

（二）農(nóng)產(chǎn)品加工機(jī)械中的應(yīng)用

隨著信息技術(shù)以及計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)被廣泛應(yīng)用在農(nóng)產(chǎn)品加工的自動(dòng)化中。如Jia P等提出了圖像處理算法，該算法主要是以鲇魚水平方向與主軸的形心位置和夾角為依據(jù)，檢測鲇魚的方位以及背鰭、腹鰭、頭、尾的位置，從而確定最佳的下刀位置。此外，我國的黃星奕等人在研究胚芽米的生產(chǎn)過程時(shí)，在不經(jīng)過染色的情況下，對(duì)胚芽米的顏色特性等進(jìn)行分析，得出胚芽米顏色特征的參數(shù)為飽和度S。同時(shí)利用計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，自動(dòng)無損檢測胚芽精米的留胚率，其結(jié)果與人工評(píng)定的結(jié)果大體一致。

（三）農(nóng)產(chǎn)品分選機(jī)械中的應(yīng)用

在分級(jí)和鑒定農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)時(shí)，可以利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)其進(jìn)行無損檢測。一般計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)不需對(duì)測定對(duì)象進(jìn)行接觸，可以直接利用農(nóng)產(chǎn)品的表面圖像，分級(jí)和評(píng)估其質(zhì)量，其具有標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、識(shí)別率高一級(jí)效率高等優(yōu)勢。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在檢測農(nóng)產(chǎn)品時(shí)，主要集中在谷物、蔬菜以及水果等方面。Chtioui Y等人提出了結(jié)合Rough sets理論，利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)蠶豆品質(zhì)的方法進(jìn)行評(píng)價(jià)。該理論通過不同的離散方法對(duì)石頭、異類蠶豆、過小、破損以及合格等進(jìn)行有效區(qū)分，并利用影色圖像，對(duì)其特征參數(shù)進(jìn)行分類，最終分類的結(jié)果相比于統(tǒng)計(jì)分類結(jié)果，兩者具有較好的一致性。

第2篇：計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用范文

關(guān)鍵詞 視覺識(shí)別；opencv；嵌入式系統(tǒng)；ARM；CMOS

中圖分類號(hào)TP39 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A 文章編號(hào) 1674-6708（2013）90-0224-02

1 概述

計(jì)算機(jī)識(shí)別系統(tǒng)一直計(jì)算機(jī)電子類研究的熱點(diǎn)，隨著各項(xiàng)技術(shù)的進(jìn)步，這一工作的實(shí)現(xiàn)越來越容易，利用一些成熟的識(shí)別函數(shù)，實(shí)現(xiàn)圖像的精確識(shí)別是本文的主要工作，在設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)過程中制作了一種小型的低功耗嵌入式設(shè)備來實(shí)現(xiàn)這一功能。本文通過開發(fā)一個(gè)圖像識(shí)別的嵌入式系統(tǒng)，開發(fā)CMOS攝像頭的驅(qū)動(dòng)程序，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高速采集，并利用ARM9處理作為中央處理器將采集的圖像信息分析加工成與人眼識(shí)別效果相當(dāng)?shù)膮?shù)。

2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

2.1系統(tǒng)設(shè)計(jì)

本文應(yīng)用的OpenCV全稱是Open Source Computer Vision Library，是Intel公司支持的開源計(jì)算機(jī)視覺庫。它使用類c語言和cplus語言實(shí)現(xiàn)的，程序模塊化程度高，可以打包成函數(shù)或者函數(shù)庫，對(duì)圖像處理的函數(shù)接口都進(jìn)行了簡單通用的封裝，能夠?qū)崿F(xiàn)基本的視覺識(shí)別并且算法通用。它的應(yīng)用領(lǐng)域有人機(jī)互動(dòng)、物體識(shí)別、圖象分割、人臉識(shí)別、動(dòng)作識(shí)別、運(yùn)動(dòng)跟蹤、機(jī)器人視覺[1]。

2.2硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)

計(jì)算機(jī)龐大的種類中，有一個(gè)系列被命名為“嵌入式”計(jì)算機(jī)，嵌入式與普通計(jì)算機(jī)最大的區(qū)別就是其專用性比較強(qiáng)，可以根據(jù)需求，自由的增減接口、設(shè)備等。通過對(duì)當(dāng)前嵌入式系統(tǒng)“生態(tài)環(huán)境”的對(duì)比，技術(shù)應(yīng)用比較廣泛，而且在工業(yè)和消費(fèi)電子產(chǎn)品中具有大量的開發(fā)團(tuán)隊(duì)和開源軟件系統(tǒng)支持的是ARM系列嵌入式系統(tǒng)。目前ARM系統(tǒng)的主要芯片從ARM7到最新的CORTEXA9都有相當(dāng)數(shù)量的產(chǎn)品，但從性價(jià)比和驅(qū)動(dòng)數(shù)量來說，ARM9具有強(qiáng)大的優(yōu)勢，本系統(tǒng)就采用ARM9系列處理器中一款自帶CMOS攝像頭采集接口的芯片作為核心處理器。

在實(shí)際研發(fā)過程中，由于2.0雙排插針在試驗(yàn)中不方便外界信號(hào)線和測試調(diào)試，通過進(jìn)一步寬展其接口，我們?cè)O(shè)計(jì)與制作了一個(gè)接口擴(kuò)展板。

2.3軟件實(shí)現(xiàn)

軟件部分采用linux2.6內(nèi)核，精簡化linux操作系統(tǒng)，通過對(duì)不需要的內(nèi)部插件進(jìn)行精簡，整個(gè)操作系統(tǒng)，包括驅(qū)動(dòng)程序在內(nèi)不超過60M字節(jié)，而且運(yùn)行速度可以保證，由于系統(tǒng)功能集中，文件系統(tǒng)和應(yīng)用程序運(yùn)行資源需求固定，所以能夠長期穩(wěn)定運(yùn)行，功耗也比較低，具有小型化，便攜性，低功耗的特點(diǎn)。為保證系統(tǒng)的穩(wěn)定和速度，采用了嵌入式驅(qū)動(dòng)模式，將CMOS接口的驅(qū)動(dòng)程序和內(nèi)核統(tǒng)一編譯，體積更小，運(yùn)行更穩(wěn)定。

確定操作系統(tǒng)和平臺(tái)之后，在應(yīng)用程序開發(fā)過程中重點(diǎn)采用了opencv中一些庫函數(shù)。OpenCV具有眾多函數(shù)庫，OpenCV 擁有包括 500 多個(gè)C函數(shù)的跨平臺(tái)的中、高層 API。它不依賴于其它的外部庫――盡管也可以使用某些外部庫。

利用piggingny 算法做邊緣檢測，其函數(shù)為：

void cvpiggingny（ const CvArr* catchimage， CvArr* edges， double threshold1，

double threshold2， int aperture_size=3 ）；

函數(shù)中catchimage為輸入圖像；edges為輸出的邊緣圖像；threshold1為第一個(gè)閾值 ；threshold2 為第二個(gè)閾值；aperture_size 為Sobel 算子內(nèi)核大小。

函數(shù) cvpiggingny 采用 PIGGINGNY 算法發(fā)現(xiàn)輸入圖像的邊緣而且在輸出圖像中標(biāo)識(shí)這些邊緣。threshold1和threshold2 分別為大閾值和小閾值，在圖像邊界確定過程中，邊緣是否連接由最小的閾值來限定，而那些屬于圖像邊界則由大的閾值來控制[2]。

在進(jìn)行邊界確定和繪制之前，有些涉及二值化的問題，可以用不同的顏色轉(zhuǎn)換方法實(shí)現(xiàn)，比如用色彩空間轉(zhuǎn)換法。有一種轉(zhuǎn)換方法用到了Bayer 模式，這是一種廣泛應(yīng)用于 CCD 和 CMOS 攝像頭圖像數(shù)據(jù)處理的模式。它允許從一個(gè)單獨(dú)平面中得到彩色圖像，然后對(duì)初步處理的圖像進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析，利用二值化后對(duì)閾值的選擇進(jìn)行測試并進(jìn)行形狀的模糊識(shí)別。

得到訓(xùn)練成熟的分類器，就可以實(shí)際應(yīng)用與圖像識(shí)別。但輸入圖像識(shí)別區(qū)域必須與訓(xùn)練樣本具有相同的尺寸才能保證識(shí)別效果。分類器的值可以有兩個(gè)，一個(gè)為0，一個(gè)為1，0表示圖片的數(shù)據(jù)特征經(jīng)檢測不符合現(xiàn)在分類器的目標(biāo)，1就是符合的意思。如果圖像采集的尺寸大小不同則可以分區(qū)域進(jìn)行單獨(dú)處理。大圖片分多個(gè)區(qū)域，小圖片則置于正中心用白色背景補(bǔ)充整副圖像。為了提高適應(yīng)性，可以設(shè)計(jì)類別分支模塊有多個(gè)尺寸，根據(jù)目標(biāo)物體大小進(jìn)行自動(dòng)選擇，試驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)類別分支模塊被設(shè)計(jì)為可以進(jìn)行尺寸調(diào)節(jié)的類型后效果非常好，這比只改變待檢圖像的尺寸更好[4]。工作流程變成了多次掃描，第一次進(jìn)行整體區(qū)域劃分，接下來進(jìn)行單個(gè)區(qū)域分析并分級(jí)，然后對(duì)不同數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，效果自然是好了，但這樣會(huì)增加識(shí)別時(shí)間[5]。

在不同的分類器中，算法和實(shí)現(xiàn)過程都有區(qū)別，形成了各式各樣特點(diǎn)的分類器。有的以檢測目標(biāo)區(qū)域的大小和探測物體的形狀面積進(jìn)行對(duì)比，只有當(dāng)面積達(dá)到一定的數(shù)據(jù)量才能進(jìn)行相應(yīng)比例的檢測。比如可以設(shè)定這個(gè)比例是1：3的關(guān)系。就是當(dāng)檢測目標(biāo)的區(qū)域內(nèi)有效的黑色邊框包含的面積和檢測數(shù)據(jù)采集區(qū)域的面積之比為1：3時(shí)，就屬于該比例系數(shù)規(guī)定的檢測算法，才可以用這一級(jí)別的分類器進(jìn)行識(shí)別，這主要是為保證識(shí)別的準(zhǔn)確性。

3 測試結(jié)果

3.1針對(duì)彩色笑臉的多臉譜識(shí)別

3.2真實(shí)頭像識(shí)別

4結(jié)論

OpenCV包含的程序和函數(shù)非常多，匯集了全球精英的智慧和勞動(dòng)成果，同時(shí)又是開源代碼，可以讓更優(yōu)秀的人去更改和提高，如果能夠很好的加以利用，可大大提高工作效率。有些識(shí)別程序甚至不需要添加外部支持也可以直接編譯連接形成可執(zhí)行應(yīng)用程序。

對(duì)于這種開源系統(tǒng)的移植非常便捷，無論做專用的DSP還是嵌入式系統(tǒng)都有其開源的強(qiáng)大優(yōu)勢和通用的接口標(biāo)準(zhǔn)。而標(biāo)準(zhǔn)的API將簡化計(jì)算機(jī)視覺程序和解決方案的開發(fā)，OpenCV致力于成為這樣的標(biāo)準(zhǔn)API[6]。OpenCV的程序開發(fā)中，對(duì)于自由使用也有一定的限制，但它只是限制性的表明你的應(yīng)用也要開源，如果要進(jìn)行相應(yīng)的商業(yè)開發(fā)則需要進(jìn)行版權(quán)說明，無論哪種情況都是免費(fèi)的，不需要擔(dān)心專利等問題。它為Intel Integrated Performance Primitives （IPP） 提供了透明接口。在某些嵌入式系統(tǒng)上運(yùn)行時(shí)，系統(tǒng)不會(huì)提示你加載某些程序，而是會(huì)利用其透明接口自動(dòng)實(shí)現(xiàn)。

本文中圖像識(shí)別的復(fù)雜程度并不高，但是能夠完整實(shí)現(xiàn)小型嵌入式系統(tǒng)的圖像輪廓識(shí)別。對(duì)于目前無人駕駛汽車等領(lǐng)域有積極的應(yīng)用價(jià)值。隨著嵌入式系統(tǒng)的普及應(yīng)用，通過對(duì)開源視覺庫的進(jìn)一步研究，將其移植到小型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中是可行的，為此本文首先確定硬件系統(tǒng)平臺(tái)，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行應(yīng)用軟件庫的開發(fā)，使得運(yùn)行精簡指令集的嵌入式系統(tǒng)也能夠具有與通用計(jì)算機(jī)一樣的圖像識(shí)別能力。

參考文獻(xiàn)

[1]聶偉樂，瞿建榮.基于OpenCV的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)光流算法仿真[J].應(yīng)用光學(xué)，2008，29（6）：8-67.

[2]呂學(xué)剛，于明，劉翠響.IPL和OpenCV在VC++環(huán)境下的應(yīng)用[J].微型電腦應(yīng)用，2003，19（1）：33-35.

[3]何臻祥，陳波.基于三星S3c2440bootloader的研究[J].軟件開發(fā)與應(yīng)用，2008，27（6）：92-94.

[4]張維承，王勇.原始套接字在嵌入式Internet通信協(xié)議中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2002（19）：29-30，74.

第3篇：計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用范文

電力系統(tǒng)自動(dòng)化是電力系統(tǒng)的發(fā)展趨勢，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷成熟，應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓展，在電力自動(dòng)化系統(tǒng)中的信息輸入、輸出甚至是存儲(chǔ)和傳輸中都應(yīng)用了計(jì)算機(jī)技術(shù)。鑒于電力系統(tǒng)具有功能復(fù)雜，分布范圍廣，管理調(diào)度較為集中等特點(diǎn)，故基于計(jì)算機(jī)的視覺圖像技術(shù)在電力自動(dòng)化系統(tǒng)中具有非常廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域和應(yīng)用前景。如結(jié)合紅外成像技術(shù)對(duì)線路設(shè)備進(jìn)行監(jiān)測、應(yīng)用遙感技術(shù)和工業(yè)電視技術(shù)分擔(dān)工作人員的工作壓力等。

如果能夠?qū)⒒趫D像識(shí)別和圖像處理的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)安全合理的應(yīng)用到電力系統(tǒng)中，可以對(duì)電力系統(tǒng)的智能監(jiān)控和處理。目前，已有部分應(yīng)用實(shí)例投入使用，如利用紅外圖像分析技術(shù)對(duì)電力設(shè)備進(jìn)行簡單識(shí)別、結(jié)合傳感器等對(duì)火電廠煤粉鍋爐火焰燃燒狀態(tài)的判斷等。

二、計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在電力系統(tǒng)自動(dòng)化中的應(yīng)用

計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)是通過對(duì)采集到的數(shù)據(jù)圖像進(jìn)行處理和分析來模擬和研究微觀或者宏觀層面視覺功能的技術(shù)。具體到電力系統(tǒng)自動(dòng)化領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)主要被應(yīng)用在三個(gè)方面，分別為地區(qū)調(diào)度實(shí)時(shí)監(jiān)控、設(shè)備運(yùn)行負(fù)荷控制和變電站自動(dòng)化監(jiān)控和處理。其中，地區(qū)調(diào)度實(shí)時(shí)監(jiān)控中的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)功能與中心調(diào)度監(jiān)控系統(tǒng)相似，都是通過多臺(tái)計(jì)算機(jī)和圖像采集設(shè)備實(shí)現(xiàn)對(duì)電力設(shè)備運(yùn)行的監(jiān)控和對(duì)電力的實(shí)時(shí)調(diào)度等。而設(shè)備運(yùn)行負(fù)荷控制通常需要利用工頻或者聲頻參與控制，還無法完全脫離人的視覺參與實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制。變電站自動(dòng)化監(jiān)控和處理是變電站自動(dòng)化發(fā)展的方向，該技術(shù)是利用計(jì)算機(jī)，通過對(duì)實(shí)時(shí)狀態(tài)進(jìn)行視頻監(jiān)控和數(shù)據(jù)處理，以實(shí)現(xiàn)無人值守的自動(dòng)化運(yùn)行模式。

典型的應(yīng)用領(lǐng)域?yàn)橄率鰩讉€(gè)方面。

1.計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在在線監(jiān)測中的應(yīng)用。該應(yīng)用主要是利用計(jì)算機(jī)的紅外圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)電力設(shè)備進(jìn)行在線監(jiān)測實(shí)現(xiàn)的。電氣設(shè)備的表面溫度在一定程度上可以反映其運(yùn)行的狀態(tài)，利用圖像采集設(shè)備對(duì)電氣設(shè)備進(jìn)行紅外成像拍攝，可以獲取設(shè)備溫度的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)，在此基礎(chǔ)上對(duì)紅外圖像進(jìn)行圖譜分析，并與正常運(yùn)行時(shí)的參照標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較，即可實(shí)現(xiàn)對(duì)電力設(shè)備的在線監(jiān)測。同時(shí)，若設(shè)備出現(xiàn)故障，利用紅外成像技術(shù)還能對(duì)故障位置進(jìn)行定位，這就為及時(shí)進(jìn)行檢修提供了強(qiáng)力的支持。

例如，斷路器觸頭接觸不良、輸電線路絕緣環(huán)境的變差、變壓器少油等故障都會(huì)造成局部設(shè)備過熱。若只采用傳統(tǒng)檢修方式，無法切實(shí)掌握設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，只能在故障發(fā)生后尋找故障部位，檢查確認(rèn)后才能進(jìn)行排除處理。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用，首先簡化了檢測方式，只需要將成像設(shè)備在有效范圍內(nèi)對(duì)電氣設(shè)備進(jìn)行遠(yuǎn)距離測量即可實(shí)現(xiàn)；其次在監(jiān)測方面，一旦設(shè)備的監(jiān)測數(shù)據(jù)超出正常范圍的最大或最小閾值，即可認(rèn)定該部位已經(jīng)發(fā)生故障，實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的及時(shí)處理，由于定位更為準(zhǔn)確，且減少了傳統(tǒng)的故障部位確認(rèn)環(huán)節(jié)，故提高了系統(tǒng)運(yùn)行與監(jiān)測效率。

2.計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在無人值班變電站和電場環(huán)境監(jiān)控中的應(yīng)用。在無人值班變電站中，利用微波雙鑒探測器和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)等組成無人監(jiān)視系統(tǒng)，通過該系統(tǒng)對(duì)變電站周邊環(huán)境進(jìn)行視頻監(jiān)控，然后利用差分圖像、光流法等計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)等對(duì)移動(dòng)物體進(jìn)行判斷和識(shí)別，確認(rèn)移動(dòng)物體屬性，若出現(xiàn)情況可以進(jìn)行實(shí)時(shí)報(bào)警。實(shí)際應(yīng)用表明，在適當(dāng)天氣條件下，該系統(tǒng)的識(shí)別準(zhǔn)確率保持在較高水平。若變電站周邊發(fā)生火情，還可以輔助紅外圖像識(shí)別對(duì)火勢進(jìn)行判斷并報(bào)警。

3.計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在電力線路監(jiān)測中的應(yīng)用。隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展，為滿足人們?nèi)找嬖鲩L的電力需求，必須進(jìn)行大量的電力線路鋪設(shè)，在鋪設(shè)過程中，通常需要穿越復(fù)雜的地理環(huán)境，這種情況為線路巡檢員的工作帶來了極大的困難，且巡檢效率不高、存在巡檢盲區(qū)等。此時(shí)，利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)可以很好的解決該問題。對(duì)電力線路安裝監(jiān)測機(jī)器人，在機(jī)器人中安裝控制裝置，位置傳感器、測距傳感器和CCD視覺傳感器，線路檢測裝置，無線圖像傳輸設(shè)備等，通過機(jī)器人在線路中行走對(duì)線路進(jìn)行溫度識(shí)別和分布判斷，進(jìn)而完成線路的巡視工作。該方式可以減少惡劣環(huán)境對(duì)巡線工作帶來的操作難度，提高工作效率，增強(qiáng)故障判斷精度。

4.計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在位置判斷中的應(yīng)用。利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)可以對(duì)電力系統(tǒng)中的開關(guān)刀閘位置和繼電保護(hù)壓板的位置進(jìn)行監(jiān)測。開關(guān)刀閘具有三種狀態(tài)，分別為閉合、斷開和異常。若開關(guān)刀閘位置不適當(dāng)會(huì)影響到系統(tǒng)的工作狀態(tài)。利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)可以自動(dòng)識(shí)別其工作狀態(tài)，并對(duì)不正常狀態(tài)進(jìn)行報(bào)警。繼電保護(hù)壓板會(huì)隨著電網(wǎng)或者變電站的運(yùn)行方式的變化而變化。操作規(guī)范要求值班人員對(duì)壓板的位置進(jìn)行確認(rèn)和糾正。若壓板位置不正確會(huì)導(dǎo)致繼電保護(hù)出現(xiàn)錯(cuò)誤動(dòng)作甚至引發(fā)事故。在壓板監(jiān)測方面，由于壓板電信息不明辨，傳統(tǒng)檢測方式不易對(duì)其進(jìn)行檢測，若采用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，利用成像技術(shù)對(duì)壓板盤面進(jìn)行圖像采集，然后通過圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)獨(dú)享進(jìn)行識(shí)別，即可實(shí)現(xiàn)對(duì)壓板位置的判斷。

第4篇：計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用范文

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)自動(dòng)化 視覺檢測 制造業(yè)

中圖分類號(hào)：TP274.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2014）05-0014-01

在精密測試技術(shù)領(lǐng)域，自動(dòng)化視覺技術(shù)具有最大的發(fā)展?jié)摿?，它將電子學(xué)、圖像處理、光學(xué)探測和計(jì)算機(jī)自動(dòng)化技術(shù)綜合起來進(jìn)行運(yùn)用，在工業(yè)檢測中引入機(jī)器視覺，能夠快速測量物品平面或三維位置尺寸，其主要特點(diǎn)有：柔性好、速度快和非接觸性，在現(xiàn)代制造業(yè)中有著非常廣闊的應(yīng)用前景。

目前，國內(nèi)視覺檢測領(lǐng)域所需要的視覺檢測設(shè)備大多是進(jìn)口的，國內(nèi)生產(chǎn)的設(shè)備缺乏較高的檢驗(yàn)精度和較強(qiáng)的實(shí)時(shí)性；但是進(jìn)口設(shè)備大大增加了檢測成本，不少中小企業(yè)無力承擔(dān)。面對(duì)國內(nèi)檢測需求日益增加的情況，積極進(jìn)行成本較低，精度較高的檢測設(shè)備的開發(fā)，成為一個(gè)亟需解決的問題，需要引起重視。

1 檢測系統(tǒng)的工作原理

自動(dòng)化視覺檢測系統(tǒng)工作流程分為三個(gè)部分，分別是圖像信息獲取、圖像信息處理以及機(jī)電系統(tǒng)執(zhí)行檢測結(jié)果。如果系統(tǒng)有需求，能夠借助人機(jī)界面對(duì)參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的設(shè)置與調(diào)整。當(dāng)被檢測對(duì)象移動(dòng)到特定的位置時(shí)，位置傳感器就會(huì)發(fā)現(xiàn)它，會(huì)將探測到被檢測物體的電脈沖信號(hào)發(fā)送給PLC控制器，經(jīng)過計(jì)算，PLC控制器將物體移動(dòng)到CCD相機(jī)采集位置的時(shí)間的出來，然后將觸發(fā)信號(hào)準(zhǔn)確的發(fā)送給圖像采集卡，采集卡檢測到此信號(hào)后，會(huì)要求CCD相機(jī)立即進(jìn)行圖像采集。被采集到的物體圖像會(huì)以BMP文件的形式發(fā)送到工控機(jī)，運(yùn)用專門的分析工具軟件分析處理圖像，分析檢測對(duì)象是否與設(shè)計(jì)要求相符合，執(zhí)行機(jī)會(huì)依據(jù)合格或者不合格的信號(hào)對(duì)被檢測物體進(jìn)行相應(yīng)處理。經(jīng)過這樣的反復(fù)的工作，系統(tǒng)對(duì)被檢測物體進(jìn)行隊(duì)列連續(xù)處理。如（圖1）。

2 自動(dòng)化視覺檢測系統(tǒng)的組成

在工業(yè)檢測領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)自動(dòng)化檢測系統(tǒng)可以在尺寸測量、工件定位、特征檢測、圖形圖像以及字符識(shí)別等方面進(jìn)行運(yùn)用。自動(dòng)化視覺檢測系統(tǒng)按照功能模塊可以劃分為，圖像信息獲取模塊、圖像信息處理模塊、人機(jī)交互模塊、機(jī)電執(zhí)行模塊以及系統(tǒng)控制模塊五部分。其中處于核心位置的是系統(tǒng)控制模塊，系統(tǒng)控制不論是在被檢測物置信息的觸發(fā)，還是機(jī)電執(zhí)行模塊所需檢測結(jié)果信息的獲取等等各個(gè)方面，都必須參與其中，否則無法完成；而人際交互模塊更是與核心模塊有著之間聯(lián)系，通過與其直接通信，以便實(shí)時(shí)更新檢測系統(tǒng)參數(shù)以及執(zhí)行指令等。

3 自動(dòng)化視覺檢測技術(shù)在制造業(yè)上的應(yīng)用

3.1 應(yīng)用于汽車車身檢測的視覺檢測技術(shù)

現(xiàn)代汽車制造業(yè)的生產(chǎn)周期日益縮短，生產(chǎn)日益集團(tuán)化，原材料和零部件供應(yīng)呈現(xiàn)大宗化，而這正是給運(yùn)用自動(dòng)化視覺檢測技術(shù)提供了客觀環(huán)境。該系統(tǒng)包括三維視覺傳感器系統(tǒng)、電器控制與接口系統(tǒng)、機(jī)械及定位系統(tǒng)、標(biāo)定系統(tǒng)以及計(jì)算機(jī)自動(dòng)化等部分，其測量步驟如下：首先在電氣控制系統(tǒng)下初步定位運(yùn)送車身；然后借助專門的控制系統(tǒng)準(zhǔn)確定位待測位置；借著用計(jì)算機(jī)自動(dòng)化進(jìn)行檢查點(diǎn)圖像的采集與處理；最后，將被監(jiān)測點(diǎn)的坐標(biāo)參數(shù)計(jì)算出來。檢測系統(tǒng)應(yīng)該能夠?qū)崟r(shí)控制單光條、多光條、雙目立體視覺以及十字叉絲等傳感器的動(dòng)作；按照要求順序，全部視覺傳感器進(jìn)行測量，然后轉(zhuǎn)換測量結(jié)果，將其放置于測量坐標(biāo)中；經(jīng)過自動(dòng)識(shí)別，能夠地裝配結(jié)果進(jìn)行判斷。這一視覺檢測方法具有非得用地、效率高、自動(dòng)化、精度好的特點(diǎn)，能夠很好的滿足汽車工作的需求。

3.2 為智能焊接的實(shí)現(xiàn)解決核心難題

在焊接領(lǐng)域，對(duì)智能焊接機(jī)器人的研究已經(jīng)成為關(guān)注的重點(diǎn)，智能焊接機(jī)器人要求能夠識(shí)別環(huán)境目標(biāo)，對(duì)焊接參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，并實(shí)時(shí)精確跟蹤軌跡。比如在潛艇、大型輪船的制造中，焊接是十分重要的環(huán)節(jié)，焊接質(zhì)量直接關(guān)系到后續(xù)的制造環(huán)節(jié)以及潛艇、輪船的強(qiáng)度和安全性。智能焊接機(jī)器人在紅外攝像儀、高速攝像機(jī)以及CCD攝像機(jī)等高精度圖像傳感設(shè)備的輔助下，采用智能化圖像處理方法能夠進(jìn)行圖像焊接，檢測焊接空間位置，規(guī)劃焊炬姿態(tài)，對(duì)焊接熔池特征參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)提取，對(duì)焊接組織、機(jī)構(gòu)和性能進(jìn)行預(yù)測等，能夠在很多人類難以進(jìn)行作業(yè)的場合完成焊接工作，在焊接過程中，通過數(shù)個(gè)光電接收陣列對(duì)檢測組建進(jìn)行多維視覺傳感，并綜合處理所獲取的信息。目前國外KUKA，Motoman，GMF，Adept等廠家已經(jīng)開發(fā)出智能焊接機(jī)器人，其裝配了自動(dòng)化視覺檢測功能，并且已經(jīng)廣泛應(yīng)用于潛艇與航天器的生產(chǎn)中。

3.3 提高手機(jī)生產(chǎn)檢測速度

隨著手機(jī)設(shè)計(jì)精密程度的日益提高，人工檢驗(yàn)已經(jīng)難以適應(yīng)大規(guī)模生產(chǎn)，這是因?yàn)槠湫枰臏y量投影儀較多，檢測速度慢。而采用自動(dòng)化視覺檢測系統(tǒng)能夠自動(dòng)檢測電路板組建中的連接器以及內(nèi)部零件等，檢測速度快、測量結(jié)果準(zhǔn)確，具有較強(qiáng)的擴(kuò)展性和較高的性價(jià)比。檢測系統(tǒng)主要就是測量計(jì)算機(jī)自動(dòng)化接口電路板組件中各個(gè)連接器特定位置的幾何尺寸，這里面包括連接器內(nèi)部零件的尺寸、間距以及連機(jī)器與PCB底板的相對(duì)位置；另外還要對(duì)連接器與標(biāo)準(zhǔn)是否相符以及內(nèi)部零件被損壞與否。系統(tǒng)可以將質(zhì)量檢驗(yàn)的效率大大提升，而且也能夠使產(chǎn)品質(zhì)量得到保障，實(shí)現(xiàn)降低檢驗(yàn)成本的目的。

4 結(jié)語

作為一種新興的檢測技術(shù)，自動(dòng)化視覺檢測技術(shù)對(duì)我國自動(dòng)化視覺檢測產(chǎn)品的發(fā)展起到了很大的推動(dòng)作用，使其不斷向更高層次邁進(jìn)，同時(shí)也為我國制造業(yè)的發(fā)展做出了貢獻(xiàn)，具有廣闊的發(fā)展前景。

參考文獻(xiàn)

[1]伍健.基于PDE和全變分濾波方法的研究及在多種噪聲中的應(yīng)用[D].天津大學(xué)，2012.

第5篇：計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用范文

 

數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的不完全的有噪聲的模糊的隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，抽取隱含在其中的、事先并不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程。

 

決策樹算法作為常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之一，其基本思想是將實(shí)例庫中記錄的大量有限的具體事實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納和分類并建立樹型結(jié)構(gòu)，以發(fā)現(xiàn)并形成隱含在大量實(shí)例中的若干形式化的分類判別規(guī)則，典型的決策樹算法方法有ID3方法和IBLE(Information—based Learning from Example)方法。

 

利用決策樹評(píng)估教材質(zhì)量的基本思想

 

筆者以高校教學(xué)質(zhì)量建設(shè)中的重頭戲——教材建設(shè)為例來闡釋決策樹算法在教育統(tǒng)計(jì)學(xué)中的應(yīng)用。

 

從教材的教學(xué)水平，科學(xué)水平等兩大要素來對(duì)教材的質(zhì)量進(jìn)行合理分類，探索出科學(xué)合理的決策樹的模型，使之成為學(xué)校教材建設(shè)管理的理論方法，并在今后的教材管理中起著一定的指導(dǎo)作用。

 

教學(xué)水平：教材符合人才培養(yǎng)目標(biāo)及本課程教學(xué)的要求：取材合適、深度適宜、份量恰當(dāng);符合認(rèn)知規(guī)律;富有啟發(fā)性;便于學(xué)習(xí)。

 

科學(xué)水平：能反映本學(xué)科國內(nèi)外科學(xué)研究和教學(xué)研究的先進(jìn)成果;能完整地表達(dá)本課程應(yīng)包含的知識(shí);反映其相互聯(lián)系及發(fā)展規(guī)律;結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)。

 

構(gòu)建決策樹模型

 

即利用訓(xùn)練集(教材建設(shè)數(shù)據(jù)庫)建立并精化一棵決策樹。該過程可分為建樹和剪枝兩階段。其中，建樹是用每一個(gè)屬性將訓(xùn)練集劃分成一個(gè)或多個(gè)子集，遞歸地調(diào)用該過程，直到每個(gè)子集中的記錄都屬于同一類，最終得到?jīng)Q策樹。剪枝是為提高樹的精度及分類效率，而去掉因訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和孤立點(diǎn)等引起的不可靠或可能是噪聲的一些枝條。

 

利用決策樹研究影響教材質(zhì)量的因素

 

首先，將學(xué)生問卷調(diào)查數(shù)據(jù)庫和教學(xué)管理部門所掌握的資料結(jié)合起來，分類整理，同時(shí)進(jìn)行規(guī)范化的數(shù)據(jù)清洗，得到創(chuàng)建決策樹模型的訓(xùn)練集，如表1所示。

 

根據(jù)評(píng)估預(yù)期的要求，將所有教材的評(píng)估結(jié)果分為兩類：

 

Class p：綜合評(píng)價(jià)=“優(yōu)秀”

 

Class n：綜合評(píng)價(jià)=“一般”

 

從上表顯示的數(shù)據(jù)可知，綜合評(píng)價(jià)為“一般”的教材有9種， 綜合評(píng)價(jià)為“優(yōu)秀”的教材有6種，從而可以計(jì)算出樣本分類的期望信息：

 

—∑Pi log2(pi)=

 

I(p，n)=I(9，6)= —[(9/15)×log2(9/15)+6/15×log2=(6/15)]

 

=—(—0.444—0.53)=0.974

 

下面以綜合評(píng)價(jià)是否為“優(yōu)秀”作為衡量標(biāo)準(zhǔn)分別計(jì)算由各個(gè)屬性劃分子集的信息熵，以及各自的信息增益度。

 

計(jì)算“教學(xué)水平”的信息增加益度

 

從而算出信息熵E(教學(xué)水平)=

 

I(3，1)+I(3，2)+I(0，3)+I(0，3)=0.43

 

再計(jì)算出其信息增益度

 

GainI(p，n)—E(教學(xué)水平)=0.974—0.507=0.467

 

計(jì)算“科學(xué)水平”的信息增益度

 

計(jì)算信息熵E(科學(xué)水平)=I(2，1)+I(3，2)+I(1，6)+I(0，0)—0.783再計(jì)算出其信息增益度GainI(科學(xué)水平)=I(p，n)—E(科學(xué)水平)=0.974—0.783=0.191

 

計(jì)算“教材編者職稱”的信息增益度

 

從而算出信息熵E(教材編者職稱)=I(4，1)+I(2，1)+I(0，4)+I(0，3)=0.424再計(jì)算出其信息增益度GainI(教材編者職稱)—I(p，n)—E(教材編者職稱)=0.974—0.424=0.55

 

計(jì)算“教材編者學(xué)歷”的信息增益度

 

計(jì)算信息熵E(教材編者學(xué)歷)=I(3，1)+I(3，3)+I(0，5)=0.667再計(jì)算出其信息增益度GainI(教材編者學(xué)歷)=(p，n)—(教材編者學(xué)歷)=0.974—0.667=0.307

 

由此可以得知“教材編者職稱”的信息增益度最大，它是最能區(qū)別訓(xùn)練集實(shí)例中教材質(zhì)量的屬性，應(yīng)作為決策樹的根節(jié)點(diǎn)。根據(jù)各個(gè)屬性的信息增益度的大小，可以構(gòu)建該訓(xùn)練集實(shí)例的決策樹如下圖1所示：

 

由該決策樹可以得出諸如以下結(jié)論：

第6篇：計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用范文

關(guān)鍵詞：會(huì)計(jì)電算化 應(yīng)用問題 解決對(duì)策

隨著電子信息產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展，會(huì)計(jì)電算化在各行各業(yè)得到廣泛運(yùn)用，但是由于在各行業(yè)受到各種條件的限制，導(dǎo)致會(huì)計(jì)電算化的應(yīng)用水平參差不齊，從而影響了會(huì)計(jì)電算化在實(shí)踐中向更深層次的發(fā)展，也使會(huì)計(jì)電算化的功能發(fā)揮大打折扣。希望通過本文的論述，能夠提高公路施工企業(yè)會(huì)計(jì)的認(rèn)識(shí)，加快會(huì)計(jì)電算化在本行業(yè)的發(fā)展。并希望能對(duì)廣大會(huì)計(jì)及管理工作者提供一點(diǎn)點(diǎn)幫助，讓會(huì)計(jì)電算化在公路施工行業(yè)效果有一定的改觀。

一、目前本行業(yè)中會(huì)計(jì)電算化的應(yīng)用問題及分析

（一）思想認(rèn)識(shí)問題

隨著我國綜合國力的提高，社會(huì)主義經(jīng)濟(jì)突飛猛進(jìn)的發(fā)展，各行業(yè)的現(xiàn)代化水平不斷改善，目前會(huì)計(jì)電算化在我國迅速推廣，但是人們對(duì)電算化的認(rèn)識(shí)還不足，多數(shù)單位電算化都是應(yīng)用于代替手工核算，僅僅是從減輕會(huì)計(jì)人員負(fù)擔(dān)、提高核算效率方面入手，根本沒認(rèn)識(shí)到建立完整的會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)對(duì)企業(yè)的重要性，使現(xiàn)有會(huì)計(jì)提供的信息不能及時(shí)、有效地為企業(yè)決策及管理服務(wù)。同時(shí)，在軟件更新及硬件投入等方面支持力度不夠，根本沒能利用信息技術(shù)優(yōu)勢來提高企業(yè)運(yùn)作效率。例如：在山西有一公路施工企業(yè)的下屬分公司，由于長期野外作業(yè)，信息比較封閉，項(xiàng)目經(jīng)理思想較為傳統(tǒng)，不注重員工的培訓(xùn)學(xué)習(xí)，知識(shí)的更新意識(shí)不強(qiáng)，甚至反對(duì)員工后續(xù)教育，認(rèn)為員工的培訓(xùn)學(xué)習(xí)會(huì)耽誤施工時(shí)間，沒有知識(shí)照樣能修路。就這樣，當(dāng)上級(jí)要求全面推行會(huì)計(jì)電算化的時(shí)候，該分公司很多人不能理解，認(rèn)為原始的手工記賬就很好，有的財(cái)務(wù)人員思想意識(shí)落后，不但不認(rèn)為這是財(cái)務(wù)核算的一個(gè)進(jìn)步，而是找各種理由排斥電算化的推行。在電算化勉強(qiáng)施行以后，其它部門不予配合，造成財(cái)務(wù)部門工作量大大增加，處于電算化與傳統(tǒng)記賬的兩難當(dāng)中，從這個(gè)例子可以看出，解決人們對(duì)電算化的思想認(rèn)識(shí)問題是非常關(guān)鍵的，而且電算化的推行不僅僅是財(cái)務(wù)部門的事情，不僅要得到領(lǐng)導(dǎo)的支持，還要各部門各崗位人員的密切配合。

我國電算化事業(yè)起步較晚，人們還未充分認(rèn)識(shí)到電算化的意義及重要性。并且我國現(xiàn)在大多數(shù)企事業(yè)單位的領(lǐng)導(dǎo)都是六、七十年代的人，其中部分領(lǐng)導(dǎo)受教育水平比較低，思想意識(shí)比較傳統(tǒng)，而且傳統(tǒng)的經(jīng)營模式在他們的思想意識(shí)中已經(jīng)根深蒂固。任何改革對(duì)他們都是考驗(yàn)。會(huì)計(jì)電算化的推行是一個(gè)長期復(fù)雜的過程，但是經(jīng)過大量的事實(shí)表明會(huì)計(jì)電算化的推行具有可行性，會(huì)計(jì)電算化不僅改變了會(huì)計(jì)核算方式及數(shù)據(jù)處理程序和方法，擴(kuò)大了會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)領(lǐng)域，提高了會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，而且改變了會(huì)計(jì)內(nèi)部控制與審計(jì)的方法和技術(shù)，因而推動(dòng)了會(huì)計(jì)理論與會(huì)計(jì)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，促進(jìn)了會(huì)計(jì)管理制度的改革。所以，會(huì)計(jì)電算化決不僅僅是核算工具和核算方法的改進(jìn)，而是會(huì)引起會(huì)計(jì)工作組織和人員分工的改變，促進(jìn)會(huì)計(jì)工作效率和質(zhì)量的全面提高。

（二）公路施工企業(yè)會(huì)計(jì)電算化實(shí)行后，受到人力資源的限制，電算化程度和發(fā)展前景受到制約

公路施工企業(yè)由于受到其行業(yè)自身特殊性的影響，長期野外作業(yè)，條件艱苦，信息相對(duì)封閉，人才的引進(jìn)也較為困難，任何一項(xiàng)技術(shù)的更新對(duì)人才的要求都相對(duì)較高，因而就產(chǎn)生人力資源與技術(shù)發(fā)展之間的矛盾。不少公路施工企業(yè)在手工核算轉(zhuǎn)向電算化的過渡中，各相關(guān)崗位人員基本不變，每個(gè)人對(duì)新模式的接受程度參差不齊，再加上人才的缺乏，施工企業(yè)通常在材料機(jī)械核算崗位臨時(shí)使用沒有會(huì)計(jì)基礎(chǔ)的人員，只經(jīng)過簡單的培訓(xùn)，對(duì)核算工作沒有深層次的認(rèn)識(shí)，導(dǎo)致會(huì)計(jì)核算工作十分被動(dòng)，會(huì)計(jì)電算化的推行和應(yīng)用受到很大的制約。

（三）會(huì)計(jì)電算化實(shí)行后，對(duì)傳統(tǒng)的模式?jīng)]有徹底的改造，對(duì)新的管理模式?jīng)]有全面的規(guī)劃

手工核算模式下，長期以來已形成一套系統(tǒng)的管理方式，但由于手工效率低下，限制了會(huì)計(jì)核算過程中的一些環(huán)節(jié)。手工模式下由于工作效率的關(guān)系，可能會(huì)用多人分工記賬，各負(fù)其責(zé)，實(shí)行電算化后，如果不對(duì)人員進(jìn)行必要的調(diào)整，就造成人力資源的浪費(fèi)。手工模式下的一些工作流程和會(huì)計(jì)電算化也存在差異，導(dǎo)致傳統(tǒng)模式和電算化核算程序上無法兼容，不能合理接軌，工作效率必將受到影響。要想對(duì)新模式的合理調(diào)整規(guī)劃，必須對(duì)整個(gè)企業(yè)的管理有個(gè)全面的分析和探討，從人力、物力全方位進(jìn)行合理的配置。否則，電算化的意義就大打折扣。

（四）電算化實(shí)行后，財(cái)務(wù)管理功能沒有得到很好的發(fā)揮

會(huì)計(jì)電算化是會(huì)計(jì)史上的一項(xiàng)技術(shù)革命，很大程度上減輕了會(huì)計(jì)人員的工作量。在手工模式下，由于繁重的記賬、報(bào)賬工作使財(cái)務(wù)人員的工作重點(diǎn)主要放在了核算上，沒有太多的精力去搞財(cái)務(wù)預(yù)算和財(cái)務(wù)管理工作，使財(cái)務(wù)工作僅局限于事后核算。

電算化的實(shí)行，使財(cái)務(wù)人員從繁瑣的手工核算中解放出來，但是目前很多財(cái)務(wù)軟件在會(huì)計(jì)核算方面的功能較強(qiáng)，而對(duì)財(cái)務(wù)管理、財(cái)務(wù)指標(biāo)分析、資金供求預(yù)測等功能方面較為薄弱，限制了財(cái)務(wù)管理功能的有效發(fā)揮。

公路施工企業(yè)的財(cái)務(wù)管理重點(diǎn)是項(xiàng)目成本控制，因而項(xiàng)目成本預(yù)算、經(jīng)營過程控制、項(xiàng)目利潤預(yù)測都顯的尤為重要，如果僅限于項(xiàng)目核算而不能很好地發(fā)揮財(cái)務(wù)管理功能，那施工項(xiàng)目的經(jīng)營過程就非常盲目。

（五）目前公路施工企業(yè)會(huì)計(jì)電算化網(wǎng)絡(luò)化進(jìn)程緩慢，信息資源不能得到充分利用

由于公路施工企業(yè)中項(xiàng)目經(jīng)營有自身的弊病，項(xiàng)目經(jīng)營期限較短，流動(dòng)性較大，受到項(xiàng)目所在地網(wǎng)絡(luò)資源限制，大多項(xiàng)目會(huì)計(jì)電算化長期使用較陳舊的單機(jī)版軟件，而且同一企業(yè)中的不同項(xiàng)目所用軟件不同，導(dǎo)致同一公司財(cái)務(wù)信息的共享和傳遞不能順利進(jìn)行，從而導(dǎo)致總公司對(duì)分公司及工程項(xiàng)目不能進(jìn)行及時(shí)、有效的監(jiān)管和控制，也影響了會(huì)計(jì)核算和財(cái)務(wù)管理的效率。

二、針對(duì)以上幾個(gè)問題提出以下對(duì)策

（一）加強(qiáng)理論學(xué)習(xí)，提高思想認(rèn)識(shí)

理論是行動(dòng)的先導(dǎo)，電算化會(huì)計(jì)理論研究是會(huì)計(jì)電算化高速發(fā)展的基礎(chǔ)，會(huì)計(jì)電算化關(guān)系著整個(gè)企業(yè)的各個(gè)方面，必須引起領(lǐng)導(dǎo)的重視，在學(xué)習(xí)中提高各部門各環(huán)節(jié)的理論水平，組織和協(xié)調(diào)好內(nèi)部管理機(jī)制，讓會(huì)計(jì)電算化理論有效地運(yùn)用到企業(yè)的管理中，使會(huì)計(jì)電算化的優(yōu)越性得到充分體現(xiàn)，讓大家都認(rèn)識(shí)到新技術(shù)帶來的進(jìn)步。加強(qiáng)理論學(xué)習(xí)的重點(diǎn)是要建設(shè)一支業(yè)務(wù)熟練，技術(shù)過硬的會(huì)計(jì)隊(duì)伍，通過學(xué)習(xí)讓會(huì)計(jì)人員對(duì)自已的工作有一個(gè)本質(zhì)的認(rèn)識(shí)。由于我們公路企業(yè)的電算化管理方面整體理論基礎(chǔ)欠缺，只有領(lǐng)導(dǎo)親自抓，才能統(tǒng)籌規(guī)劃，周密部署，確保會(huì)計(jì)電算化的有效實(shí)施， 會(huì)計(jì)電算化才可能健康、有序地發(fā)展。

（二）引進(jìn)和培養(yǎng)管理型人才，搞好新模式下的整體規(guī)劃和調(diào)整

目前高新技術(shù)的發(fā)展日新月異，為了適順應(yīng)市場經(jīng)濟(jì)的要求，結(jié)合公路施工企業(yè)的具體情況，必須引進(jìn)和重點(diǎn)培養(yǎng)業(yè)務(wù)精、能力強(qiáng)的人才，全面負(fù)責(zé)會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)的整體規(guī)劃和調(diào)整，統(tǒng)籌新形勢下會(huì)計(jì)電算化與內(nèi)部各個(gè)環(huán)節(jié)的協(xié)調(diào)，使會(huì)計(jì)核算的效率和水平得到不斷提高，從而使會(huì)計(jì)電算化在公路建設(shè)中發(fā)揮出空前的作用。

（三）改善和提高軟件功能，加快網(wǎng)絡(luò)化步伐，使會(huì)計(jì)電算化向管理型方面邁進(jìn)

為更好更快地促使本行業(yè)的發(fā)展，我們要合理選用適合本行業(yè)的軟件，必要時(shí)可以對(duì)軟件進(jìn)行二次開發(fā)。在有限的施工環(huán)境下，加大投入，盡全力保證網(wǎng)絡(luò)化進(jìn)程，充分發(fā)揮會(huì)計(jì)電算化的優(yōu)勢。目前會(huì)計(jì)電算化軟件已相當(dāng)成熟，網(wǎng)絡(luò)版軟件已廣泛應(yīng)用于會(huì)計(jì)核算和財(cái)務(wù)管理工作中，會(huì)計(jì)核算的網(wǎng)絡(luò)化不僅建立了資源共享的平臺(tái)，也給會(huì)計(jì)信息的調(diào)用、查詢提供了方便。我們財(cái)務(wù)人員在日常工作中，要充分利用先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)資源，加強(qiáng)學(xué)習(xí)，在準(zhǔn)確核算的基礎(chǔ)上，更深層次地應(yīng)用電算化搞好財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的預(yù)測分析工作，為管理者的決策提供及時(shí)有效的依據(jù)，為企業(yè)的發(fā)展提供科學(xué)的保障。

參考文獻(xiàn)：

[1]李守明，靳蘭春.我國電算化會(huì)計(jì)與電算化審計(jì)的比較分析[J].財(cái)會(huì)月刊（會(huì)計(jì)），2001，（4）

[2]羅輔維.對(duì)開展計(jì)算機(jī)審計(jì)的認(rèn)識(shí)[J].中國內(nèi)部審計(jì)，2002

第7篇：計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用范文

【關(guān)鍵詞】計(jì)算機(jī) 視覺 圖像處理 技術(shù)

一、引言

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，在20世紀(jì)60年底產(chǎn)生了計(jì)算機(jī)視覺學(xué)這一學(xué)科。計(jì)算機(jī)視覺是借助計(jì)算機(jī)以及各種設(shè)備，進(jìn)行生物視覺模擬的一種技術(shù)。計(jì)算機(jī)視覺學(xué)的主要任務(wù)，是借助已掌握的圖片、視頻等資料，進(jìn)行計(jì)算與處理，和人類及其他生物的視覺過程一樣，

得到相應(yīng)形式的三維數(shù)據(jù)信息。計(jì)算機(jī)視覺學(xué)的發(fā)展，在工業(yè)、農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)中，地質(zhì)勘探、天文、醫(yī)學(xué)觀察等領(lǐng)域也有著重要的應(yīng)用價(jià)值。因此，視覺學(xué)的研究和應(yīng)用轉(zhuǎn)化受到了越來越多的重視。

二、計(jì)算機(jī)視覺學(xué)的圖像分割研究

（一）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分割研究

在計(jì)算機(jī)視覺學(xué)應(yīng)用過程中，經(jīng)常進(jìn)行的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)分割有下面幾項(xiàng)內(nèi)容：第一種是邊緣檢測的分割、第二種是區(qū)域分割、第三種是邊緣和區(qū)域相互結(jié)合的分割。第一種基于邊緣檢測的分割，這種分割的基本方法：首先對(duì)檢測圖像的邊緣點(diǎn)進(jìn)行檢測，然后根據(jù)一定的法則進(jìn)行輪廓的連接，獲得分割的區(qū)域?；谶吘墮z測的分割其難點(diǎn)是邊緣檢測時(shí)如何處理好抗噪聲性能、檢測的精度之間的矛盾。所以，在研究的過程中，提出了多種多尺度邊緣檢測的方法，按照實(shí)際問題進(jìn)行多尺度邊緣信息設(shè)計(jì)等方案，以獲得更為合適的抗噪性能和檢測的精度。第二種基于區(qū)域的分割，它的基本思想是按照?qǐng)D像數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，將整個(gè)圖像的空間劃分成為幾個(gè)不同的區(qū)域進(jìn)行圖像處理。

（二）計(jì)算機(jī)視覺學(xué)模型驅(qū)動(dòng)的分割

經(jīng)常使用的模型驅(qū)動(dòng)分割有下面三種，第一種模型是基于動(dòng)態(tài)輪廓的模型、第二種模型是組合優(yōu)化模型、第三種模型是目標(biāo)幾何與統(tǒng)計(jì)模型。第一種是基于動(dòng)態(tài)輪廓的模型用在進(jìn)行分割目標(biāo)的動(dòng)態(tài)輪廓，因?yàn)槠淠芰亢瘮?shù)使用的是積分運(yùn)算，有著很好的抗噪性能，對(duì)于目標(biāo)的局部模糊也不敏感，所以其適用性很廣。但這種分割方法容易收斂到局部最優(yōu)，因此要求初始輪廓應(yīng)盡可能靠近真實(shí)輪廓。通過組合優(yōu)化的方法進(jìn)行分割問題的處理，是使用一目標(biāo)函數(shù)綜合表示分割的相關(guān)要求以及約束，把分割變?yōu)槟繕?biāo)函數(shù)的優(yōu)化求解。因?yàn)槟繕?biāo)函數(shù)多數(shù)情況下作為多變量函數(shù)存在的，因此可以通過使用隨機(jī)優(yōu)化的方法來實(shí)現(xiàn)。

（三）計(jì)算機(jī)視覺學(xué)圖像分割的半自動(dòng)方法

通過對(duì)人工參與程度的分，我們可以得出圖像分割，主要有三種類型即：人工圖像分割、半自動(dòng)圖像分割、自動(dòng)圖像分割等。人工圖像分割指的是操作者使用鼠標(biāo)，將分割區(qū)域的輪廓進(jìn)行勾畫的方法，人工圖像分割的缺點(diǎn)是費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而且很容易就會(huì)受到一些主觀因素的影響，并且人工圖像分割的可重復(fù)性較差。自動(dòng)圖像分割不需要借助人機(jī)交互就能完成，但是也很難實(shí)現(xiàn)同一批圖像處理的滿意分割效果。半自動(dòng)分割這種形式指的是將人機(jī)交互同自動(dòng)分割結(jié)合在一起，半自動(dòng)分割可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同圖像與處理需求的適應(yīng)，并且可以大大降低計(jì)算過程的復(fù)雜性。在計(jì)算機(jī)技術(shù)不斷發(fā)展的背景下，計(jì)算速度和容量有了大幅度的提升，計(jì)算機(jī)圖像處理及視覺應(yīng)用取得了豐碩的成果。

三、計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的分析

（一）以模型為研究對(duì)象的處理方法

在以模型世界作為研究對(duì)象的視覺學(xué)研究過程中，以Roberts的開創(chuàng)性工作作為一種標(biāo)志，在他的工作過程中，引進(jìn)了三維物體與二維物體成像的關(guān)系，使用較為簡單的邊緣特征提取、組合線段等手段和方法。他對(duì)三維關(guān)系的分析只是按照簡單的邊緣線段的約束關(guān)系，缺乏對(duì)人類或其他動(dòng)物視覺系統(tǒng)感知三維空間關(guān)系的充分考慮。但是早期的這些研究工作，對(duì)計(jì)算機(jī)視覺學(xué)的研究和發(fā)展發(fā)揮了良好的促進(jìn)意義，但是對(duì)于較為復(fù)雜的景物就不能夠奏效。

（二）以計(jì)算理論為主體的視覺模型

隨著計(jì)算機(jī)視覺研究的不斷深入，在二十世紀(jì)七十年代，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的研究，開始向著更為理性的階段發(fā)展，主要表現(xiàn)在：不同本征特性的恢復(fù)，恢復(fù)的內(nèi)容有三維形狀恢復(fù)、運(yùn)動(dòng)恢復(fù)、光源恢復(fù)等等。研究的出發(fā)點(diǎn)是光學(xué)、生理學(xué)以及射影幾何的視角出發(fā)，對(duì)成像及其逆等問題進(jìn)行研究。在這個(gè)過程中，一些學(xué)者提出了以表示作為核心、通過算法作為中間轉(zhuǎn)換過程的視覺處理模型，例如：著名的計(jì)算機(jī)視覺學(xué)研究者M(jìn)arr就提出了這些觀點(diǎn)，在他的理論里面，對(duì)表示的重要意義進(jìn)行強(qiáng)調(diào)，并且從不同層面上對(duì)信息處理問題進(jìn)行了研究。

（三）計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用研究

在現(xiàn)實(shí)生活和生產(chǎn)的過程中，計(jì)算機(jī)視覺主要應(yīng)用在照片資料、視頻資料處理上，例如：航空照片的處理、衛(wèi)星照片的編譯、醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的輔診斷、移動(dòng)機(jī)器人視覺導(dǎo)航等等。其中，工業(yè)機(jī)器人手眼系統(tǒng)的研發(fā)，成為計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用最具代表性的成果之一。因?yàn)楣I(yè)生產(chǎn)、施工等現(xiàn)場等因素具有一定的復(fù)雜性，這種環(huán)境下的光照、成像特點(diǎn)等等可以控制，這就使得計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用更為簡單，對(duì)于系統(tǒng)的實(shí)際構(gòu)成有著很好的作用。移動(dòng)機(jī)器人與工業(yè)機(jī)器人不同之處就是移動(dòng)機(jī)器人具有一定的行為能力，這就需要研究者解決機(jī)器人的行為規(guī)劃問題。在移動(dòng)機(jī)器人種類、智能化水平不斷提升的背景下，對(duì)視覺能力的要求也越來越高，這也使得計(jì)算機(jī)視覺有了更為廣闊的應(yīng)用前景。

四、結(jié)語

綜上所述，計(jì)算機(jī)視覺學(xué)作為人類科技發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步的一種學(xué)科體現(xiàn)，在前進(jìn)和發(fā)展的過程中，通過研究者和應(yīng)用者的不斷總結(jié)和探究，取得了豐碩的成果。在未來視覺技術(shù)發(fā)展的道路上，仍然有大量的工作需要進(jìn)行研究。

參考文獻(xiàn)：

[1]韓祥波， 劉戰(zhàn)麗. 計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品檢測分級(jí)中的應(yīng)用[J]. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) ， 2013，（34）

[2]趙萍， 李永奎， 林靜， 白雪衛(wèi). 數(shù)字圖像處理技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品方面的應(yīng)用[J]. 農(nóng)機(jī)化研究 ， 2012，（11）

第8篇：計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用范文

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)視覺圖像 精密測量 構(gòu)造幾何模型 信號(hào)源的接收

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2013）05-1211-02

新型計(jì)算機(jī)視覺圖像精密測量是一種基于計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)以及圖像顯示的高精度的關(guān)鍵技術(shù)，它廣泛用于測量的領(lǐng)域，對(duì)于測量的準(zhǔn)確性有很好的保證。這種關(guān)鍵技術(shù)是幾何了光學(xué)的特性，發(fā)揮了圖像學(xué)的顯影性，把普通的測量技術(shù)瞬間提升到了一個(gè)新的高度。在這項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)中包含了物理學(xué)中光的效應(yīng)，圖像中的傳感器以及計(jì)算機(jī)中的編程軟件，這還不完全，還有一些其他科學(xué)領(lǐng)域知識(shí)的輔助，可以說這項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)是一個(gè)非常有技術(shù)含量的技術(shù)，很值得學(xué)者進(jìn)行研究。

1 計(jì)算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)的具體形式

在以往的測量中，選擇的測量方式還是完全采用機(jī)械的形式，但是在使用了計(jì)算機(jī)視覺圖像精密測量后，完成了許多以往技術(shù)所不能達(dá)到的任務(wù)。在我們的研究中，計(jì)算機(jī)視覺圖像測量的原理是通過攝像機(jī)將被處理的對(duì)象采集進(jìn)行影像采集，在多個(gè)控制點(diǎn)的數(shù)據(jù)采集完成后，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)將這些圖像進(jìn)行整合，得出相關(guān)的幾何多變參數(shù)，再在計(jì)算機(jī)上以具體的數(shù)據(jù)顯示出來，以供技術(shù)人員使用參照。

在上面所說的攝像機(jī)并不是我們通常意義上生活中使用的攝像機(jī)。它是一種可視化較強(qiáng)，表針比較敏感的測試儀?？梢詫⒁曈X中的二維形態(tài)通過顯影，記錄在機(jī)械的光譜儀上，再將這種的二維圖像做數(shù)學(xué)處理，有二階矩陣轉(zhuǎn)換為三階矩陣，通過播放儀呈現(xiàn)出三維的影像。這時(shí)的圖像變?yōu)榱Ⅲw化，更有層次感，效果上也有了明顯的變化，這是一種顯示方法。此外還有一種造價(jià)較高的儀器，我們不常使用，就是圖像提取器。同樣是采集控制點(diǎn)的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)整合在系統(tǒng)之內(nèi)，然后對(duì)于原始的圖像進(jìn)行預(yù)處理，不再經(jīng)過有曝光這個(gè)程序，將圖像中關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)在整個(gè)內(nèi)部軸面上體現(xiàn)出來，提取數(shù)據(jù)幀數(shù)，再運(yùn)用機(jī)器的智能識(shí)別系統(tǒng)，對(duì)控制點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，自動(dòng)生成圖形，這也可以用于精密測量。它的優(yōu)點(diǎn)就是使用上極其的方面，基本只要架立儀器和打開開關(guān)，其他的工作機(jī)械系統(tǒng)都會(huì)自動(dòng)的完成。使用的困難就是造價(jià)極其的高，不適合一般企業(yè)使用。在基于計(jì)算機(jī)視覺圖像測量中使用上的原理如下：

1） 計(jì)算出觀察控制點(diǎn)到計(jì)算機(jī)視覺圖像測量儀器的有效距離；

2） 得出觀察點(diǎn)到目標(biāo)控制點(diǎn)之間的三維的運(yùn)動(dòng)幾何參數(shù)；

3） 推斷出目標(biāo)控制點(diǎn)在整個(gè)平面上的表面特征（ 大多時(shí)候要求形成立體視覺）；

4） 還通過觀察可以判斷出目標(biāo)物體的幾何坐標(biāo)方位。

在整個(gè)計(jì)算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)中最關(guān)鍵的元件就是壓力應(yīng)變電阻儀，這也是傳感器的一部分。壓力應(yīng)變電阻儀的使用方式是將應(yīng)力片粘貼在控制點(diǎn)位上，事先在物體表面打磨平整，清理干凈后，涂抹丙酮試劑，在液體完全風(fēng)干后就可以黏貼應(yīng)力片，通過導(dǎo)線的聯(lián)接，形成了一小段閉合的電路，時(shí)刻讓計(jì)算機(jī)視覺圖像系統(tǒng)可以感應(yīng)到并作跟蹤觀察。因受到來自不同方面諧波的影響后，應(yīng)力片會(huì)產(chǎn)生一定數(shù)值的電阻，在電路中，這些電阻會(huì)轉(zhuǎn)化為電流，視覺圖像系統(tǒng)接收到了電流后就會(huì)顯示在儀表盤上相應(yīng)的數(shù)據(jù)，我們就可以根據(jù)儀表盤中的數(shù)據(jù)記錄測量中的數(shù)據(jù)，很好的解決了原始機(jī)械在使用過程中大量的做無用功所消耗資源的現(xiàn)象。傳感器對(duì)每個(gè)應(yīng)點(diǎn)都進(jìn)行動(dòng)態(tài)的測量，將數(shù)據(jù)模轉(zhuǎn)換成現(xiàn)實(shí)中的圖像，精確的成像可以測算出控制點(diǎn)的位置，用計(jì)算機(jī)視覺圖像精密測量結(jié)合數(shù)據(jù)方面的相關(guān)的分析，得出施工中的可行性報(bào)告分析，減低了施工中的成本，將施工的預(yù)算控制在一個(gè)合理的范圍之內(nèi)。

當(dāng)無法觀察到控制點(diǎn)是，計(jì)算機(jī)視覺圖像精密測量可以通過接收信號(hào)或是相關(guān)的頻率波段來收集數(shù)據(jù)，不會(huì)因?yàn)橐酝鶞y量的環(huán)境不好，距離太遠(yuǎn)，誤差太大的影響。

2 計(jì)算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)分析

在計(jì)算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)中解決了很多以往很難完成的任務(wù)，但是在使用過程中還是發(fā)生了很多的問題。尤其在視覺圖像的選擇中，無法使用高幀數(shù)的圖片顯示，無法將計(jì)算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)發(fā)揮出來。我們就計(jì)算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)中常見的問題進(jìn)行討論。

2.1 降低失誤的概率

在很多的數(shù)據(jù)誤差中，有一部分是出現(xiàn)在人為的因素上面。對(duì)于機(jī)器的不熟悉和操作中的疏忽都會(huì)在一定程度上對(duì)圖像的視覺感模擬帶來麻煩。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的配置上，要經(jīng)常性的學(xué)習(xí)，將配置在可能的情況下設(shè)置的更加合理和使用，保證網(wǎng)絡(luò)連接系統(tǒng)的安全性。為防止更多因操作帶來的誤差，選用系統(tǒng)登入的制度，用戶在通過識(shí)別后進(jìn)入系統(tǒng)，在采集數(shù)據(jù)后，確定最終數(shù)據(jù)上又相關(guān)的再次確定的標(biāo)識(shí)，系統(tǒng)對(duì)本身有的登錄服務(wù)器和路由器有相關(guān)的資料解釋，記錄好實(shí)用操作的時(shí)間，及時(shí)備份。

2.2 對(duì)于權(quán)限的控制

權(quán)限控制是針對(duì)測量關(guān)鍵所提出的一種安全保護(hù)措施，它是在使用計(jì)算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)中對(duì)用戶和用戶組賦予一定的權(quán)限，可以限制用戶和用戶組對(duì)目錄、子目錄、文件、打印機(jī)和其他共享資源的瀏覽和更改。圖像中的運(yùn)行服務(wù)器在停止的情況下可以做出不應(yīng)答的操作指令，立刻關(guān)閉當(dāng)前不適用的界面，加快系統(tǒng)的運(yùn)行速度，對(duì)于每天的日志文件實(shí)時(shí)監(jiān)控，一旦發(fā)現(xiàn)問題及時(shí)解決。對(duì)于數(shù)據(jù)終端的數(shù)據(jù)可采用可三維加密的方法，定時(shí)進(jìn)行安全檢測等手段來進(jìn)一步加強(qiáng)系統(tǒng)的安全性。如果通過了加密通道，系統(tǒng)可以將數(shù)據(jù)自動(dòng)的保存和轉(zhuǎn)換為視圖模式，對(duì)于數(shù)據(jù)的審計(jì)和運(yùn)行可以同時(shí)進(jìn)行，這樣就可以很好的保證大地測量中的圖像數(shù)據(jù)安全，利用防護(hù)墻將采集中廢棄的數(shù)據(jù)革除在外，避免數(shù)值之間發(fā)生紊亂的現(xiàn)象，進(jìn)一步改善計(jì)算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)。

2.3 開啟自動(dòng)建立備份系統(tǒng)

計(jì)算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)的完善中會(huì)常遇到系統(tǒng)突然崩潰或是圖像受到嚴(yán)重干擾導(dǎo)致無法轉(zhuǎn)換的一系列情況，發(fā)生這種情況最大的可能性就是系統(tǒng)在處理多組數(shù)據(jù)后無法重新還原成進(jìn)入界面。這時(shí)為保證圖片轉(zhuǎn)換成數(shù)字的系統(tǒng)數(shù)據(jù)不丟失，我們對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行備份。選定固定的磁盤保存數(shù)據(jù)，定期將產(chǎn)生的數(shù)據(jù)（轉(zhuǎn)換前的圖像和轉(zhuǎn)換后的數(shù)值）導(dǎo)出，保證程序的正常運(yùn)行。當(dāng)系統(tǒng)一旦發(fā)生錯(cuò)誤，可以盡快的恢復(fù)數(shù)據(jù)的初始狀態(tài)，為測量任務(wù)的完成爭取更多的時(shí)間。我們還要減少信號(hào)源周圍的干擾，定期的更新系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，保持?jǐn)?shù)據(jù)采集的穩(wěn)定性，把攝像機(jī)記錄出的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)保存在相應(yīng)的技術(shù)圖紙上，用這樣的方式來知道測量工作。系統(tǒng)備份的數(shù)據(jù)還可以用于數(shù)據(jù)的對(duì)比，重復(fù)測量后得出的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)也備份的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，發(fā)現(xiàn)誤差值在規(guī)定以外，就會(huì)做出相應(yīng)的預(yù)警，這樣也能在工作中降低出現(xiàn)誤差的概率。

3 計(jì)算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)遇到的困難和使用前景

計(jì)算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)作為一種新興技術(shù)在使用時(shí)間上不過十幾年，其使用的程度已經(jīng)無法估算。正是因?yàn)樗暮唵?、使用、精度高以及自?dòng)化能力卓越的特點(diǎn)受到了測量單位的廣泛青睞。在測量方面的這些可靠性和穩(wěn)定性也是有目共睹的。在土木和機(jī)械測量的行業(yè)計(jì)算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)都會(huì)有廣泛和良好的使用，前景也是十分的廣闊。但是不容忽視該技術(shù)也有一些弊端。這項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)中涵蓋的學(xué)科非常的多，涉及到的知識(shí)也很全面，一旦出現(xiàn)了機(jī)器的故障，在維修上還是一個(gè)很大的問題，如何很好的解決計(jì)算機(jī)視覺圖像技術(shù)的相關(guān)核心問題就是當(dāng)下亟待解決的。

我們都知道，人的眼睛是可以受到吱聲的控制，想要完成觀測是十分簡單的，但是在計(jì)算機(jī)視覺圖像技術(shù)中，畢竟是采取攝像機(jī)取景的模式，在取得的點(diǎn)位有的時(shí)候不是特別的有代表性，很難將這些問題具體化、形象化。達(dá)不到我們?cè)O(shè)計(jì)時(shí)的初衷。所以在這些模型的構(gòu)建中和數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換上必須有嚴(yán)格的規(guī)定和要求，切不可盲目的實(shí)施測量，每項(xiàng)技術(shù)操作都要按規(guī)程來實(shí)施。

上文中也談到了，計(jì)算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)中最主要的構(gòu)建是傳感器，一個(gè)合理的傳感器是體統(tǒng)的“心臟”，我們?cè)趦x器的操作中，不能時(shí)時(shí)刻刻對(duì)傳感器進(jìn)行檢查，甚至這種高精度的元件在檢查上也并不是一件簡單的事情，通過不斷的研究，將傳感器的等級(jí)和使用方法上進(jìn)行一定的創(chuàng)新也是一項(xiàng)科研任務(wù)。

4 結(jié)束語

在測量工程發(fā)展的今天，很多的測量技術(shù)已經(jīng)離不了計(jì)算機(jī)視覺圖像技術(shù)的輔助，該文中詳細(xì)的談到了基于計(jì)算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)方面的研究，對(duì)于之中可能出現(xiàn)的一些問題也提出了相應(yīng)的解決方案。測量工程中計(jì)算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)可以很好的解決和完善測量中遇到的一些問題，但是也暴露出了很多的問題。

將基于計(jì)算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)引入到測量工程中來，也是加強(qiáng)了工程建設(shè)的信息化水平?？梢灶A(yù)見的是，在未來使用計(jì)算機(jī)視覺圖像技術(shù)建立的測量模型會(huì)得到更多、更好的應(yīng)用。但作為一個(gè)長期復(fù)雜的技術(shù)工程，在這個(gè)建設(shè)過程中定會(huì)有一些困難的出現(xiàn)。希望通過不斷的發(fā)現(xiàn)問題、總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，讓計(jì)算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)在測量中作用發(fā)揮的更好。

參考文獻(xiàn)：

[1] 湯劍，周芳芹，楊繼隆.計(jì)算機(jī)視覺圖像系統(tǒng)的技術(shù)改造[J].機(jī)電產(chǎn)品開發(fā)與創(chuàng)新周刊，2005，14（18）：33-36.

[2] 段發(fā)階，等. 拔絲?？仔斡?jì)算機(jī)視覺檢測技術(shù)[J]. 光電工程時(shí)報(bào)， 1996，23（13）：189-190.

第9篇：計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用范文

【關(guān)鍵詞】Opencv;計(jì)算機(jī)視覺技術(shù);系統(tǒng);研究

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)設(shè)備逐漸被應(yīng)用到社會(huì)生活的各個(gè)方面，尤其是在當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)快速發(fā)展的時(shí)期，各個(gè)科技領(lǐng)域中的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)已經(jīng)逐漸成熟。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)主要是利用計(jì)算機(jī)智能化來替代人眼，即對(duì)于客觀存在的三維立體化世界的理解和識(shí)別，整個(gè)實(shí)現(xiàn)過程均是以計(jì)算機(jī)技術(shù)作為基礎(chǔ)。隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的不斷發(fā)展，現(xiàn)今其已逐漸成為了一門神經(jīng)生理學(xué)、計(jì)算機(jī)工程、信號(hào)學(xué)、物理學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)等綜合性學(xué)科。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)系統(tǒng)其在高性能計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)之上來實(shí)現(xiàn)對(duì)大量數(shù)據(jù)的獲取，并且通過智能算法來對(duì)獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從而完成對(duì)數(shù)據(jù)集成。

一、視頻中運(yùn)動(dòng)物體檢測原理

對(duì)于視頻中的運(yùn)動(dòng)物體檢測主要分為兩中方法，其一為宏觀檢測法;其二為微觀檢測法。宏觀檢測法是對(duì)獲得的整幅圖像進(jìn)行檢測，而微觀檢測法則是對(duì)所需要的區(qū)域進(jìn)行圖像檢測。視覺技術(shù)在檢測運(yùn)動(dòng)物體的時(shí)候，首先對(duì)圖像進(jìn)行采集，并對(duì)采集的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將圖像進(jìn)行分割，然后分別提取運(yùn)動(dòng)物體的影象，從而實(shí)現(xiàn)參數(shù)的更新。圖像采集過程中采用背景差分法，實(shí)現(xiàn)對(duì)背景圖像的提取，其通過一定算法采用人為手段獲取沒有背景的圖像。另外在進(jìn)行運(yùn)動(dòng)物體檢測的時(shí)候還可以采用幀間差分法，其主要是實(shí)時(shí)獲取幀圖，然后實(shí)現(xiàn)一幀一幀圖像比值的比較，從而獲取具有差值的圖像。運(yùn)動(dòng)物體進(jìn)行檢測的時(shí)候需連續(xù)獲取幀圖，將這些幀圖組合起來，其實(shí)就是物體的運(yùn)動(dòng)軌跡，然后同分割技術(shù)就能勾勒出物體的輪廓。隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的不斷深入研究，發(fā)現(xiàn)此兩種方法單獨(dú)使用仍然存在的一些缺點(diǎn)，于是研究人員將二種檢測方法進(jìn)行融合，形成一種綜合檢測方法。綜合檢測法將兩者檢測方法的優(yōu)勢進(jìn)行了融合，并將其靈活的應(yīng)用到了生產(chǎn)和生活之中，取得了十分不錯(cuò)的效用。

二、基于Opencv的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)探究

（一）基于Opencv的運(yùn)動(dòng)物體檢測

運(yùn)動(dòng)物體在進(jìn)行檢測的時(shí)候，基于Opencv的檢測原理主要為：根據(jù)物體某項(xiàng)特定信息，例如，顏色、輪廓、性狀等，在復(fù)雜背景中利用這些特定的信息將物體分離出來。整個(gè)圖像的分離過程首先是進(jìn)行視頻流捕捉，然后是進(jìn)行視頻的格式轉(zhuǎn)換，再將圖像進(jìn)行預(yù)處理，從而提取前景物體，減少環(huán)境因素對(duì)圖像處理的誤差，最后根據(jù)物體特征提取，并完成對(duì)運(yùn)動(dòng)物體的跟蹤。從圖像中提取所需的目標(biāo)物體，其實(shí)質(zhì)就是對(duì)整個(gè)屋里輪廓進(jìn)行檢測和分割，根據(jù)每個(gè)圖像的幀差異來進(jìn)行提取。

（二）基于Opencv圖像預(yù)處理

視覺技術(shù)應(yīng)用于復(fù)雜的環(huán)境之中，由于存在著光照的變化，其場景中所出現(xiàn)的環(huán)境因素對(duì)視頻采集設(shè)備性能影響很大。環(huán)境因素會(huì)使得獲取的圖像信息的質(zhì)量降低，并且在圖像中無法避免的存在著噪點(diǎn)，這對(duì)于運(yùn)動(dòng)物體的檢測和圖像采集會(huì)造成很大的影響。當(dāng)獲取視頻幀圖像之后需對(duì)其數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，通常有平滑度濾波處理、圖像填充、圖像背景更新等。

1.平滑度濾波處理

由于在進(jìn)行視頻圖像采集的時(shí)候存在著噪點(diǎn)，那么我們就需要對(duì)其進(jìn)行噪點(diǎn)處理，以求減小噪聲。濾波平滑度濾波處理，其具有線性和非線性兩種方式，其中線性方式進(jìn)行處理器運(yùn)算簡單、運(yùn)算速度快，但是在進(jìn)行處理之后的圖像都會(huì)呈現(xiàn)不清晰的情況。而非線性方式盡心給處理之后，雖然能夠很好的減小噪點(diǎn)，確保信號(hào)的局部特點(diǎn)，但是其運(yùn)算的速度會(huì)較慢。

2.圖像填充

對(duì)于幀圖像進(jìn)行處理，通常采用檢測邊緣填充法或者是腐蝕膨脹法來完成，其中填充法是指當(dāng)檢測出目標(biāo)物體之后，利用邊緣檢測方法來對(duì)物體進(jìn)行辨識(shí)，然后利用形態(tài)學(xué)的漫水填充法進(jìn)行填充。圖像的腐蝕膨脹則主要是由于攝像機(jī)的性能等問題造成的。

3.實(shí)時(shí)背景更新

在進(jìn)行圖像差分之前，需要對(duì)背景圖樣進(jìn)行確定，并且需要對(duì)其進(jìn)行初始化處理。以方便以后在進(jìn)行檢測時(shí)候能夠?qū)?shí)時(shí)背景圖進(jìn)行差分計(jì)算，只有這樣，才能夠獲得極佳的前景效果。在進(jìn)行圖像差分時(shí)，首先需要根據(jù)指定法來確定第一幀背景的圖像，并將其指定為第一張背景圖片，然后在檢測過程中根據(jù)算法對(duì)背景實(shí)施更新。整個(gè)圖像在進(jìn)行更新時(shí)，其主要的流程為：判斷并讀取圖像是否為第一幀;將Opencv處理的圖像轉(zhuǎn)化為單通道灰度值;將實(shí)時(shí)采集的圖像進(jìn)行高斯平滑度處理，去除噪點(diǎn);最后使用形態(tài)學(xué)濾波處理噪點(diǎn)。

（三）提取前景運(yùn)動(dòng)物體圖像

檢測運(yùn)動(dòng)物體的時(shí)候，只有在檢測流程中確保精確度，才能夠獲取滿意的前景跟蹤效果。此過程中主要分為兩個(gè)步驟，第一步為二值化圖像之后進(jìn)行分割;第二步，圖像分析前處理，進(jìn)行充分填充，確保前景圖的完整性。其中，前景圖的提取主要分為下面幾個(gè)步驟：首先對(duì)前景圖像和背景圖像進(jìn)行差分，然后對(duì)差分的圖像進(jìn)行二值化，再對(duì)背景中的前景圖像邊緣進(jìn)行檢測，根據(jù)輪廓進(jìn)行填充圖像。由于攝像頭存在于不同的場景和環(huán)境之中，不論是室外或者是室內(nèi)隨著場景的變化都會(huì)對(duì)圖像的采集產(chǎn)生影響。那么在前景圖中提取目標(biāo)就需要在檢測系統(tǒng)中采用有效手段來完成背景實(shí)時(shí)更新。

閥值二值化分割法可以對(duì)檢測的物體進(jìn)行前景和背景差圖分割，從而使目標(biāo)物體能夠分離出圖像，且閥值分割先要確定每個(gè)像素的點(diǎn)是否處于灰度范圍值之內(nèi)。將圖像中的像素灰度與確定的閥值進(jìn)行比較，其結(jié)果解釋所有像素點(diǎn)分為2類，一類像素的灰度小于閥值，另外一類就是大于閥值。閥值二值化分割時(shí)，確定分割的閥值T，然后分割圖像。選取合適的閥值進(jìn)行分割，可以有效的減少光照因素影響，常用的動(dòng)態(tài)閥值主要有直方圖來法與最大類方差法這另種分割方法。

三、計(jì)算機(jī)視覺三維技術(shù)

計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的核心為分割問題、運(yùn)動(dòng)分析、3D立體場景重構(gòu)等，立體視覺主要是從多幅圖像的參照中獲取目標(biāo)物體的三維幾何信息。計(jì)算機(jī)視覺所模擬出的3D立體畫面只需要攝像機(jī)從不同的角度同一時(shí)間針進(jìn)行圖像捕獲，將2D信息進(jìn)行3D重構(gòu)，進(jìn)而將計(jì)算機(jī)程序重建于真實(shí)的三維場景之中，以恢復(fù)物體的真實(shí)空間信息。

（一）視覺系統(tǒng)

視覺系統(tǒng)捕獲圖像的過程，實(shí)則可以看成為對(duì)大量信息進(jìn)行處理過程，整個(gè)系統(tǒng)處理可以分為三個(gè)層次，其一，理論層次;其二，描述層次;其三，實(shí)現(xiàn)層次。在攝像機(jī)視覺系統(tǒng)之中，輸入的是2D圖像，但是輸出為3D信息，而這就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的位置、距離等信息的如實(shí)描述。視覺系統(tǒng)分為三個(gè)進(jìn)階層次，第一階段為基礎(chǔ)框架;第二階段為2.5D表達(dá);第三階段為三維階段。在第二階段中實(shí)現(xiàn)的2.5D表達(dá)，其原理是將不完整的3D圖像信息進(jìn)行表達(dá)，即以一個(gè)點(diǎn)為坐標(biāo)，從此點(diǎn)看去某一些物體的部分被遮擋。第三階段的三維階段，則是人眼觀察之后可以從不同的角度來觀察物體的整體框架，從而實(shí)現(xiàn)了將2.5D圖像信息的疊加重合運(yùn)算，進(jìn)一步處理之后得到了3D圖像。

（二）雙目視覺

人們從不同角度觀看同一時(shí)間內(nèi)的同一物體的時(shí)候，可以利用算法測量物體間的距離。此法被稱為雙目立體感覺，其依據(jù)的原理是視覺差原理，利用兩臺(tái)攝像機(jī)或者一臺(tái)攝像機(jī)，對(duì)兩幅不同的圖像進(jìn)行不同角度觀察，并且對(duì)其觀察的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析。實(shí)現(xiàn)雙目立體視覺與平面視覺圖像獲取，其主要的步驟為：

（1）圖像獲取

從兩臺(tái)不同的攝像機(jī)，捕獲幀圖像，由于環(huán)境因素會(huì)造成圖像差異困難。為了更好的跟蹤目標(biāo)、檢測，當(dāng)捕獲圖像之后，需要對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理。

（2）攝像標(biāo)定方式

獲得真實(shí)坐標(biāo)系中的場景點(diǎn)中的與平面成像點(diǎn)占比見的對(duì)應(yīng)關(guān)系，借用三維立體空間中的三維坐標(biāo)，標(biāo)定之后確定攝像機(jī)的位置以及屬性參數(shù)，并建立起成像的模型。

（3）特征提取方式

所謂的特征提取方式主要是為了提升檢測、跟蹤目標(biāo)的準(zhǔn)確性，需要對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行特征提取，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像分割提取。

（4）深度計(jì)算

深度信息主要是根據(jù)幾何光學(xué)原理，從三維世界進(jìn)行客觀分析，因?yàn)榫嚯x會(huì)產(chǎn)生不同的位置，會(huì)使得成像位置與兩眼視網(wǎng)膜上有所不同。簡單來說，客觀景物的深度可以反映出雙目的視覺差，而利用視覺差的信息結(jié)合三角原理進(jìn)行計(jì)算，可呈現(xiàn)出深度的圖像信息。

（三）攝像機(jī)模型

攝像機(jī)在標(biāo)定過程中確定了其建立的基礎(chǔ)為攝像機(jī)的模型，攝像機(jī)模型在標(biāo)定過程中關(guān)系到三個(gè)不同坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換，分別為2D圖像平面坐標(biāo)系、攝像機(jī)自身坐標(biāo)系以及真實(shí)的世界坐標(biāo)系。攝像機(jī)在攝像的時(shí)候起本質(zhì)是2D圖像坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，首先要定義攝像機(jī)的自身坐標(biāo)系，將坐標(biāo)系的原點(diǎn)設(shè)置為光心，X、Y、Z成立三維坐標(biāo)系。其次則是建立平面的圖像坐標(biāo)系，用以透視模型表示，其原點(diǎn)也在廣心的位置，稱之為主點(diǎn)。實(shí)際應(yīng)用中，物理的距離光心的位置d≠f焦距，而且會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于焦距，為了解決如此問題就提出了平面概念。在光軸z上設(shè)置一個(gè)虛擬的圖像平面，然后在此位置于平面關(guān)于光心對(duì)稱。接著，在設(shè)置的虛擬2D坐標(biāo)系中，光軸和原點(diǎn)重合，并且攝像機(jī)與垂直平面的垂直方向相同，真實(shí)圖像上的點(diǎn)影射到攝像機(jī)坐標(biāo)系。

（四）3D重構(gòu)算法

視頻流的采集，主要是采用Kinect設(shè)備、彩色攝像頭、紅外發(fā)射攝像頭、紅外接收攝像頭。使用微軟提供API控制Kinect設(shè)備，在操作之前需調(diào)用NUI初始化函數(shù)，將函數(shù)的參數(shù)設(shè)置為用戶信息深度圖數(shù)據(jù)、彩色圖數(shù)據(jù)、骨骼追蹤圖數(shù)據(jù)、深度圖數(shù)據(jù)。上述的視頻流的打開方式不同，既可以是一種打開方式，也可以是多種打開方式，尤其在進(jìn)行Kinect傳輸數(shù)據(jù)處理的時(shí)候，需遵循三條步驟的運(yùn)行管線。此三條管線分別為：第一條為處理彩色和深度數(shù)據(jù)，第二條為根據(jù)用索引添加顏色信息，并將其放入到深度圖之中，第三條為骨骼追蹤數(shù)據(jù)。

四、總結(jié)

隨著計(jì)算技術(shù)的快速發(fā)展，視覺技術(shù)逐漸被廣泛的應(yīng)用于我們?nèi)粘５难芯恐?。本文通過對(duì)視覺技術(shù)的相關(guān)問題進(jìn)行分析，探究了圖像處理、分割、前景提取、運(yùn)動(dòng)物體觀測以及重構(gòu)3D圖等問題，為實(shí)現(xiàn)視覺技術(shù)更加深入研究做出了相應(yīng)的貢獻(xiàn);為廣大參與計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)研究同仁提供一個(gè)研究的思路，為實(shí)現(xiàn)視覺技術(shù)的騰飛貢獻(xiàn)薄力。

參考文獻(xiàn)

[1]張?？?基于Opencv的人手識(shí)別與跟蹤定位技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D].云南大學(xué)，2013.