計算機視覺的意義精選(九篇)

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第1篇：計算機視覺的意義范文

關鍵詞：視覺原理；計算機視覺藝術；數(shù)字媒體；應用

利用計算機所具有的視覺藝術，大眾僅僅利用需要實施身體動作來直接性的操作以及控制，根本就不需要學習就能夠啟動以及進行一定的操作，這樣更加方便老年人以及兒童的實際操作。在數(shù)字媒體當中，應該對計算機視覺藝術進行充分利用，更加方便人們的實際操作，同時還能夠保證其更好的感受藝術方面所具有的魅力，讓群眾在足夠放松的時刻能夠對創(chuàng)作者的實際思想以及意圖進行充分的了解以及掌握，對藝術價值進行充分發(fā)揮，進而來有效提升藝術人文的實際價值。

1對計算機視覺原理進行分析

通常來講，計算機視覺還稱為機械視覺，屬于是機械來對人類視覺進行一定的模仿的光學識別系統(tǒng)，利用光學系統(tǒng)、感應器、光源等來實現(xiàn)物體定位、動作的追蹤以及視線的判斷等相關的功能。一般情況下，工程技術所運用的基本都是計算機視覺，當有著一定的環(huán)境以及模式時，計算機視覺在進行持續(xù)性的工作時，能夠有效保證持續(xù)工作有著非常高的正確性以及準確性，還能夠對人工不可以完成的任務進行很好的完成。當計算機視覺在進行實際的工作過程中，最為基本的條件是先對映像進行處理，之后輸入模擬訊號，對數(shù)字影像進行一定的處理以及分析。實際的工作流程是：影像在攝入之后，應該對其進行一定的強化，除去噪聲，之后對圖像特征進行一定的壓縮以及獲取。在對數(shù)據(jù)庫樣本進行一定的對比之后，對程序進行有效的分析以及判斷，做出有效的指令。

2對數(shù)字媒體當中計算機視覺藝術的實際應用進行分析

2.1藝術與計算機進行一定的融合時，應該對動畫、聲音以及圖像等因素進行有效結合，在對藝術語言表現(xiàn)形式進行豐富的同時，應該提高作品的感染力

在有些結合視覺藝術以及數(shù)字媒體時，應該保證在對畫面進行觀看時，應該有效的欣賞畫面，還可以有效的感受到聲色等。利用高度仿真的聽覺、觸覺以及視覺，保證大眾在進行玩游戲時，可以對虛擬世界進行真實的感受，還能夠利用動作以及肢體語言等來和計算機實現(xiàn)有效的交流。保證大眾不是對電影單獨的進行欣賞，還應該更好的參與到其中，體會藝術的表演。

2.2在數(shù)字媒體當中運用計算機視覺藝術能夠對藝術的實際表達形式進行有效的豐富

隨著交互技術的逐漸成熟以及發(fā)展，讓該技術得到了有效的拓展以及廣泛的運用。運用交互技術，應該讓人們不受到被動的欣賞，應該積極的參與到視覺藝術當中，保證大眾的積極參與以及做出判斷，同能夠利用各種選擇來呈現(xiàn)出過程以及解決，對觀眾的興趣進行充分的調動，進而來有效提高大眾的參與積極性。

2.3在電子游戲當中，運用計算機視覺藝術，應該在相對比較大型的電子游戲當中進行計算機視覺技術的運用

在實際的游戲過程當中，大部分的玩家基本上不再是僅僅運用鍵盤以及鼠標來實施游戲，大部分都是利用身體行動來移動。通常情況下，機器利用攝像機部來對玩家的具體身體動作進行一定的捕捉，玩家能夠與機器相連接的手槍進行有效的操作，射中屏幕當中的對象。同時，手機上的相對比較小型的電子游戲，僅僅需要手指來滑動屏幕，就能夠實現(xiàn)實物的運動以及跳躍等，進而來躲避障礙。除此之外，僅僅需要稍微的傾斜一些收集，就能夠實現(xiàn)人物兩側的奔跑，同時還能夠保證聲光效果，實現(xiàn)互動，具有非常大的震撼力，會在很大程度上促進大眾參與的積極性。

2.4分析數(shù)字媒體中計算機視覺技術的應用，保證數(shù)字媒體技術有效表現(xiàn)藝術

同時在實用藝術以及純藝術當中，也會運用到數(shù)字媒體，該技術能夠讓相對比較單純的個人視覺實現(xiàn)有效的創(chuàng)造，同時還能夠把藝術箱社會性視覺產(chǎn)品進行轉化，并得到一定的經(jīng)濟效益。同時，大眾能夠通過剪切以及拷貝等相關的方式來有效獲取視覺技術，之后有效的轉化藝術資源，有效奠定了創(chuàng)作視覺藝術的基礎?，F(xiàn)階段，大眾對于個性化以及獨特性有著逐漸提高的需求，在對相對比較獨特的視覺技術進行追求時，在一定程度上提高了評價視覺作品的標準。在數(shù)字媒體當中運用計算機視覺技術，會在很大程度上提高大眾對美的享受，保證大眾能夠充分感受到舒適以及愉快的感覺，同時還能夠得到審美方面的評價，在該過程當中，不能夠參雜任何的因素，應該讓計算機視覺因素僅僅對視覺美感以及視覺形式進行充分的追求，可以有效體現(xiàn)藝術的本質。同時，數(shù)字媒體有著美方面的品格，有效結合計算機視覺藝術，保證數(shù)字媒體藝術的美以及真。這個實際的運用過程能夠有效提升審美方面的機制，更好的領悟視覺藝術當中所存在的美。

3結語

綜上所述，在數(shù)字媒體當中，計算機視覺技術的運用，應該有效結合圖像、動畫、聲音以及文本等多個因素，在對語言表現(xiàn)的具體形式進行一定的豐富時，應該讓作品具有更大的感染力。除此之外，還應該保證視覺技術有何足夠的光聲效果，利用一定的互動，會具有非常大的震撼能力，積極促進大眾的參與程度。還可以在很大程度上滿足大眾對于美方面的追求，進而對其所具有的藝術價值進行充分發(fā)揮，有效提升藝術所具有的人文價值。

參考文獻

[1]劉曉,王會霞.計算機視覺藝術在數(shù)字媒體領域的應用研究[J].互聯(lián)網(wǎng)天地,2015,07:21-24.

[2]叢婧.淺談計算機視覺藝術在數(shù)字媒體的應用[J].電子制作,2013,18:75.

第2篇：計算機視覺的意義范文

[關鍵詞]科技項目經(jīng)費；預算；決算

一、科技項目經(jīng)費預算與決算中存在的問題

（一）缺乏完善的經(jīng)費預算管理制度

科技項目的經(jīng)費預算需要完善的預算編制理論，同時需要配套的科學合理的預算編制標準和嚴格的審批制度，從而避免預算的隨意性和主觀性。而在我國，許多科研人員在對科技項目經(jīng)費進行預算時，由于自身缺乏預算相關知識，往往只是針對項目內容簡單的計算和估算，缺乏預算的總體概念和標準，也沒有財務方面專業(yè)的人員和專門的機構進行指導和審核，致使預算科學性和可行性大大降低，隨意性較大，造成預算大多只是簡單的收支平衡。同時由于我國科技項目經(jīng)費是按照項目類別來劃分經(jīng)費標準的，這樣一刀切的方式致使經(jīng)費預算很多時候流于形式，很多科研人員在進行預算時只考慮將劃撥的經(jīng)費用完即可，對項目難度大小、項目質量缺乏合理的分析，這樣缺乏標準和審核的預算要么造成經(jīng)費不夠用而影響項目質量，要么產(chǎn)生經(jīng)費用不完而浪費資源。

（二）缺乏經(jīng)費使用過程中的監(jiān)督體制

對科技項目經(jīng)費使用情況的監(jiān)督，就是要在項目立項、使用和決算環(huán)節(jié)都進行嚴格的監(jiān)督管理，保證經(jīng)費的科學合理使用。我國很多科研人員都是只重視科技項目的立項，而忽略對科技項目經(jīng)費的管理。雖然實施科技項目負責人制，但是在項目實施過程中，只是對負責人進行管理，對于科技項目活動本身，以及項目經(jīng)費的具體使用情況，都沒有相應的管理制度和標準，更缺乏監(jiān)督體制。項目負責人只要簽字，相關憑據(jù)真實，都能夠進行費用的報銷，相關審計部門只是對財務部門的記賬、報賬情況進行審核，不會對經(jīng)費使用情況是否合理進行查證，這樣就造成了科技項目的經(jīng)費在預算和決算過程中沒有合理有效的監(jiān)督措施。

（三）缺乏經(jīng)費決算時的責任追究制

我國科技項目經(jīng)費的管理和財務監(jiān)督主要是由項目負責人所在的單位負責，當在進行科技項目經(jīng)費的決算時，如果出現(xiàn)了經(jīng)費的違規(guī)、違法利用行為，負責人單位為了自身利益往往會出現(xiàn)包庇、隱瞞的狀況。同時負責科技項目經(jīng)費審計的主要是我國的科技相關部門，它主要進行的是事后審計，涉及財務的報表審計和合規(guī)性審計，這些審計并不能夠真正發(fā)現(xiàn)經(jīng)費的違規(guī)使用，這就在一定程度上助長了科技項目經(jīng)費領域的職務犯罪。由于我國缺乏明確的責任追究制度，相應的處罰也很少，由此更加滋生了此類違法違規(guī)使用科技項目經(jīng)費的行為。

二、實現(xiàn)科技項目經(jīng)費預算與決算相統(tǒng)一的對策

（一）理清預算與決算的關系

理清預算與決算的關系是科技項目經(jīng)費管理過程中的一個重要方面，兩者之間具有重要的相關性和一致性?？萍柬椖拷?jīng)費的預算是經(jīng)費支出的依據(jù)，決算是經(jīng)費預算執(zhí)行的結果，預算時為決算提供預見性和可控性，決算督促預算的科學性和合理性，兩者科技項目經(jīng)費的管理過程中都有不可替代的作用。為加強科技項目經(jīng)費管理的科學性，需要不斷的強調預算與決算的統(tǒng)一性，建立預算與決算相互協(xié)調的工作規(guī)范，統(tǒng)一科技項目過程中的費用科目，使預算與決算在內容上保持一致。同時消除兩者之間的不對等事項，保證決算的結果和預算的結果相一致。

（二）提高預算與決算的工作水平

首先應該完善科技項目經(jīng)費的預算管理制度，聘請專業(yè)的人員和機構對項目的經(jīng)費進行全面預算，設置預算項目內容和預算標準，對科研經(jīng)費所涉及的各個環(huán)節(jié)都進行預算，嚴格控制好項目實施過程中各種經(jīng)費的支出符合相關規(guī)定，而且還必須明確經(jīng)費收入的時間與進度、收入方式與要求，以及資金的墊付與補償。預算編制完成以后要嚴格按照預算的內容來進行，將預算落到實處。同時可以與財務合作設立監(jiān)督機構，監(jiān)督項目經(jīng)費是否按照預算進行，監(jiān)督科研人員是否有違規(guī)使用經(jīng)費的情況，明確規(guī)定項目負責人的管理職責，促使項目負責人在項目執(zhí)行過程中監(jiān)督經(jīng)費的支出是否符合規(guī)定以及跟進項目的進展情況，確保預算的執(zhí)行和項目的順利完成。在決算時要提高經(jīng)費決算的效力，保證決算的結果能夠得到主管部門的重視，并建立起相應的懲處機制。

（三）完善經(jīng)費管理的績效考核機制

科技項目經(jīng)費的管理需要引入績效考核評價機制，對項目立項前要有評估考核，確保項目的投入產(chǎn)出比，同時也重視項目進行中的績效考核，確保項目經(jīng)費的使用效益，這能保證科研項目成果的質量，避免只重數(shù)量不重質量。在進行績效考核同時需要注意一些問題，避免短視行為，結合科技項目的實際情況進行定量和定性的分析，要遵循科學性、合理性和可操作性的原則，保證績效考核的公正性和公開性。

總之，在進行科技項目經(jīng)費的管理過程中，建立完善的預算編制體制，提高經(jīng)費決算的效力，實現(xiàn)預算與決算的統(tǒng)一，是保護科研資產(chǎn)，防止科研資產(chǎn)流失，提高我國科研水平的重要途徑。

參考文獻

[1]張思強.科技項目經(jīng)費預算存在的問題及對策[J].中國科技論壇，2008

[2]張羽.科技項目經(jīng)費及預算管理系統(tǒng)研究[J].安徽科技，2012

第3篇：計算機視覺的意義范文

關鍵詞：計算機視覺；地圖匹配；SLAM；機器人導航；路徑規(guī)劃

1概述

計算機視覺在人工智能學科占據(jù)重要地位，為自主移動機器人視覺導航做了深厚的理論鋪墊。目前，機器人導航技術有很多種，傳感器導航技術如里程計、激光雷達、超聲波、紅外線、微波雷達、陀螺儀、指南針、速度、加速度計或觸覺等得到了普遍應用，與上述非計算機視覺導航技術相比較，計算機視覺導航技術如人眼般具有靈敏度高且可捕獲的信息量大以及成本低等優(yōu)點。由于室內相對室外空間比較狹小且內部環(huán)境復雜，所以普通移動機器人在作業(yè)過程中，完成躲避眼前障礙物、自主導航以及為自身找出一條可行路徑等一系列操作會相對比較困難。計算機視覺導航技術可利用本身的攝像頭獲得室內周圍的環(huán)境信息，實時對其周身的場景進行快速反饋，對視野前方障礙物進行快速識別和檢測，從而確定一條高效的可行的安全路徑。本文對計算機視覺導航技術進行分類研究，主要分為3類：第一類是環(huán)境地圖事先已知，提前對外界環(huán)境特征進行提取和處理，建立全局地圖，并將地圖信息存儲在機器人內存數(shù)據(jù)庫中，在導航的時候實時進行地圖匹配；第二類是同時定位與地圖構建，移動機器人在自身位置不確定的情況下根據(jù)自身的攝像頭獲取周圍未知環(huán)境信息，在作業(yè)時逐步構建周圍的環(huán)境地圖，根據(jù)構建的增量式地圖自主實時定位和導航；第三類是不依賴環(huán)境地圖，自主移動機器人不需要依賴任何的環(huán)境地圖，其在作業(yè)活動時的可行區(qū)域主要取決于攝像頭實時識別和檢測的環(huán)境相對信息。

2環(huán)境地圖的表示方法

目前，計算機視覺導航技術多采用柵格地圖、幾何地圖、拓撲地圖和混合地圖構建環(huán)境地圖信息。

2.1柵格地圖

柵格地圖，將柵格圖像考慮為一矩形，均分為一系列柵格單元，將每個柵格單元賦予一個平均概率值，并利用傳感信息估計每個單元內部內存障礙物的概率。構建柵格地圖的優(yōu)點是其地圖表達形式直觀，創(chuàng)建和維護比較容易；但當劃分的柵格單元數(shù)量不斷增多時，實時性就會慢慢變差；當劃分的柵格單元越大時，環(huán)境地圖的分辨率越低。

2.2幾何地圖

幾何地圖利用幾何特征如點、直線、平面等來構成環(huán)境主要框架，需要知道這些特征在環(huán)境中信息的具置，所以幾何地圖通常使用其對應的三維空間坐標來表示。幾何地圖構建過程相對簡單，保留了室內環(huán)境的各種重要信息，是基于計算機視覺的定位與地圖構建算法中最常用的一種表示方式。但是為了完成環(huán)境的建模需要標記大量的特征，從而計算量也非常的大，降低了實時性，其重建的地圖也容易出現(xiàn)與全局不一致的情況。

2.3拓撲地圖

拓撲地圖用許多節(jié)點和連接這些節(jié)點的曲線來表示環(huán)境信息。其中，每個節(jié)點相對應真實環(huán)境中的特征點（如門角、窗戶、椅子、桌子角及拐角等），而節(jié)點之間的曲線表示兩個節(jié)點對應的地點是相聯(lián)通的。拓撲地圖把環(huán)境信息表上在一線圖上，不需要精確表示不同節(jié)點間的地理位置關系，圖像較為抽象，表示起來方便且簡單。機器人首先識別這些節(jié)點進而根據(jù)識別的節(jié)點選擇節(jié)點與節(jié)點間的曲線作為可作業(yè)的路徑。

2.4混合地圖

混合地圖主要包括3種形式：柵格一幾何地圖、幾何一拓撲地圖以及柵格一拓撲地圖?；旌系貓D采用多種地圖表示，可結合多種地圖的優(yōu)勢，與單一的地圖表示相比更具有靈活性、準確性和魯棒性，但其不同類別的地圖結合起來管理會比較復雜，難以協(xié)調，增加了地圖構建的難度。文獻針對室內環(huán)境所建立的模型分為全局拓撲和局部幾何表述部分，整體環(huán)境通過拓撲節(jié)點串連起來，維護了整體環(huán)境表述的全局一致性；而以每個拓撲節(jié)點為核心所采用的幾何表述則可確保局部精確定位的實現(xiàn)，這樣建立的幾何一拓撲混合環(huán)境模型可將二者的優(yōu)勢都表現(xiàn)出來，使得移動機器人定位和地圖構建同時進行，實現(xiàn)容易。

3基于計算機視覺的室內導航

基于計算機視覺的室內導航技術可利用攝像頭捕獲機器人周圍環(huán)境的全部信息，對其周身的場景進行反饋，對障礙物進行快速識別和檢測，從而確定一條高效的可行的安全路徑。本文將計算機視覺室內導航技術主要分為3類：第一類是環(huán)境地圖事先已知；第二類是定位與地圖構建同時進行；第三類是不依賴環(huán)境地圖。

3.1環(huán)境地圖事先已知

提前對外界環(huán)境特征進行提取和處理，建立全局地圖，并將地圖信息存儲在機器人內存數(shù)據(jù)庫中，在導航的時候實時進行地圖匹配，即預存環(huán)境地圖。在環(huán)境地圖事先已知的導航中，路標信息保存在計算機內存的數(shù)據(jù)庫中，視覺系統(tǒng)中心利用圖像特征直接或間接向移動機器人提供一系列路標信息，一旦路標被確定后，通過匹配觀察到的圖像和所期望圖像，機器人借助地圖實現(xiàn)自身精確定位和導航。該導航技術過程可分為以下步驟：

a）圖像獲?。簲z像頭獲取其周圍的視頻圖像；

b）路標識別及檢測：利用相關圖像處理算法對圖像進行一系列預處理如進行邊緣檢測和提取、平滑、濾波、區(qū)域分割；

c）路標匹配標志：在觀察到的圖像和所期望圖像之間進行匹配，搜索現(xiàn)有的路標數(shù)據(jù)庫進行標志路標；

d）位置計算：當有特征點進行匹配時，視覺系統(tǒng)會根據(jù)數(shù)據(jù)庫中的路標位置進行自身精確定位和導航。

在基于計算機視覺的地圖匹配定位過程中，主要有2種地圖匹配較為典型。

①已知起點，已知地圖。這種條件下的定位稱為局部定位，采用的是一種相對定位的方法，如圖1所示為其位姿估計過程，這種情況目前導航技術研究得最多。

②不知起點，已知地圖。這種條件下的定位稱為全局定位。當機器人需要重置時，通常使用這種定位方法來檢索機器人的當前位置（即姿態(tài)初始化）。常用的輔助方法是在環(huán)境中添加一些人造信標，如無線收發(fā)器，幾何信標，條碼技術，紅外或超聲波接收系統(tǒng)進行位置識別，利用視覺系統(tǒng)識別自然標志，自主定位。

3.2定位與地圖構建同時進行

不知起點，不知地圖。SLAM技術最早由Smith等人于1986年提出，移動機器人在自身位置不確定的情況下根據(jù)自身的攝像頭獲取周圍未知環(huán)境信息，在作業(yè)時逐步構建周圍的環(huán)境地圖，根據(jù)構建的增量式地圖自主實時定位和導航。在日后的導航研究中，混合地圖中的幾何一拓撲混合環(huán)境模型被得到廣泛應用，主要用來解決SLAM問題。

2003年，在解決SLAM技術難題上，Arras等人采用基于Kalman濾波器和最鄰近（nearest neighbor）匹配策略的隨機地圖創(chuàng)建方法。下面是該算法步驟：

a）數(shù)據(jù)采集：首先初始化系統(tǒng)，從攝像頭傳感器采集距離數(shù)據(jù)；

b）狀態(tài)預測：視覺系統(tǒng)預測機器人運動狀態(tài)，實時返回新位姿信息和協(xié)方差矩陣，預測地圖；

c）觀測：從原始捕獲的信息中提取主要特征信息并將此信息返回給局部地圖；

d）測量預測：預測機器人當前位姿的全局地圖；

e）位置匹配：應用最鄰近濾波器匹配局部地圖中的觀測點和預測點；

f）估計：使用擴展Kalman濾波器更新地圖；

g）創(chuàng)建：將非相關的觀測點加入地圖，對機器人返回增量式地圖；

h）輸出地圖。

制約機器人視覺系統(tǒng)性能的重要因素是信息實時處理的計算復雜度和處理效率，SLAM算法需要在地圖密度與計算效率之間取得權衡。

3.3無環(huán)境地圖

在這類系統(tǒng)中，機器人不需要依賴任何的環(huán)境地圖信息，機器人的活動取決于其當時識別和提取出來的環(huán)境信息，這些環(huán)境信息可能是桌子、椅子和門等，不需要知道這些環(huán)境元素的絕對位置。無環(huán)境地圖的導航技術典型的技術有3大類：基于光流的導航技術、基于外觀信息的導航技術、基于目標識別的導航技術和基于目標跟蹤的導航技術。

3.3.1基于光流的導航技術

光流是三維空間運動物體在觀測成像面上的像素運動的瞬時速度，也是圖像亮度的運動信息描述。光流法計算最初是由Horn和Schunck于1981年提出的，其利用二維速度場與灰度，引入光流約束方程，得到光流計算的基本算法。光流計算基于物體移動的光學特性提出了2個假設：①運動物體的灰度在很短的間隔時間內保持不變；②給定鄰域內的速度向量場變化是緩慢的。如Santos-Victor等人研發(fā)了一種基于光流的robee視覺系統(tǒng)，該系統(tǒng)模擬了蜜蜂的視覺行為。在robee視覺系統(tǒng)中，使用單獨的雙目視覺方法來模擬蜜蜂的中心反射（Centering Reflex）：當機器人移動到走廊兩側的墻壁中心時，左眼捕獲場景的瞬時速度與右眼捕獲場景的瞬時速度是相同的，幾乎沒有差別，那么機器人就可以知道他們在走廊的中心。如果眼睛兩側的眼睛的瞬時變化速度不同，則機器人移動到較慢的速度。在自動機器人導航的實現(xiàn)中，基于這個想法是測量攝像機捕獲圖像場景瞬時速度差異。這種導航技術只能用于室內單通道直走道導航，不能引導機器人改變方向，具有一定的局限性。

3.3.2基于外觀信息的導航技術

基于外觀的機器人導航方法，不需要構建真實的地圖導航，機器人通過自身所攜帶的攝像頭和傳感器感知周圍目標的外觀信息進行自主定位和導航。其中，所述的外觀信息多為目標信息的顏色、亮度、形狀、空間大小和物理紋路等。機器人在導航時存儲連續(xù)視頻幀的環(huán)境圖像信息，并將連續(xù)視頻幀與控制指令相關聯(lián)，從而再執(zhí)行指令規(guī)劃有效路徑到達目的地。

3.3.3基于目標識別導航技術

為了達到目標點或是識別目標，機器人很多時候只能獲取少量的圖像信息。Kim等人提出了一種用符號代替導航各個位置的賦值方法。該賦值方法中，機器人執(zhí)行命令如“去窗邊”“去你后面的椅子旁”等。這樣，通過相關的符號命令，機器人自動識別并建立路標，通過符號指令到達目標點。例如“去你后面的椅子旁”，這樣的命令就是告訴機器人路標是椅子、路徑向后。該導航技術的難點在于目標是否可以準確實時識別路標。第一，識別大量不同類別的物體，室內環(huán)境有許多不同類別的物體，需要將它們組織到一個在給定的容易搜索圖像數(shù)據(jù)結構中去，起到容易識別是用什么度量來區(qū)分物體；第二，識別大量不同背景下的物體，一個合適的物體表達式有助于將圖像組織成片斷，而這些片斷來自于物體的種類且與物體無關的；第三，在抽象層次上識別物體，機器人可以不需要在看到一個具體的杯子之前便能知道它是一個杯子，相關程序能夠類似的物體進行識別和區(qū)分。

3.3.4基于目標跟蹤的導航技術

基于目標跟蹤的導航技術，為機器人構造一個虛擬地圖，機器人通過攝像頭獲取連續(xù)的視頻序定一個跟蹤的目標，為了達到對目標的精確定位和實時跟蹤，可以利用粒子濾波算法對需要跟蹤的目標進行建模?；诹Ｗ訛V波的目標跟蹤主要包含四個階段，分別是初始化目標區(qū)域，概率轉移，目標區(qū)域權重計算，目標區(qū)域重采樣。在機器人導航之前，通過視頻序列的當前幾幀標注機器人所需要跟蹤的目標，在導航時，機器人通過連續(xù)的視頻幀感知周圍的待跟蹤目標，同時對所需要跟蹤的目標散播粒子，當獲取的視頻幀對目標區(qū)域重采樣后足以讓機器人確定所需要跟蹤的目標時，機器人通過確定的目標為自己規(guī)劃最有效的路徑到達目的地。獲取視頻序列目標跟蹤是算機視覺領域中的重要分支，它在工業(yè)生產(chǎn)、交通導航、國防建設、航空導航等各個領域有著廣泛的應用。

第4篇：計算機視覺的意義范文

關鍵詞：云計算 數(shù)據(jù)挖掘 平臺設計

中圖分類號：TP311.11 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2015）09-0000-00

云計算作為網(wǎng)絡計算的升級，其規(guī)模大、可靠性高、擴展性好，在構建數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)中具有十分大的應用優(yōu)勢。用戶不需要擔心系統(tǒng)會出現(xiàn)存儲不足的問題，只需要考慮算法選擇、數(shù)據(jù)處理內容等等，真正實現(xiàn)了數(shù)據(jù)利用的方便、快捷。

1云計算概述

云計算指的是一種分布于大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心，能夠提供大量的服務器資源的計算平臺，其能夠有效滿足科研或是電子商務等方面的需求。云計算涉及到多個領域內容，如：虛擬化技術，基礎設施即服務、平臺即服務和Saris軟件即服務，并行計算和分布式計算等概念。

總的來看，以計算能對不同的客戶提供不同的資源，使得普通用戶也能夠進行海量數(shù)據(jù)的操作，在云計算基礎上，通過構建數(shù)據(jù)挖掘平臺，能夠為終端用戶提供一個高透明化的界面服務以及開放式接口支持。該平臺的出現(xiàn)很好得解決了用戶系統(tǒng)存儲能力不足的問題，只需要選擇合適的算法進行數(shù)據(jù)挖掘即可。

2基于云計算的數(shù)據(jù)挖掘平臺架構設計

2.1基于云計算的數(shù)據(jù)挖掘平臺架構

基于云計算的數(shù)據(jù)挖掘平臺的功能層次主要包括算法層、應用層以及用戶層，具體如下所示：（1）算法層：算法層主要利用的是下一層所提供的數(shù)據(jù)進行相應的計算，同時還需做好接口的管理工作。因為數(shù)據(jù)挖掘算法不同，其想要的執(zhí)行順序與結果也存在一定的差異。例如：當進行數(shù)據(jù)清洗算法服務時，其主要挖掘的是噪聲數(shù)據(jù)，在應用數(shù)據(jù)挖掘算法前要做好接口服務的調用工作，以便及時將完成清洗的數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)層保存在云計算平臺內，以便為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘工作提供更加優(yōu)良的服務。值得注意的是，在進行數(shù)據(jù)挖掘調用服務時，其對象主要包括已經(jīng)完成清洗的數(shù)據(jù)和不需要清洗的數(shù)據(jù)。（2）應用層：與其他的幾層相比，應用層具有較強的抽象性，其主要工作是將海量數(shù)據(jù)挖掘所包含的數(shù)據(jù)和算法見的關系描述成為任務，同時還負責提供應用調用以及接口維護的工作。（3）用戶層：數(shù)據(jù)挖掘平臺中用戶層的設計設計目的，就是為了向廣大用戶提供相應的身份驗證以及授權。

2.2基于云計算的數(shù)據(jù)挖掘平臺架構設計關鍵

2.2.1插件系統(tǒng)設計

插件主要是通過采用一定的應用程序，實現(xiàn)接口的合理開發(fā)。通常情況下，插件可以分為三個組成部分：一是擴展點；二是業(yè)務邏輯；三是調用下層擴展點，這三者均是由一個綁定包與各種服務構成。其中綁定包的主要任務在于進行模塊管理，其含有一個服務說明接口、多種服務調用接口。在進行插件系統(tǒng)設計時，必須保證綁定包接口與相關規(guī)范要求相符，如果將插件放在某一個特定的目錄下，可以被數(shù)據(jù)挖掘平臺識別、加載。

值得注意的是，當前主要是使用原子類型數(shù)據(jù)組合作為算法插件服務接口函數(shù)參數(shù)，算法的實現(xiàn)更加具有兼容性，可以說雖然算法實現(xiàn)的難度有了一定的提高，但是使用性大大加強，能夠被眾多用戶用于數(shù)據(jù)處理。

2.2.2開放接口設計

開放接口主要是其他應用在數(shù)據(jù)挖掘平臺的基礎上進行開始需要使用到的接口，通過開放接口，應用開發(fā)者能夠充分利用數(shù)據(jù)挖掘平臺中的海量數(shù)據(jù)服務。開放接口設計主要要求為高效、簡單直觀以及具有高伸縮性，因此本文主要針對表述性狀態(tài)轉移接口（簡稱REST）進行了具體探討。

REST接口具有無態(tài)的優(yōu)點，因此當在同一個局域網(wǎng)內對服務器進行重復的調用時，瀏覽器內的緩沖裝置可以起到一定的替代作用才，從而最大限度地減輕服務器運行的壓力，避免因為用戶量過多而造成服務器崩潰的現(xiàn)象。云計算平臺的應用在很大程度上實現(xiàn)了無窮大的數(shù)據(jù)吞吐，滿足系統(tǒng)平臺的性能要求。

3基于云計算數(shù)據(jù)挖掘平臺架構的實現(xiàn)

下文主要是以EClipse34為開發(fā)工具、Python為開發(fā)語言、以Google開放的云計算開發(fā)平臺AppEngi為開發(fā)環(huán)境，具體探討了基于云計算數(shù)據(jù)挖掘平臺架構的實現(xiàn)。

3.1算法模塊插件系統(tǒng)

算法模塊涵蓋了多種算法，例如：數(shù)據(jù)清洗算法、數(shù)據(jù)挖掘算法以及結果可視化算法等等。一個完整的數(shù)據(jù)挖掘過程應包括以下幾個部分：（1）云計算中的大量數(shù)據(jù)都是不規(guī)則的、噪聲嚴重的，基于此，必須先通過數(shù)據(jù)集清洗算法的應用，將原始數(shù)據(jù)整理為規(guī)則的數(shù)據(jù)集；（2）利用數(shù)據(jù)挖掘算法對所得到的規(guī)則數(shù)據(jù)集進行處理，以得到需求信息；（3）通過可視化算法，將目標信息傳送至客戶處。在上述一系列數(shù)據(jù)處理過程中，數(shù)據(jù)的調用離不開REST接口的應用。

3.2數(shù)據(jù)集訪問模塊

數(shù)據(jù)集訪問模塊的實現(xiàn)同算法模塊插件系統(tǒng)有著相似之處，也是利用插件實現(xiàn)數(shù)據(jù)的調用，特別是在進行數(shù)據(jù)集的訪問時，訪問模塊文件中被檢索的地方也處于被用戶調用的狀態(tài)之下。但是，數(shù)據(jù)集訪問模塊的不同之處在于，系統(tǒng)會將數(shù)據(jù)文件分解為很多個元數(shù)據(jù)的組合和物理訪問地址，然后將這些數(shù)據(jù)組合成字典類型結構的參數(shù)傳送至數(shù)據(jù)機訪問模塊內。

4結語

綜上所述，目前云計算平臺已經(jīng)趨于成熟，例如：GoogleAppEngine、GoogleBigtabl等等均能夠為數(shù)據(jù)挖掘平臺架構設計與實現(xiàn)提供底層的架構支持，開發(fā)者只需要上傳應用程序即可，不需要考慮存儲量等問題，方便快捷、可靠性高。

參考文獻

[1]李凱，.基于云計算的并行數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[J].微計算機信息，2011，27（6）：121-123.

[2]黃章樹，劉晴晴.基于云計算服務模式的數(shù)據(jù)挖掘應用平臺的構建[J].電信科學，2012，28（1）：53-57.

第5篇：計算機視覺的意義范文

關鍵詞：知識規(guī)則挖掘；城市公共交通；服務質量評價；遺傳算法

中圖分類號：TP301.6 文獻標識碼：A

1引言

知識規(guī)則挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的知識規(guī)則中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的有用的知識規(guī)則的過程。知識規(guī)則挖掘方法[1，2，3]有多種，如機器學習、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡、粗糙集方法、遺傳算法等。在這些方法中，遺傳算法由于具有高度的魯棒性和極佳的全局搜索能力而倍受眾多學者的青睞。在城市公共交通服務質量評價知識規(guī)則體系中，由于評價指標較多，在進行知識規(guī)則挖掘時，使用遺傳算法尤為有效。利用遺傳算法進行城市公共交通服務質量評價知識規(guī)則挖掘，就是在已有的知識規(guī)則的基礎上進一步進行優(yōu)化，得到隱含在知識規(guī)則庫中的、更為滿意的、新的知識規(guī)則。

2城市公共交通服務質量評價指標體系構建

城市公共交通服務質量可以從硬件和軟件兩個大的方面進行評價。硬件方面包括道路公共交通網(wǎng)絡和公交企業(yè)本身的設施投入；軟件方面則主要指道路交通通行的實際水平與公交企業(yè)的軟。上述方面還可以進一步細分，直至一些基礎性的指標。結合綜合評價加指標體系建立的方法，建立城市公共交通服務質量評價指標體系[4-6]。評價指標體系包括四個方面：公共交通網(wǎng)絡、公交企業(yè)硬性投入、公共交通通行服務水平、公交企業(yè)軟，具體評價指標有15個，如圖1所示。

遺傳算法是模擬生物界自然選擇和自然遺傳機制進化過程來求解復雜問題的全局隨機搜索算法[7，8]，它以編碼空間代替問題空間，以適應度函數(shù)為評價依據(jù)，以編碼群體為進化基礎，以對群體中個串的遺傳操作實現(xiàn)選擇和遺傳機制，建立起一個迭代過程。在這一過程中，通過隨機重組編碼位串中重要的基因，使新一代的位串集合優(yōu)于老一代的位串集合，群體的個體不斷進化，逐漸接近最優(yōu)解，最終達到求解問題的目的。

由于傳統(tǒng)遺傳算法存在收斂速度慢、容易出現(xiàn)早熟收斂等缺點[9]，本文采用文獻[10]中的改進遺傳算法（IGA），這種改進遺傳算法的工作流程如圖2所示。

4.3遺傳算子

在本文使用的改進遺傳算法中，遺傳算子包括選擇算子、助長算子、交叉算子和變異算子。選擇算子采用兩代競爭排序的選擇方法來對遺傳個體進行優(yōu)選，遺傳個體被區(qū)分為雄性和雌性兩種不同的性別，把父代與子代的所有雄性個體與雌性個體分別進行重新排序，再按群體規(guī)模N分別從排序后的雄性個體集與雌性個體集中截取前N/2個優(yōu)秀的個體進入匹配池，作為交叉操作的對象。助長算子用來對種群中的個體進行一定概率下的助長，助長操作在選擇操作之后及配對操作之前進行，本文是采用基于個體適應度的助長。在交叉操作中，同性別個體之間是不能進行配對的，雄性個體只能同雌性個體進行配對，配對是按個體優(yōu)劣順序進行的，個體配對之后還要進行親緣關系的檢測，以保證個體之間的繁殖屬于嚴格的遠緣繁殖。在二進制編碼方式下，變異操作就是以很小的變異概率從群體中隨機選取若干個體，對于選中的個體又隨機選取表現(xiàn)型編碼中的某一位或多位進行數(shù)碼翻轉，即將1變?yōu)?或0變?yōu)?。

4.4新知識規(guī)則的檢驗

遺傳算法運行結束后，要對挖掘出的新知識規(guī)則的有效性進行檢驗。一方面要檢驗新知識規(guī)則是否被知識規(guī)則庫中已有的規(guī)則所包含，如果被已有的規(guī)則所包含，則新知識規(guī)則無效；另一方面是檢驗新知識規(guī)則是否與知識規(guī)則庫中已有的規(guī)則相矛盾，如果與已有的規(guī)則相矛盾，則新知識規(guī)則同樣無效。無效的新知識規(guī)則將被剔除，有效地新知識規(guī)則將被加入知識規(guī)則庫中。

5實例

一城市公共交通服務質量評價知識規(guī)則庫（部分知識規(guī)則）如表1所示，這個知識規(guī)則庫即為測試數(shù)據(jù)集。表1的知識規(guī)則編碼及適應度值如表2所示。

這二條新的有效的知識規(guī)則將被加入到城市公共交通服務質量評價知識規(guī)則庫中，使知識規(guī)則庫得以更新。

6結論

本文將一種改進的遺傳算法用于城市公共交通服務質量評價的知識規(guī)則挖掘，提出了一種基于遺傳算法的城市公共交通服務質量評價知識規(guī)則挖掘方法。實例表明，遺傳算法在進行知識規(guī)則挖掘時是完全有效的，能夠得到比知識規(guī)則庫中已有的一些知識規(guī)則更優(yōu)的知識規(guī)則。這為知識規(guī)則挖掘提供了一種重要途徑。

參考文獻

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[5]張麗花， 張好智， 楊小寶. 基于乘客出行鏈的公共交通服務質量評價研究[J]. 公路與汽車，2011，7（4）：48-51.

[6]邵祖峰. 城市公共交通服務質量評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型[J]. 城市交通，2006，4（6）：38-41.

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[8]王小平，曹立明. 遺傳算法——理論、應用與軟件實現(xiàn)[M].西安：西安交通大學出版社，2002.

第6篇：計算機視覺的意義范文

對于同塔雙回路，存在兩個回路同時受雷擊閃絡的可能性，雙回路同時跳閘將對系統(tǒng)產(chǎn)生較大的沖擊，嚴重影響系統(tǒng)的可靠性，有效防止兩個回路同時閃絡很重要。根據(jù)國內外經(jīng)驗，調整兩回路之間的絕緣水平，采取平衡高絕緣配置，對降低或避免因塔頂受雷擊而引起的雙回路同時跳閘事故是有效的措施；并根據(jù)《高電壓技術》兩回路絕緣水平的差異宜為倍相電壓（峰值），差異過大將使線路投資增加。筆者根據(jù)以上理由及DL/T620-1997《交流電氣裝置的過電壓保護和絕緣配合》相關規(guī)范，針對SZA32和SZ22塔型（占線路70%的直線塔）進行計算和比較，從而提出雙回路絕緣配置的建議方案。

關鍵詞：雙回線路；絕緣；水平差異；

中圖分類號：P619.27 文獻標識碼： A 文章編號：

一、計算條件及參數(shù)選取

為比較方便選用山區(qū)線路進行分析計算，導線選用LGJ-300/30，地線采用JLB1A-95，水平檔距取450m。

SZA32-24直線塔地線采用了負保護角，SZ22-24直線塔地線采用常規(guī)的保護角，桿塔單線圖詳見圖1-1和圖1-2。

由于玻璃和合成材料的性質不同，為分析比較方便，在計算時兩回路均采用玻璃絕緣子，其型號為LXHY-70。

以上具體相關參數(shù)見表1-1。

圖1-1SZ22塔單線圖圖1-2SZA32塔單線圖

表1-1線路防雷保護計算參數(shù)表

注：上表中有關參數(shù)摘自《電力工程高電壓送電線路設計手冊》（第二版）。

二、雙回路不平衡絕緣水平差異程度初估

根據(jù)《高電壓技術》兩回路絕緣水平的差異宜為倍相電壓（峰值）和DL/T620-1997《交流電氣裝置的過電壓保護和絕緣配合》規(guī)范，雷電沖擊u50%放電電壓與絕緣子串放電距離的關系式，即u50%，u50%，對110kV線路則有下式成立：

則采用LHXP-70兩線路絕緣子片數(shù)差額值：片。

可見兩回線路均采用LHXP-70絕緣子時，一回按標準配置，另一回以增加2片為宜。

三、SZA32塔防雷保護參數(shù)計算

1、線路雷擊次數(shù)（N）

導線平均高度

地線平均高度

線路雷擊次數(shù)次/100km?年。

2、線路繞擊率（）

3、雷擊桿塔時的耐雷水平（I1）

有電暈下的耦合系數(shù)

桿塔電感

耐雷水平（7×LXHY-70）：

若Rsu=5Ω時，則I1=72.34kA。

耐雷水平（9×LXHY-70）：

若Rsu=5Ω時，則I1=91.04kA。

耐雷水平（10×LXHY-70）：

若Rsu=5Ω時，則I1=99.77kA。

4、雷電流超過I1的概率（P1）

使用7×LXHY-70時：

若Rsu=5Ω時，則P1=15.07%。

使用9×LXHY-70時：

若Rsu=5Ω時，則P1=9.22%。

使用10×LXHY-70時：

若Rsu=5Ω時，則P1=7.35%。

5、雷繞擊導線時的耐雷水平（I2）

使用7×LXHY-70時：

使用9×LXHY-70時：

使用10×LXHY-70時：

6、雷電流超過I2的概率（P2）

使用7×LXHY-70時：

使用9×LXHY-70時：

使用10×LXHY-70時：

7、建弧率（η）

使用7×LXHY-70時：

絕緣子串的平均運行電壓（有效值）梯度

使用9×LXHY-70時：

絕緣子串的平均運行電壓（有效值）梯度

使用10×LXHY-70時：

絕緣子串的平均運行電壓（有效值）梯度

8、跳閘率（n）

使用7×LXHY-70時：

若Rsu=5Ω時，則n=2.65。

使用9×LXHY-70時：

若Rsu=5Ω時，則n=1.3。

使用10×LXHY-70時：

若Rsu=5Ω時，則n=0.94。

四、SZ22塔防雷保護參數(shù)計算

1、線路雷擊次數(shù)（N）

導線平均高度

地線平均高度

線路雷擊次數(shù)次/100km?年。

2、線路繞擊率（）

3、雷擊桿塔時的耐雷水平（I1）

有電暈下的耦合系數(shù)

桿塔電感

耐雷水平（7×LXHY-70）：

若Rsu=5Ω時，則I1=74.42kA。

耐雷水平（9×LXHY-70）：

若Rsu=5Ω時，則I1=93.67kA。

4、雷電流超過I1的概率（P1）

使用7×LXHY-70時：

若Rsu=5Ω時，則P1=14.3%。

使用9×LXHY-70時：

若Rsu=5Ω時，則P1=8.63%。

5、雷繞擊導線時的耐雷水平（I2）

使用7×LXHY-70時：

使用9×LXHY-70時：

6、雷電流超過I2的概率（P2）

使用7×LXHY-70時：

使用9×LXHY-70時：

7、建弧率（η）

使用7×LXHY-70時：

絕緣子串的平均運行電壓（有效值）梯度

使用9×LXHY-70時：

絕緣子串的平均運行電壓（有效值）梯度

8、跳閘率（n）

使用7×LXHY-70時：

若Rsu=5Ω時，則n=1.96。

使用9×LXHY-70時：

若Rsu=5Ω時，則n=0.98。

五、計算結果比較

根據(jù)以上計算，同種塔型的不同絕緣水平和不同塔型的防雷保護計算結果詳見表1-2、表1-3及表1-4。

表1-2SZA32-24塔不平衡絕緣方式計算結果比較表

注：差異1表示9片絕緣子與7片絕緣子比較的差異百分比；差異2表示10片絕緣子與7片絕緣子比較的差異百分比；差異3表示10片絕緣子與9片絕緣子比較的差異百分比。

表1-3SZ22-24塔不平衡絕緣方式計算結果比較表

表1-4SZ22-24、SZA32-24塔計算結果比較表

六、結論

第7篇：計算機視覺的意義范文

【關鍵詞】計算機；視覺系統(tǒng)；框架構思

在現(xiàn)代計算機技術的支持下，對人類視覺功能進行模擬的計算機系統(tǒng)被稱為計算機視覺系統(tǒng)，因為視覺系統(tǒng)本身兼具科學性和應用性，所以計算機視覺系統(tǒng)本身既具有科學學科的特性又具有工程學科的特性。對其的研究不僅能夠進一步了解人類本身，而且能夠在工業(yè)生產(chǎn)領域發(fā)揮更大的作用。

1 計算機視覺系統(tǒng)現(xiàn)有理論框架

1.1 計算機世界理論框架

20世紀80年代，麻省理工學院教授Marr在視覺理論研究領域獲得突破，提出了利用計算機實現(xiàn)視覺能力的理論框架――計算機視覺理論，這一理論主要特點是以現(xiàn)代信息處理的方式對人類視覺能力作用機制進行了分析，并以人類的視覺能力為基礎在計算機技術的支持下形成了三個不同的計算機層次。分別是計算機理論層次、表示層次和算法層次。這三個層次分別對應著人類對視覺信息進行處理的三個環(huán)節(jié)，通過各個環(huán)節(jié)的仿生設置，計算機視覺系統(tǒng)就能夠將初步的視覺處理能力賦予計算機。這一理論中的核心是計算機理論層次，Marr認為人類的視覺能力主要是從圖像中建立物體形狀和位置的描述，所以在這一層次中設計者設計的主要環(huán)節(jié)是從初步獲取的二維圖像中提取和細化物體的三維結構和位置，并將這些信息在一個二維平面上反映出來，即三維重建。

1.2 基于知識的視覺理論框架

基于知識的視覺理論框架最早產(chǎn)生于20世紀90年代，最早的提出者是Lowe。認為在人類的視覺能力發(fā)揮過程中，對三維物體的實際測算是不必要的，人類的視覺能力與三維測算能力沒有直接的關系，雖然使用三維測算技術也能夠實現(xiàn)計算機視覺系統(tǒng)的功能，但并不是對人類視覺功能的模仿。Lowe認為在人類的視覺活動中，會將三維物體看成二維物體，也會將二維物體看成三維物體。這種現(xiàn)象本身并不是偶然性的，而是一種視覺作用機制的必然。既然人類肉眼能夠借助一定的作用機制和處理能力實現(xiàn)二維的三維化，在計算機視覺系統(tǒng)中就完全有可能設計出這種對人類肉眼直接模擬的機制。以感知系統(tǒng)感知物體的二維特性，并在其基礎上直接生成三維圖像，而不需要借助復雜的測量過程。

1.3 主動視覺理論框架

主動視覺理論是在現(xiàn)有計算機理論的基礎上形成的新型理論框架，是根據(jù)人類視覺功能實現(xiàn)的主動性提出的。在人類實現(xiàn)視覺功能的過程中，人類的視覺系統(tǒng)并不是被動的，而是會根據(jù)視覺系統(tǒng)的要求調動身體的其他部位進行配合的、具有主動性的，所以在人類視覺功能的發(fā)揮過程中，視覺系統(tǒng)是具有主動性的，人類視覺系統(tǒng)的視角、關注點都會是動態(tài)變化的。

基于這一理論，主動視覺理論框架認為人類的視覺活動是一種“感知――動作”過程。根據(jù)這一原則，主動視覺理論框架認為計算機視覺系統(tǒng)并不需要精準的三維測算系統(tǒng)。而應該以計算機視覺獲取系統(tǒng)為核心，設置主動的視覺系統(tǒng)。這一理念在實際的應用中主要通過對圖像獲取系統(tǒng)技術參數(shù)的調整和控制來實現(xiàn)，例如攝像機的位置、取向、焦距、光圈等，通過對這些參數(shù)的調整圖像信息獲取系統(tǒng)就能夠從不同的視角對物體進行觀察，進而獲取物體的三維圖像信息。

2 計算機視覺理論框架中存在的問題

計算機視覺理論框架的產(chǎn)生極大的支持了計算機視覺系統(tǒng)的研發(fā)工作，但是在計算機視覺系統(tǒng)的實際研發(fā)工作中，也逐漸暴露出了計算機理論框架的缺陷。當前主流的計算機視覺系統(tǒng)框架中，計算機視覺理論是最早產(chǎn)生的也是唯一一種被動的計算機視覺技術。在其理論系統(tǒng)中更多的強調人類視覺系統(tǒng)的測算能力，而沒有意識到人類的視覺系統(tǒng)是一種主觀性很強的、目的性很強的信息獲取系統(tǒng)，完全建立在測算基礎上的計算機視覺理論框架是不必要的。

基于知識的理論框架，認為人類視覺系統(tǒng)的功能實現(xiàn)主要環(huán)節(jié)是反饋，強調了人類視覺活動中主觀意識的指導作用。但是它過于強調系統(tǒng)的目的性和主觀性，完全否定了計算機視覺理論，認為人類視覺系統(tǒng)是個完全脫離計算機的認識過程，這種認識顯然是錯誤的，在判斷物體尺寸大小、距離遠近時，測算無疑是極為必然的。

主動視覺理論并不完全排除三維重建，認為計算機視覺系統(tǒng)的三維重建應該建立在圖像獲取系統(tǒng)的主動性上。通過改變圖像獲取攝像機的角度、參數(shù)對時間、空間和分辨率等進行有選擇的感知，解決了計算機視覺系統(tǒng)認知過程中的不穩(wěn)定問題，降低了計算機視覺系統(tǒng)實現(xiàn)的難度。但是在其理論框架內部缺乏主觀、高層的指導，從整體上看并不完善。

3 計算機視覺系統(tǒng)框架的新構思

在計算機視覺系統(tǒng)的研究領域，三種理論構建各有優(yōu)劣。但是無疑反應了當前計算機視覺系統(tǒng)研發(fā)的主流思想，因此計算機視覺系統(tǒng)框架的新構思應該在其基礎上進行，致力于克服各個理論的缺點。綜合比較三種理論框架，筆者認為計算機視覺理論雖然存在某些問題，但是從整體上看這一理論框架是最具實踐性和操作性的，其存在的問題完全可以借助其他理論框架加以解決，因此筆者以計算機視覺理論為主體，結合基于知識的視覺理論和主動視覺理論，提出一個更加完善和通用的計算機視覺系統(tǒng)構架。

計算機視覺系統(tǒng)視覺功能實現(xiàn)的主體結構還是建立在計算理論結構的基礎上的，將計算理論框架中的早期視覺處理環(huán)節(jié)分為圖像預處理、圖像分割和二維模式識別兩個部分，因為圖像的預處理是在平面圖像基礎上的簡單處理，不需要主觀主導意識和目的性的參與，同時圖像分割和二維模式識別能夠最大限度的提升后繼圖像處理的效果。

在早期處理完成以后，后繼的中后期處理還是分別情調了二維模式識別和三維模式識別，雖然這兩種模式本身的識別原理是一樣的，但是其面對的對象不同，物體的模型也不同。一般來講，在我們的世界中二維信息具有很強的重要性，圖形、文字、指紋等關鍵二維信息在通常情況下作用更大、應用范圍更廣，所以計算機視覺系統(tǒng)礦建的新思路中，要對二維信息進行進一步的處理。

模型庫提供具體物體模型的表示。知識庫不但要對物體進行抽象表示而且還要對抽象知識進行推理。人類經(jīng)驗的積累和知識的獲取是通過學習而得到的，所以加人模型庫、知識庫管理，并讓其從輸出結果中進行學習。這將使模型庫和知識庫更加豐富和完善。

視覺活動本身是帶有目的性的，所以在有些時候視覺系統(tǒng)的應用確實需要視物體的實際情況來決定，有時只需識別場景中存在的是什么物體或某物是否存在，而不要求定量恢復場景中的物體。因此，在計算機視覺系統(tǒng)中引人視覺目的來判斷輸出是否滿足要求。同時，用視覺目的對圖象分割和二維模式識別、中期視覺處理、后期視覺處理和三維模式識別加以控制。如果需要三維重建則由主動視覺控制成象來獲得景物更完整的信息。

計算機視覺系統(tǒng)框架是支持計算機視覺系統(tǒng)實現(xiàn)的重要基礎，所以在計算機視覺系統(tǒng)的研發(fā)、設計工作中，對理論框架的研究具有鮮明的現(xiàn)實意義，本文簡單介紹了現(xiàn)有框架思想，并分析了其各自的優(yōu)缺點，最后再這些理論框架的基礎上形成了計算機視覺系統(tǒng)框架的新構思。認為計算機視覺系統(tǒng)構架應該以計算機理論為基礎，以視覺活動的主觀性和目的性為指導，以具體的視覺實現(xiàn)形式為方法。

【參考文獻】

第8篇：計算機視覺的意義范文

關鍵詞：計算機視覺；案例推理；圖像處理；圖像描述

中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2007)04-11102-03

1 引言

基于案例推理(case-base reasoning)是人工智能中正不斷發(fā)展的一項重要推理技術。基于案例推理與類比推理方法相似，案例推理將舊經(jīng)驗或教訓轉換為知識，出現(xiàn)新問題時，首先查找以前是否有相似的案例，并用相似案例解決新問題。如果沒遇到相似案例的,經(jīng)過推理后解決新問題的方法，又會成為新的案例或新經(jīng)驗，下一次再遇到相同問題時，就可以復用這些案例或經(jīng)驗。

這與人遇到問題時，首先會用經(jīng)驗思考解決問題的方式相似，這也是解決問題較好的方法。基于案例推理應用于工業(yè)產(chǎn)品檢測或故障診斷時具有以下特點：

CBR智能化程度較高。利用案例中隱含的難以規(guī)則化的知識，以輔助規(guī)則推理的不足，提高故障診斷系統(tǒng)的智能化程度。

CBR較好解決“知識獲取”的瓶頸。CBR知識表示以案例為基礎，案例的獲取比規(guī)則獲取要容易，大大簡化知識獲取的過。

CBR求解效率較高。是對過去的求解結果進行復用，而不是再次從頭開始推導，可以提高對新問題的求解效率。

CBR求解的質量較高。CBR以過去求解成功或失敗的經(jīng)歷，可以指導當前求解時該怎樣走向成功或避開失敗。

CBR持續(xù)不斷的學習能力，使得它可以適應于將來問題的解決。

所以基于案例推理方法正不斷應用在產(chǎn)品質量檢測和設備故障診斷方面，并取得較好的經(jīng)濟效益。為了產(chǎn)品檢測和設備故障診斷中，更為智能化，更容易實現(xiàn)現(xiàn)場檢測和診斷，計算機視覺技術起到很大的作用。

計算機視覺是研究用計算機來模擬人和生物的視覺系統(tǒng)功能的技術學科，使計算機具有感知周圍視覺世界的能力。通過計算機視覺，進行圖像的獲取預處理、圖像分割與特征抽取、識別與分類、三維信息理解、景物描述、圖像解釋，讓計算機具有對周圍世界的空間物體進行傳感、抽象、判斷的能力，從而達到識別、理解的目的。

計算機視覺隨著科學技術發(fā)展，特別計算機技術、通信技術、圖像采集技術、傳感器技術等，以及神經(jīng)網(wǎng)絡理論、模糊數(shù)學理論、小波的分析理論等計算機視覺理論的不斷發(fā)展和日趨成熟，使計算機視覺從上世紀60年代開始興起發(fā)展到現(xiàn)在，取得快速發(fā)展，已經(jīng)從簡單圖像質量處理發(fā)展到圍繞著紋理分析、圖像編碼、圖像分割和濾波等研究。圖像的分析與處理，也由靜止轉向運動，由二維轉向三維，并主要著眼于對圖像的識別和理解上，也使計算機視覺的應用領域更為廣泛，為案例推理中運用計算機視覺打下基礎。

2 案例推理系統(tǒng)的主要關鍵技術

（1）案例的表示與組織

案例的表示與組織即是如何抽取案例的特征變量，并以一定的結構在計算機中組織存儲。如何將信息抽取出特征變量，選擇什么語言描述案例和選擇什么內容存放在案例中，案例按什么組織結構存放在存儲器中，這關系到基于案例推理方法的效率，而且對于案例數(shù)量越來越多，結構十分復雜的案例庫，尤其重要。

（2）案例的索引與檢索

案例的索引與檢索即是為了查找最佳相似案例，如何建立案例索引和相似度算法，利用檢索信息從案例庫中檢索并選擇潛在可用相似案例。后面的工作能否發(fā)揮出應有的作用，很大程度上依賴于這一階段得到的案例質量的高低，因此這一步非常關鍵。

（3）案例的復用和調整

案例的復用即是如何根據(jù)舊案例得出新解，涉及到找出案例與新問題之間的不同之處，案例中的哪些部分可以用于新問題，哪些部分不適合應用于新問題的解決。而復用還分案例的結果復用，案例的求解方法復用。

（4）案例的學習

案例的學習即是將新解添加到案例庫中，擴充案例庫的案例種類與數(shù)量，這過程也是知識獲取。此過程涉及選取哪些信息保留，以及如何把新案例有機集成到案例庫中，包括如何存儲，如何建立索引等等。

針對案例推理的關鍵技術，根據(jù)檢測和故障診斷系統(tǒng)的特點，計算機視覺主要解決如何將產(chǎn)品圖像輸入系統(tǒng)，如何將產(chǎn)品圖像特征進行抽取和描述，如何區(qū)別產(chǎn)品不同之處。以便案例推理系統(tǒng)進行案例建模，確立案例的表示形成和案例相似度的計算。本文主要從計算機視覺如何運用在案例推理系統(tǒng)進行探討。

3 產(chǎn)品輸入系統(tǒng)

產(chǎn)品輸入系統(tǒng)在不同產(chǎn)品類型和生產(chǎn)環(huán)境可能有不同之處，主要應有傳感器單元和圖像采集單元。如圖1。

圖1 產(chǎn)品輸入系統(tǒng)結構

傳感器單元主要判斷是否有產(chǎn)品存在，是否需要進行圖像采集，是否繼續(xù)下一個產(chǎn)品圖像的采集。這簡單傳感器可使用光電開關，配合光源，當產(chǎn)品經(jīng)過時，產(chǎn)品遮擋住光源，使光電開關產(chǎn)生一個0值，而沒有產(chǎn)品經(jīng)過時，光電開關產(chǎn)生相反的1值，系統(tǒng)通過判斷光電開關的值，從而判斷是否有產(chǎn)品。

圖像采集單元簡單地說是將產(chǎn)品拍攝并形成數(shù)字化圖像，主要包括光源、反射鏡、CCD相機和圖像采集卡等組成。光源和反射鏡作用主要使圖像中的物體和背景之間有較大灰度。CCD相機主要是拍攝設備。圖像采集卡主要是將圖像數(shù)字化。通過傳感器判斷有產(chǎn)品后，光源發(fā)出的光均勻地照在被測件上，CCD相機拍攝，拍攝圖像經(jīng)過圖像采集卡數(shù)字化后輸入存儲設備。存儲設備即為計算機硬盤。存放原始圖像、數(shù)據(jù)、處理結果等。

這是案例推理系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù),是圖像處理、圖像特征抽取描述的基礎。

4 圖像處理

在案例推理系統(tǒng)中，需要對案例的組織和案例建模，案例的組織即案例的表示，相對計算機而言，即圖像特征的抽取，即某圖像具有與其它圖像不同之處，用于區(qū)別其它圖像，具有唯一性。同時，又能完整地表示該圖像。所以案例的表示要體現(xiàn)案例的完整性、唯一性、操作容易性。

圖像中有顏色區(qū)別、又有物體大小之分以及圖像由不同的物體組成。如何表示圖像，或說圖像內部包含表示的本質，即圖像的描述。根據(jù)圖像特點，確立圖像案例的表示，以圖像的像素、圖像的數(shù)字化外觀、圖像物體的數(shù)字組成等屬性。這需要對產(chǎn)品輸入的原始圖像進行處理。

在計算機視覺技術中，對原始圖像主要進行圖像增強、平滑、邊緣銳化、分割、特征抽取、圖像識別與理解等內容。經(jīng)過這些處理后，輸出圖像的質量得到相當程度的改善，既改善了圖像的視覺效果，又便于計算機對圖像進行分析、處理和識別。具體工作流程如圖2所示：

圖2 計算機視覺的任務與工作流程

圖像預處理是將產(chǎn)品的數(shù)字圖像輸入計算機后，首先要進行圖像的預處理，主要完成對圖像噪聲的消除以及零件的邊緣提取。預處理的步驟為：圖像二值化處理；圖像的平滑處理；圖像的邊緣提取。

圖像二值化處理主將灰度圖形二值化的關鍵是閾值的選取，由于物體與背景有明顯的灰度差，可以選取根據(jù)灰度直方圖中兩峰之間的谷值作為閾值來分割目標和背景。

圖像的平滑處理技術即圖像的去噪聲處理，主要是為了去除實際成像過程中因成像設備和環(huán)境所造成的圖像失真，提取有用信息。

圖像邊緣提取是為了將圖像中有意義的對象與其背景分開，并使之具有某種指定的數(shù)學或符號表達形式，使計算機能夠理解對象的具體含義，檢測出邊緣的圖像就可以進行特征提取和形狀分析了?？刹捎枚喾N算法，如采用Sobel算子提取邊緣。

圖像預處理是為下一步的特征描述打基礎，預處理的好壞直接影響案例推理的結果和檢測診斷的效率。

特征提取是對圖像進行描述，是案例建模關鍵，案例建模是根據(jù)案例組織要求抽取圖像特征，是建立案例索引和檢索的關鍵。如果圖像沒有特征，就談不上進行檢索。圖像特征可通過圖像邊界、圖像分割、圖像的紋理等方法，確定圖像特征，包括是什么產(chǎn)品、產(chǎn)品形狀大小、產(chǎn)品顏色，產(chǎn)品有什么缺陷、產(chǎn)品缺陷在什么位置等特征，根據(jù)這些圖像特征進行描述，形成計算機中屬性值，并從數(shù)據(jù)庫查找相應信息資料，從而確定產(chǎn)品之間的關系，相似度，也就是案例推理的方向。

5 系統(tǒng)的檢索

根據(jù)案例推理原理和相應算法，建立案例推理系統(tǒng)模型，如圖3所示。

圖3 案例推理系統(tǒng)

對話系統(tǒng)：完成人機交互、問題描述、結果顯示和系統(tǒng)總控制。

案例庫系統(tǒng)：由案例庫及案例庫管理系統(tǒng)組成。

數(shù)據(jù)析取系統(tǒng)：對各種已有的源數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)通過轉換而形成所需的數(shù)據(jù)。

多庫協(xié)同器：根據(jù)問題求解的需要，按照一定的數(shù)據(jù)抽取策略，完成問題求解過程中對模型庫系統(tǒng)、方法庫系統(tǒng)、知識庫系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)等資源的調度與協(xié)調。

知識庫系統(tǒng)：由產(chǎn)生式規(guī)則組成，這些知識包括專家經(jīng)驗和以規(guī)則形式表示的有關知識，也可以是數(shù)據(jù)挖掘結論，支持案例檢索、案例分析、案例調整等。 模型庫系統(tǒng)：由模型庫、算法庫、模型庫管理系統(tǒng)組成。完成模型識別和調用，并把結果綜合，送入對話系統(tǒng)顯示，作為補充信息供案例檢索、調整使用。

數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)：存放待決策支持的所有問題，并完成其維護與查詢等功能。

由于系統(tǒng)主要應用產(chǎn)品的現(xiàn)場實時檢測監(jiān)控或故障診斷，所以系統(tǒng)的檢索時，也必須輸入檢索值，即輸入現(xiàn)場產(chǎn)品的圖像，在通過產(chǎn)品預處理、圖像的二值化、分割和邊界處理后，進行圖像特征描述，根據(jù)圖像描述進行分類識別。根據(jù)案例推理的算法檢索案例庫中，是否有相似的案例。即確定相似度。相似度確定主要由案例推理的算法確定，如貼近分析法。確定相似度最大作為結果，并將案例的解輸出，給相關控制系統(tǒng)進行決策。如產(chǎn)品質量檢測，確定產(chǎn)品質量是否合格，是否有不合格產(chǎn)品，不合格產(chǎn)品是什么原因造成，故障源是什么，如何解決和排除故障，等等。

6 結論

案例推理方法有效地解決計算機視覺技術中圖像檢索問題。對提高圖像檢索的效率和準確度提供了平臺。

計算機視覺技術也為案例推理系統(tǒng)實現(xiàn)產(chǎn)品現(xiàn)場實時檢測、監(jiān)控、診斷提供技術支持。計算機視覺技術現(xiàn)場的數(shù)據(jù)采集、處理為案例推理打好基礎。

兩者的結合設計的系統(tǒng)適用范圍很廣，只要產(chǎn)品需要進行質量檢測、監(jiān)控，或設備需要進行故障診斷和維護，都可以適用。

系統(tǒng)提供的實時檢測、監(jiān)控和診斷功能，提高企業(yè)的生產(chǎn)效益，降低了生產(chǎn)成本。

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第9篇：計算機視覺的意義范文

關鍵詞OpenCV；科學教育；推廣價值

1、OpenCV庫簡介

OpenCV是由Intel微處理器研究實驗室的視覺交互組開發(fā)的一個跨平臺計算機視覺庫，它的代碼都是開源的而且都經(jīng)過非常好的優(yōu)化，并且具有很好的移植性，可以根據(jù)需求導入到合適的環(huán)境中使用。它可以實現(xiàn)有關圖像識別與處理和計算機視覺技術方面的很多通用算法。它的優(yōu)勢是可以運行在當代社會使用熱門的各大操作系統(tǒng)上，適用性強，還可以脫離外部庫而獨立運行。OpenCV的C和C++都是經(jīng)過優(yōu)化的開源代碼，采用靈活的接口，提升計算機的運行速度。其中包含的函數(shù)就有500多個，包括的種類有C和C++等。OpenCV因為免費面向市場，已經(jīng)被社會各界廣泛使用。現(xiàn)已應用于人機互動、圖像識別、圖像分割、目標追蹤、3D重建、機器視覺、結構分析等數(shù)個領域。OpenCV主要包括以下幾個部分：①cxcore:核心功能模塊，包含一些基本函數(shù)，運用于各種數(shù)據(jù)類型的計算。②cv:圖像處理和計算機視覺功能。③ml:機器學習模塊，主要內容是分類器。④cvaux:包括大部分實驗性的函數(shù)，例如ViewMorph-ing、三維跟蹤、PCA、HMM等。⑤Highgui:圖像界面接口，支持攝像頭的讀取和轉換。

2、OpenCV處理圖像的功能

OpenCV中有很多的函數(shù)，可以實現(xiàn)很多不同的功能，其中最具有學習價值的部分就是圖像處理。處理圖像主要分為三部分：加載圖像，顯示圖像，處理圖像。

2.1加載圖像

不同類型的圖像有著不同的內部結構。我們需要根據(jù)圖像的結構采用合適的方法將圖像文件中的數(shù)據(jù)讀入內存。OpenCV中的cvLoadImage()函數(shù)，可以加載圖像數(shù)據(jù)。而且圖像的格式不影響加載的效果，加載后它以一個指向IplImage結構體的指針形式返回，大大方便了后續(xù)處理的過程。2.2顯示圖像加載圖像后需要通過函數(shù)使其顯示。cvNamedWindow()函數(shù)由HighGUI庫提供，它可以在屏幕上創(chuàng)建一個窗口，將圖像顯示出來。cvShowImage()函數(shù)的作用是在這個創(chuàng)建的窗口中顯示出加載過后的圖像。觀察圖像時經(jīng)常用到的重要函數(shù)還有可以使程序暫停的函數(shù)cvWaitKey()，以及用于釋放內存的函數(shù)cvReleaseImage()和cvDestoryWindow()，掌握并運用這些函數(shù)，就可以輕松的實現(xiàn)觀察圖像的功能。

2.3處理圖像

OpenCV中包含的多種函數(shù)，可以達到圖像處理技術方面的很多效果，包括圖像灰度化函數(shù)cvtColor（），邊緣檢測函數(shù)Sobel（）、Laplacian（）、Canny（），其中Canny算子只能處理8位灰度圖，其余兩種8位32位都可以，合并梯度函數(shù)addWeighted（），放大縮小函數(shù)resize（），閾值化操作函數(shù)imshow（）等等。適當選用合適的函數(shù)并加以運用即可達到目標所需。

3、OpenCV的推廣價值體現(xiàn)

OpenCV可以應用在社會的各個領域，價值就體現(xiàn)在每個科學的產(chǎn)物當中。舉個近在身邊的例子，隨著社會的發(fā)展，生活質量的提高，人們的居住環(huán)境也在逐漸改善，樓層越蓋越高，無數(shù)摩天大樓，商業(yè)大廈群起而立，電梯已經(jīng)成為了我們日常生活中必不可少的工具。盡管現(xiàn)在電梯的功能、質量不斷地提升，但是仍然存在些許不足，當我們在學校的教學樓內等電梯時發(fā)現(xiàn)了一個問題，那就是在電梯使用的高峰期時，比如在上下課時段，有很多人都在同一樓層等電梯。但是此時只有一臺離該樓層最近的電梯會過來，而其余的電梯都會自動向其它叫梯樓層運行或是閑置?？墒谴藭r這一臺電梯只能容納有限數(shù)量的人，時常不能使所有人坐上電梯，這樣就無法滿足全部人的需求，由此就導致了有部分人無法及時地坐上電梯，需要繼續(xù)等候，而閑置的電梯又不能及時地被利用。這樣不僅不能合理地利用資源，反而浪費了許多不必要的時間。因此，我們想到可以通過利用圖像識別與處理的方法來彌補這個不足，首先通過硬件設備連接拍照捕獲候梯人像，后臺運行判斷出候梯人數(shù)，然后運用語言編程來確定調動電梯的個數(shù)，從而來達到實現(xiàn)自動控制每個電梯的運行的目的，使所有人都能在第一時間乘坐電梯。而上文中提到的OpenCV就可以完成這項艱巨的任務。我們將OpenCV導入編程環(huán)境，其次修改電梯工作系統(tǒng)的運行程序，將軟件與硬件設備相連通，這樣通過調度程序，就可以輕松高效地解決這個問題。使用這種方法，不僅可以節(jié)約人們的候梯時間，方便學生、老師上課，而且可以合理有效地調度電梯，使電梯的價值得到最大化。見微知著，OpenCV可以應用在每個領域，對各界的發(fā)展起到推動作用，造福社會的科技發(fā)展，方便人們的生活。

4、科學教育存在的問題

在歷年的教學模式中，老師們往往會強調理論知識的重要性，但卻忽略了對學生使用動手能力的培養(yǎng)，學生不能獨立完成實踐性的技術操作，也就是說教學模式缺乏實踐性。只有將理論與實踐相結合，才能實現(xiàn)知識價值的最大化，因此，應當在教學中配合著實踐課程，舉一反三，讓學生們更加深刻地學習和了解所學到的知識。而如今雖然一部分學校也開設了實踐課程，但也只是淺嘗輒止，并沒有過多地講授計算機技術實踐方面的知識，學生們也沒有真正擁有動手實踐能力，這使學生們的技術知識十分受限。雖然現(xiàn)在多數(shù)學生對計算機略懂一二，但是實際上僅僅會使用類似Word等簡單的軟件，而技術要求較高的一些軟件及工具卻全然不知，甚至對自己所學過的課程軟件的使用也是馬馬虎虎，這對于未來工作所需的能力來講，實在是九牛一毛。目前中學生使用電腦的重心更多放在了社交軟件和游戲上，很少有人利用計算機學習更多的技能，這對青少年的發(fā)展實在是利大于弊的，而且這樣也失去了計算機的正向價值。因此，我們應該改變現(xiàn)有的教學模式，一邊教授理論知識，一邊配合指導學生動手操作，將理論與實踐相結合，也能讓學生更好地消化和吸收所學到的知識，并且引導學生正確使用計算機，發(fā)揮計算機的價值，讓學生們都能夠在計算機中獲得更多的知識。

5OpenCV開源算法庫在各個領域的實例化體現(xiàn)

OpenCV在醫(yī)學領域、軍事領域、安全防護領域等都有很大的重要意義。在醫(yī)學領域中，由于有了這個開源算法庫，我們可以盡可能地調用它，從而來進行圖像處理、對象檢測，讓醫(yī)生更好更快速觀測人體結構，及時發(fā)現(xiàn)病癥。在軍事領域中，大多數(shù)無人操作的機器運作，比如無人機飛行、水下無人駕駛儀、無人駕駛汽車等等，都需要用到OpenCV來對圖像進行處理，并進行分析，并且可以檢測出人眼看不到的事物，這是OpenCV能夠帶來人類的巨大的進步。在安全防護領域中，我們現(xiàn)實生活中常見的汽車的安全駕駛，房屋入侵的檢測、自動監(jiān)視報警系統(tǒng)等等,正是由于這些技術，讓我們的環(huán)境更加安全，這都是我們生活中息息相關不可缺少的?，F(xiàn)如今，國家的科學技術飛速發(fā)展，日益強盛，OpenCV的成績有目共睹，未來的發(fā)展需要科學技術的不斷推進，才能為祖國未來的其他事業(yè)提供強有力的后盾。

6OpenCV在科學教育中的作用

在文化改革的大背景下，文盲的概念早已從沒有文化轉變成了不會使用計算機。因為隨著科技的進步，計算機的使用已經(jīng)越來越廣泛，計算機已經(jīng)逐步取代了以往人工可以完成的許多工作，比如在超市生成的結賬單、用計算機控制動力系統(tǒng)的運行、人造衛(wèi)星軌跡的計算等等，這些都依賴于計算機強大的功能。計算機的推廣證明著我國科技的發(fā)展和人類文明的進步，由此可見，計算機技術知識的掌握對現(xiàn)代人來說是十分重要的。如果想要成為一個真正有技術、有能力的人才，就務必要熟練掌握計算機技術的使用。但是目前當代社會的教育在計算機技術方面的內容還不夠豐富。減壓政策開放以來，教育課時被壓縮，技術知識的傳輸也相應減少，學生們的能力也因此日益下降。而科學教育，顧名思義，是使科學技術在教育過程中得以傳承。想要科學地教育學生，就必須要多多講授科學技術方面有關的知識。說到科學技術，它的重點自然是計算機技術，而OpenCV作為計算機視覺技術的核心，可以說也是計算機技術甚至科學教育中的一個重要部分。在教育中普及并傳承這個技術無疑可以提高學生們的技術水平。但是，相信有大多數(shù)的人在此之前從未聽說過計算機視覺技術，也并不了解OpenCV庫，更加不會學習到與之有關的技術知識。在這樣嚴峻的形勢下，我們更應該將類似OpenCV方面技術有關的知識通過教育傳遞下去。各大高校應積極開展有關計算機的活動，開設與計算機技術有關的課程。這樣才能根據(jù)社會的需求來培養(yǎng)更多的綜合性人才。如果可以將其投入到現(xiàn)代教育當中，定會使現(xiàn)在的教育事業(yè)更加輝煌，也能使祖國的未來更加璀璨。

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