视觉算法具体是做什么,视觉神经算法有哪些

机器视觉算法有哪些

机器视觉算法基本步骤；1、图像数据解码2、图像特征提取3、识别图像中目标。机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。

机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

现在做视觉检测的公司比较多，国内国外都有，许多视觉算是很好的。能提供完整的机器视觉软件解决方案，也可以为客户提供算法级的定制，覆盖所有的工业应用领域，适用范围比较广。

机器视觉的应用会越来越多，因为计算的水平越来越高，可以处理更复杂的视觉算法；其实好多的东西，包括现在流行的GPS，最早都是外国的公司在做，程序都是中国人在做外包；光机电的应用我个人觉得已经很成熟了，不会再有新东西。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

计算机视觉领域主流的算法和方向有哪些？

人工智能是当下很火热的话题，其与大数据的完美结合应用于多个场景，极大的方便了人类的生活好文案。而人工智能又包含深度学习和机器学习两方面的内容。深度学习又以计算机视觉和自然语言处理两个方向发展的最好，最火热。

大家对于自然语言处理的接触可能不是很多，但是说起计算机视觉，一定能够马上明白，因为我们每天接触的刷脸支付等手段就会和计算机视觉挂钩。可以说计算机视觉的应用最为广泛。

计算机视觉的定义是：基于感知对象做出对客观对象和场景有用的决策。目前发展较为主流的几个方面分别是：图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割和实例分割。

具体到实际应用上有人脸识别、图像检索、监控监测、生物识别以及汽车的自动驾驶等。图像分类，就是对给定的测试对象类别进行预测，比如在一堆猫和狗的图片中区分出狗。

目前用于图像分类的算法较为流行的框架是卷积神经网络，该算法在GPU上有良好的表现，通常在一周内就能完成训练。对象检测，就是在给定图片中把要检测的内容框选并标注出。

若将卷积神经网络用在对象检测上，需要很大的计算量，因此，常用的算法是基于区域的卷积神经网络，将图片分为很多个区域，并在这些区域中使用卷积神经网络的算法。

目标跟踪，就是在某种场景下跟踪特定对象的过程，在无人驾驶领域中有很重要的应用。目前较为流行的目标跟踪算法是基于堆叠自动编码器的DLT。语义分割，则是将图像分为像素组，再进行标记和分类。

目前的主流算法都使用完全卷积网络的框架。实例分割，是指将不同类型的实例分类，比如用4种不同颜色来标记4只猫。目前用于实例分割的主流算法是Mask R-CNN。

机器人和人类视觉系统一样吗，它们眼里是哪样的世界？

计算机视觉是人工智能的子学科，而人工智能则是仿生学的一种。人工智能旨在模仿人（有时也包括其他动物）的行为和思维，而计算机视觉将模仿的对象集中在了人眼上，即模仿人“看”的行为。

换言之，计算机视觉是一门利用摄影机和计算机代替人眼进行图像获取、目标识别、跟踪、测量、理解和处理的学科。

作为一门交叉学科，计算机视觉与许多学科有重要联系：机器学习、神经生物学、认知科学、信号处理（图像处理）等。在后面的介绍中，这些学科间的联系将变得更加清晰。眼睛是人体获取外界信息最重要的传感器。

它高速、准确、信息量大，为人的决策和行为提供了丰富的信息。同样，计算机视觉系统作为人工智能体的一个感知器，也常常为决策提供了最重要的信息。

那么，一个理想的计算机视觉系统究竟完成了什么任务，又给智能体提供了怎样的信息呢？让我们来举一个简单的例子。你走进一家咖啡店，发现你的好友彼得坐在角落里，双手托着下巴，一脸的不愉快。

于是，你决定走过去安慰一下。假如完成该任务的不是人类而是机器人，则要由其计算机视觉系统获取图像，然后对该图像进行处理，并得到以下信息：1.这是好友彼得；2.他看上去很沮丧。

这两条信息被传递给决策器，后者随即做出了走过去安慰的计划，计划则最终被四肢等效应器执行。对人来说，这个过程再简单、自然不过，但对于计算机视觉系统来说，却是个相当复杂的过程。

对该图像进行处理的过程中，计算机分别完成了三个层次的任务：初级视觉、中级视觉和高级视觉。这样的分类方式不仅和视觉任务的复杂程度有关，也和人类在完成这些任务时所涉及到的视神经和脑神经部位有关。

在以下的篇幅中我们将介绍一些分别属于这三个层次的典型的计算机视觉任务。现代数字成像技术使计算机视觉成为可能。利用CCD或CMOS等感光元件，可获得数字化的图像。

一般来说，对像素进行处理的任务即属于初级视觉。在挖掘出图像中包含的信息时，首先需要对图像进行一些处理，以便能够执行更高级的任务。

图像的主体和背景之间、同一表面上不同的材质和颜色之间等都会形成边界，从图像中提取出边、角、点等特征能帮助计算机理解图像，并利用滤波的方式进行边界特征提取。

像滤波这样的信号处理方法在初级视觉中被广泛应用，除了特征提取外，还有降噪、平滑等。图像上各种颜色的像素并不是随机分布的，它们一般都在图像上形成一定含义的组合。

比如，草地是由绿色的像素拼合成的，而天空是由大量的蓝色像素组成的。找到这样的具有相同属性的像素形成的像素块称为分割。

当然，提取边界可以帮助分割图像，但是简单地把所有的边界分割出的区域都作为具有相同属性的像素块是否正确呢？这正是图像分割最具有挑战性的。比如一副斑马图片，计算机如何知道斑马的嘴不是背景的一部分呢？

这就涉及到了图像的语义。在给图像进行初级分割后，更精确的分割任务就要交给中级或高级视觉了。

人类有两只眼睛，同样，机器人也可以通过安装两个经过标定的摄像头来实现双目视觉，从而实现测距，即分辨物体在三维空间中的位置。

上文的例子中，双目视觉可以依据透视原则和遮挡的关系来帮助视觉系统确定彼得所坐的位置，比如在第二张桌子和第三张桌子之间。中级视觉是建立在初级视觉的计算结果上的。

在执行中级视觉任务时，不仅使用了实时的初级视觉计算结果，还结合了一定的视觉经验。

举个简单的例子，平时生活中我们所看到的，被桌上的杯子遮挡的部分也是桌子的一部分；上文斑马深色的口鼻部并非背景的一部分，而是斑马的一部分。事实上，这些结合经验的视觉任务可以首先被应用到分割任务中。

中级视觉中的分割不再是仅仅依靠颜色将图像分为若干个像素块，而是产生更有意义、更精确的分割，这样的分割不是仅靠边界提取就能够实现的。

分割算法不计其数，常用的有类聚的方法、基于特征向量的方法、基于图论的方法、期望最大化、概率的方法（贝叶斯方法）等。在经验的帮助下，视觉系统可以通过拟合的方式来解释甚至纠正图像中的变形或缺失。

比如，根据经验桌子的边一般是直的，则视觉系统在提取到桌子的部分边缘或拐点后，就可以用直线来拟合被遮挡而缺失的部分，或因摄像头的棱镜引起的失真。这样，机器人在走向彼得时就能避免撞到桌子。

经验也并非是绝对正确的，此刻看到的也许是经验中所缺失的。通过一个加权的概率模型，视觉系统可以将目前观察到的图像和经验中的数据结合起来，从而对未来的状态做一个预测。

这样的方法常常被用于跟踪，也就是在一帧帧连续播放的画面中，根据目标在以前和目前图像中的位置来预测目标在未来图像中的位置。比如高速公路上的车辆跟踪系统，系统用从对象上提取出的特征点（红色）来定位目标。

视觉跟踪常用的算法有卡尔曼滤波器、非线性动态模型等。目前的中级计算机视觉研究受到了心理学和认知科学的影响。比如格式塔心理学对基于经验和认知整体的中级视觉有较大贡献。

高级视觉也许高级视觉才是计算机视觉中最有趣的一部分，因为它是人类视觉中至今还无法被完全解密的部分（也许连部分解密都谈不上）。

当你站在杂乱、昏暗的酒桌前，从看到的图像中识别出沮丧的彼得时，整个过程只需要0.3秒。事实上，现代处理器的运算速度远远高于人类视神经和大脑中神经突触的信息传递速度。

但人类视觉的功能是如此的强大，以至于计算机视觉系统远远不能达到人类的水平。

较新的研究表明，人类发达的视觉系统得益于一套大规模并行计算系统──不计其数的神经元形成的视觉通路，它就像一张有无数节点的计算网络，信息在其中往返传递。高级视觉任务几乎都围绕着两个字展开：识别。

识别是给对象贴上标签的过程，即给对象附上含有语义的名称或描述。这是一种高级的视觉活动，需要学习、联想等更高级的大脑活动的参与。

拿图像的分割任务来说，图像不仅被分割成独立的像素块，视觉系统还为每个像素块贴上“标签”，比如“窗子”、“桌子”、“酒瓶”、“彼得的脸”等。

通过模板比对，视觉系统将彼得的脸和经验中的图像联系了起来，从而引起了系统的兴趣。从彼得的脸上提取的特征中，视觉系统还解读出了彼得的沮丧。

于是在随后的图像中，视觉系统都将注意力放在了彼得的脸上，试图跟踪该对象。视觉系统在继续跟踪的同时，将从图像中得到的信息发送给决策器。即使是当代最成功的算法和视觉系统都无法像人类一般高效地识别物体。

对我们来说，识别 “一个瓷杯”处于不同状态似乎并不怎么困难，但对计算机视觉系统来说却不容易。

杯子可以有不同的摆放姿势、不同的光照强度和颜色、出现在画面中的不同位置、可能有的部分被遮挡，如果按不同状态就是不同的杯子这一点来判断，那就可能误判为存在不计其数的各式各样的杯子（即外观的区别）。

在绝大多数计算机视觉系统中，目标都被要求符合一些限制条件，否则，计算机视觉将成为不可能的任务。由此可见，在杂乱、昏暗的酒桌一角发现彼得对计算机视觉系统来说是多不容易的一件事情。

对人类来说，识别并非与生俱来的本领。婴儿睁大眼睛看着陌生的世界，他们的视觉实践是从测距、分割开始的。幼儿几乎每时每刻都在努力学习如何给图片贴标签。

他们学习得很快，低龄儿童不仅可以成功地识别物品，还可以在一定程度上察言观色，感受到由表情传达的情绪。通过奖励和带教，可以加速儿童的学习过程。通过这样的启发，高级视觉还将依赖机器学习这门学科。

机器学习是研究如何通过算法让计算机实现人类的学习过程，从而让计算机不仅能够实现简单枯燥的任务，还能够向智能迈进一步。作为人工智能领域的核心学科，机器学习如百家争鸣，不断取得着新的成绩。

当今重要的机器学习算法有人工神经网络、遗传算法、支持向量机、贝叶斯网络、强化学习等。至今，计算机视觉系统最为成功的案例，莫过于手写数字识别。

MNIST是使用最广泛的手写数字库，为各类识别算法提供了一比高下的平台。MNIST中含有七万幅边长为28个像素的图像。目前最出色的识别算法一般都可以达到1%以内的错误率。

然而，MNIST只是对目标的外观做了有限多的变化，并没有涉及到有如杯子在不同状态下的各种变化。

而且，28×28=784个像素的图片实在很小，如果处理普通大小的照片，视觉系统的运算量就会呈指数级增长，甚至让超级计算机都无能为力。

因此，对于哪怕是当今世上最聪明的机器人来说，像人类一样看到酒吧里沮丧的彼得并上前安慰，也是天方夜谭。

但计算机视觉是一门新兴的学科，随着处理器硬件和人工智能算法的发展，也许有朝一日机器人也可以达到人类的视觉功能。

机器视觉是用什么软件开发的

你可以用VISUAL STUDIO 和 JAVA的开发工具。

目前可以开发机器视觉的相关计算机语言有 C++, C#, JAVA, PYTHON 等, 甚至简单的PHP和JAVASCRIPT也可以开发相关的功能。

机器视觉需要用到图像处理库，有很多免费且开源的第三方图像库可以用，如十分著名的OpenCV， 有C++，JAVA, PYTHON的版本， 它包含了很多 现成的函数，可以处理图像的形状，颜色，大小，图像文件保存，找相似图像，物体边缘（Canny edge）算法 。

。。机器视觉的另一个方向是神经网络深度学习算法。这里面有代表性的是谷歌的TensorFlow，具有很强大的机器视觉能力。文字识别方面的代表有谷歌的 Tesseract， 这也是开源项目。

机器视觉定位是什么？和机器视觉检测有什么不同？

视觉定位类项目通常结合机器人学，轴组运动学控制，常常使用仿射变换，几何学，手眼标定等算法，在数学原理层面要熟悉常用的矩阵转换公式，几何平面学公式等。

追求的是高精度定位效果，通常定位抓取精度在0.01mm。应用场景包括2D定位，3D无序定位抓取等。需要对自动化设备，机器人学等十分了解。

机器视觉检测通常指的是目标检测和缺陷检测，在工业上，需要对CCD传感器得到的图像做图像处理找到某些缺陷，在算法层方面需要掌握Blob分析，预处理算法，边缘提取等，偏重于图像处理本身。

在计算机视觉方向，视觉检测还有目标检测，通常用卷积神经网络实现对目标的检测和分类，比如说现在的人脸识别，自动驾驶等。综合以上，机器视觉定位更偏向于视觉算法和自动化结合，视觉检测更注重于图像算法本身。

视觉信息几秒传输给大脑

机器手如何用机器视觉系统来完成控制？

根据我在广东粤为工业机器人学院学习的知识所知：视觉系统在机器人在工业生产中得到了越来越广泛的应用，并逐步进入人们的日常生活。机器人朝着智能化、小型化、数字化方向发展。

所谓智能化，直观地说就是具有适应外部环境变化的能力。计算机视觉由于信息量大，在智能机器人领域得到了广泛的应用。

具体工作有以下几方面： (1)介绍了目前主要的手眼无标定视觉伺服方法——图像雅可比矩阵方法（包括神经网络方法）的基本原理，分析了该方法存在的问题和适用范围。

以眼在手上构型视觉定位问题为例，导出了图像雅可比矩阵的近似解析表达式，在此基础上，提出了图像雅可比矩阵与人工神经网络相结合的视觉控制方法，有效地改善了系统性能，扩大了机器人工作范围。

(2)针对眼固定情况下平面视觉跟踪问题，提出了基于非线性视觉映射模型的跟踪控制策略，并利用人工神经网络加以实现，取得了良好的效果。

进一步，将CMAC应用于视觉跟踪问题，通过自学习算法在线修正神经网络权值，使得控制系统具有适应环境变化的能力。 (3)针对眼固定构形，进一步将视觉跟踪策略推广到三维空间中去。

提出了基于立体视觉（多摄像机）和基于目标几何模型（单摄像机）的跟踪方法。分析了摄像机位姿相互关系对跟踪精度的影响，提出了图像特征的选取原则。仿真结果表明该方法具有较强的适应性。

(4)针对眼在手上机器人手眼无标定平面视觉跟踪问题，指出图像雅可比矩阵方法无法应用（即无法跟踪运动目标）。在此基础上，提出了基于图像特征加速度的视觉映射模型，并设计了相应的控制策略。

首次解决了真正意义上的手眼无标定平面视觉跟踪问题，并取得了较好的跟踪效果。进一步将平面视觉跟踪策略推广到三维视觉跟踪问题中去，解决了多摄像机信息融合的难题。

(5)研究了眼在手上机器人全自由度视觉跟踪问题。分析了Full-6-DOF跟踪问题的难点，提出了相应的视觉映射模型和跟踪控制方案。

创造性地提出了坐标变换方法，克服了旋转与平移运动在图像特征空间中的耦合问题。利用新的模糊神经网络，有效得解决了视觉映射模型的实现问题。仿真结果表明，以上方法是行之有效的。

今天的文章视觉算法具体是做什么,视觉神经算法有哪些分享到此就结束了，感谢您的阅读。