计算机视觉课程关键概念解析

"计算机视觉课程总结.pdf" 计算机视觉是一门多学科交叉的领域，它结合了图像处理、机器学习和人工智能等多个技术，旨在让计算机通过分析和理解图像来获取场景中的信息。格式塔法则在计算机视觉中起着重要的作用，它们是人类视觉系统组织和解析图像的基本原则。 1. Law of Proximity（相近）：此原则指出，当图像中的元素彼此靠近时，人们倾向于将它们视为一个整体。在计算机视觉中，这个原理可以帮助聚类相似像素或检测图像中的连通组件。 2. Law of Similarity（相似）：相似的物体或特征倾向于被组织在一起。在图像分析中，这可能用于颜色、纹理或亮度的分组。 3. Law of Common Fate（方向）：共享相同运动方向的元素被感知为一个整体。在跟踪和运动分析中，这一原则尤其关键。 4. Law of Symmetry（对称）：人类倾向于感知对称的对象，这在识别和重建物体形状时有用。 5. Law of Continuity（连续）：连续的线条或形状容易被视为一个整体。在边缘检测和图像分割中，保持连续性可以帮助找到图像的结构。 6. Law of Closure（封闭）：未完全封闭的形状会被大脑自动补全，以形成完整的图像。在图像恢复和完成任务中，这个概念可以指导算法如何填充缺失的信息。 Marr的视觉理论提供了一个信息处理的三层模型：计算层、表征和算法层以及实现层。这三层分别对应于理解问题、定义解决方案和实际执行的过程。在计算机视觉中，这三阶段对应于： 1. Primal Sketch阶段：提取图像的初步特征，如边缘、角点和纹理，形成基元图。 2. 2.5D Sketch阶段：估计场景的深度、法线方向和轮廓，包含部分三维信息。 3. 3D Model阶段：基于输入图像、基元图和2.5D信息，构建和识别三维物体模型。 在二值图像的分析中，有几种几何特性至关重要： 1. 尺寸和位置：通过零阶矩计算面积，通过一阶矩确定区域中心。 2. 方向：对于无定向形状如圆，需其他方法确定方向；而对于长形物体，长轴通常代表方向，或用最小子二乘法拟合确定。 3. 伸长率：比较最大与最小尺寸，反映物体的形状特征。 4. 密度：面积与周长平方比，指示物体的紧凑程度，如圆形（Cir）、正方形（Sqr）和矩形（Rect）之间的差异。 5. 欧拉数：图像的连通组件数量减去孔的数量，是识别物体和空洞的重要指标。 这些概念和原理在计算机视觉的各个应用中发挥着重要作用，如目标检测、图像分类、语义分割、形状分析和三维重建等。通过理解和应用这些理论，我们可以设计出更精确和智能的计算机视觉系统。