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視覺算法是什么（視覺算法是什么意思）

發(fā)布時間：2023-04-13 11:33:56 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 119

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本文目錄:

1、圖像視覺算法(深度學(xué)習(xí))和SLAM算法哪個更有前景?。?/a>

2、雙目視覺的匹配算法是不是有好幾種?具體是哪幾種？
3、視覺定位和視覺檢測技術(shù)有哪些共同點和不同點？
4、視覺算法工程師能去芯片大廠嗎,工資是多少

視覺算法是什么（視覺算法是什么意思）

一、圖像視覺算法(深度學(xué)習(xí))和SLAM算法哪個更有前景啊？

vSALM(Visual SLAM)能夠在跟蹤攝像機(用于AR的手持或者頭盔，或者裝備在機器人上)位置和方位的同時構(gòu)建三維地圖. SLAM算法與ConvNets和深度學(xué)習(xí)是互補的。SLAM關(guān)注幾何問題，而深度學(xué)習(xí)主要關(guān)注識別問題。如果你想讓機器人走到冰箱面前而不撞到墻，就用SLAM。如果你想讓機器人識別冰箱里的物品，就用ConvNets。http://openmvg.readthedocs.io/en/latest/

SLAM相當(dāng)于實時版本的SFM(Structure From Motion)。vSLAM使用攝像機，放棄了昂貴的激光傳感器和慣性傳感器(IMU)。單目SLAM使用單個相機，而非單目SLAM通常使用預(yù)先標(biāo)定好的固定基線的立體攝像機。SLAM是基于幾何方法的計算機視覺的一個主要的例子。事實上，CMU(卡內(nèi)基梅隴大學(xué))的機器人研究機構(gòu)劃分了兩個課程：基于學(xué)習(xí)方法的視覺和基于幾何方法的視覺。

SFM vs vSLAM

SFM和SLAM解決的是相似的問題，但SFM是以傳統(tǒng)的離線的方式來實現(xiàn)的。SLAM慢慢地朝著低功耗，實時和單個RGB相機模式發(fā)展。下面是一些流行的開源SFM軟件庫。

Bundler: 一個開源SFM工具箱，http://www.cs.cornell.edu/~snavely/bundler/
Libceres: 一個非線性最小二乘法庫(對bundle adjustment問題非常有用)，http://ceres-solver.org/
Andrew Zisserman's多視圖幾何Matlab函數(shù)庫，http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/hzbook/code/

vSLAM vs 自動駕駛

自動駕駛汽車是SLAM最重要的一個應(yīng)用領(lǐng)域。未來很多年里，在自動駕駛領(lǐng)域?qū)⒊掷m(xù)地研究SLAM。

二、雙目視覺的匹配算法是不是有好幾種?具體是哪幾種？

與普通的圖像模板匹配不同的是，立體匹配是通過在兩幅或多幅存在視點差異、幾何畸變、灰度畸變、噪聲干擾的圖像對之間進行的，不存在任何標(biāo)準(zhǔn)模板進行匹配。立體匹配方法一般包含以下三個問題:(1)基元的選擇，即選擇適當(dāng)?shù)膱D像特征如點、直線、相位等作為匹配基元;(2)匹配的準(zhǔn)則，將關(guān)于物理世界的某些固有特征表示為匹配所必須遵循的若干規(guī)則，使匹配結(jié)果能真實反映景物的本來面目;(3)算法結(jié)構(gòu)，通過利用適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)方法設(shè)計能正確匹配所選擇基元的穩(wěn)定算法。

根據(jù)匹配基元的不同，立體視覺匹配算法目前主要分為三大類,即區(qū)域匹配、相位匹配和特征匹配:

基于區(qū)域灰度的匹配算法是把一幅圖像(基準(zhǔn)圖)中某一點的灰度鄰域作為模板，在另一幅圖像(待匹配圖)中搜索具有相同(或相似)灰度值分布的對應(yīng)點鄰域，從而實現(xiàn)兩幅圖像的匹配。這類算法的性能取決于度量算法及搜索策略的選擇。另外，也必須考慮匹配窗口大小、形式的選擇，大窗口對于景物中存在的遮擋或圖像不光滑的情況會更多的出現(xiàn)誤匹配，小窗口則不具有足夠的灰度變化信息，不同的窗口形式對匹配信息也會有不同的影響。因此應(yīng)該合理選取匹配區(qū)域的大小和形式來達到較好的匹配結(jié)果。

相位匹配是近二十年發(fā)展起來的一種匹配算法，相位作為匹配基元，即認(rèn)為圖像對中的對應(yīng)點局部相位是一致的。最常用的相位匹配算法有相位相關(guān)法和相位差——頻率法，雖然該方法是一種性能穩(wěn)定、具有較強的抗輻射抗透視畸變能力、簡單高效、能得到稠密視差圖的特征匹配方法。但是，當(dāng)局部結(jié)構(gòu)存在的假設(shè)不成立時，相位匹配算法因帶通輸出信號的幅度太低而失去有效性，也就是通常提到的相位奇點問題，在相位奇點附近，相位信息對位置和頻率的變化極為敏感，因此用這些像素所確定的相位差異來衡量匹配誤差將導(dǎo)致極不可靠的結(jié)果。此外，相位匹配算法的收斂范圍與帶通濾波器的波長有關(guān)，通常要考慮相位卷繞，在用相位差進行視差計算時，由于所采用的相位只是原信號某一帶通條件下的相位，故視差估計只能限制在某一限定范圍之內(nèi)，隨視差范圍的增大，其精確性會有所下降。

基于特征的圖像匹配方法是目前最常用的方法之一，由于它能夠?qū)φ麄€圖像進行的各種分析轉(zhuǎn)化為對圖像特征(特征點、特征曲線等)的分析的優(yōu)點，從而大大減小了圖像處理過程的計算量，對灰度變化、圖像變形、噪音污染以及景物遮擋等都有較好的適應(yīng)能力。

基于特征的匹配方法是為使匹配過程滿足一定的抗噪能力且減少歧義性問題而提出來的。與基于區(qū)域的匹配方法不同，基于特征的匹配方法是有選擇地匹配能表示景物自身特性的特征，通過更多地強調(diào)空間景物的結(jié)構(gòu)信息來解決匹配歧義性問題。這類方法將匹配的搜索范圍限制在一系列稀疏的特征上。利用特征間的距離作為度量手段，具有最小距離的特征對就是最相近的特征對，也就是匹配對。特征間的距離度量有最大最小距離、歐氏距離等。

特征點匹配算法嚴(yán)格意義上可以分成特征提取、特征匹配和消除不良匹配點三步。特征匹配不直接依賴于灰度，具有較強的抗干擾性。該類方法首先從待匹配的圖像中提取特征，用相似性度量和一些約束條件確定幾何變換，最后將該變換作用于待匹配圖像。匹配中常用的特征基元有角點、邊緣、輪廓、直線、顏色、紋理等。同時，特征匹配算法也同樣地存在著一些不足，主要表現(xiàn)為:

(l)特征在圖像中的稀疏性決定了特征匹配只能得到稀疏的視差場，要獲得密集的視差場必須通過使用插值的過程，插值過程通常較為復(fù)雜。

(2)特征的提取和定位的準(zhǔn)確與否直接影響特征匹配結(jié)果的精確度。

(3)由于其應(yīng)用場合的局限性，特征匹配往往適用于具有特征信息顯著的環(huán)境中，在缺少顯著主導(dǎo)特征環(huán)境中該方法有很大困難。

總之，特征匹配基元包含了算法編程上的靈活性以及令人滿意的統(tǒng)計特性。算法的許多約束條件均能清楚地應(yīng)用于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的規(guī)則性使得特征匹配非常適用于硬件設(shè)計。例如，基于線段的特征匹配算法將場景模型描繪成相互聯(lián)結(jié)的邊緣線段，而不是區(qū)域匹配中的平面模型，因此能很好地處理一些幾何畸變問題，對對比度和明顯的光照變化等相對穩(wěn)定。特征匹配由于不直接依賴于灰度，計算量小，比基于區(qū)域的匹配算法速度快的多。且由于邊緣特征往往出現(xiàn)在視差不連續(xù)的區(qū)域，特征匹配較易處理立體視覺匹配中的視差不連續(xù)問題。

三、視覺定位和視覺檢測技術(shù)有哪些共同點和不同點？

視覺定位，視覺檢測，視覺測量都屬于機器視覺的領(lǐng)域。

首先來說共同點，同樣使用視覺算法，因此在圖像預(yù)處理，圖像形態(tài)學(xué)，Blob分析，邊緣提取等方面的算法以及思路是一樣的。大部分的視覺算法庫提供的視覺算法函數(shù)都是可以被調(diào)用的。

不同點，視覺定位類項目側(cè)重于精度，更多的需要配合自動化設(shè)備，比如說機器人，軸組等，在圖像處理后通過手眼標(biāo)定算法將像素坐標(biāo)系轉(zhuǎn)化成其他的坐標(biāo)，有時配合激光傳感器等實現(xiàn)坐標(biāo)系的統(tǒng)一。在應(yīng)用場景方面，有2維定位抓取，3維無序抓取等。在移動機器人領(lǐng)域，視覺定位類項目又分為視覺SLAM等。綜上，視覺定位項目側(cè)重于多重技術(shù)的結(jié)合。視覺檢測技術(shù)側(cè)重于穩(wěn)定性，算法方面，結(jié)合深度學(xué)習(xí)，預(yù)處理算法，圖像增強等實現(xiàn)對物體表面的缺陷檢測，字符識別等，在計算機視覺領(lǐng)域，有OCR字符檢測，人臉識別，自動駕駛等等。綜上，視覺檢測技術(shù)更側(cè)重于視覺算法本身的深挖。

四、視覺算法工程師能去芯片大廠嗎,工資是多少

能去。視覺算法工程師是負(fù)責(zé)依靠算法開發(fā)計算機視覺處理功能的工作人員。該工作人員是能去芯片大廠的，因許多大廠都需要視覺處理功能，要該類人才非常多，工資在多數(shù)每月25000元。

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