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視覺軟件算法有幾種（視覺軟件算法有幾種）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-19 08:05:23 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 72

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本文目錄:

1、計(jì)算機(jī)視覺中，目前有哪些經(jīng)典的目標(biāo)跟蹤算法
2、市面上有哪些比較不錯(cuò)的機(jī)器視覺算法？
3、視覺算法和圖像算法的區(qū)別
4、cv算法是什么呀？

視覺軟件算法有幾種（視覺軟件算法有幾種）

一、計(jì)算機(jī)視覺中，目前有哪些經(jīng)典的目標(biāo)跟蹤算法

跟蹤是一個(gè)很混亂的方向。

比如TLD、CT、Struct這些效果不錯(cuò)的Tracker其實(shí)都不是單純的Tracker了。09年的時(shí)候我記得比較流行的是Particle Filtering，或者一些MeanShift/CamShift的變形，比如特征變了，比如對(duì)問題的假設(shè)變了。

后來突然出現(xiàn)一些tracking by detection的方法，之前的很多朋友就覺得這是耍流氓。比如TLD，嚴(yán)格的跟蹤算法也許只是里面的Forward/Backward Opitcal Flow的部分，但是效果很Impressive，所以不管怎樣，一下就火了。

之后所謂的跟蹤就不再是一個(gè)傳統(tǒng)的跟蹤問題，而是一個(gè)綜合的工程問題。online learning，random projection ，sparse learning的東西都加進(jìn)來，大家其實(shí)到底是在做跟蹤還是在做檢測或者online learning，其實(shí)已經(jīng)不重要，因?yàn)楹饬康臉?biāo)準(zhǔn)是你在某些public dataset上的精度。

但這些對(duì)實(shí)際的項(xiàng)目有沒有幫助呢？

這是個(gè)很有意思的地方，在很多時(shí)候，我們之所以需要跟蹤算法，是因?yàn)槲覀兊臋z測算法很慢，跟蹤很快?；旧袭?dāng)前排名前幾的跟蹤算法都很難用在這樣的情況下，因?yàn)槟銓?shí)際的速度已經(jīng)太慢了，比如TLD，CT，還有Struct，如果目標(biāo)超過十個(gè)，基本上就炸了。況且還有些跟蹤算法自己drift掉了也不知道，比如第一版本的CT是無法處理drift的問題的，TLD是可以的，究其原因還是因?yàn)闄z測算法比較魯棒啊……

實(shí)際中我覺得速度極快，實(shí)現(xiàn)也簡單的純跟蹤算法居然是NCC和Overlap。

NCC很簡單，這個(gè)是對(duì)點(diǎn)進(jìn)行的，對(duì)于區(qū)域也有很多變種，網(wǎng)上有一些相關(guān)的資源。

Overlap是我取的名字，一般用在里面，假如你的攝像頭是靜止的，背景建模之后出來的前景可以是一個(gè)一個(gè)的blob，對(duì)相鄰兩幀的blob檢測是否Overlap就可以得到track。在一些真實(shí)場景下，這個(gè)算法是非常有效的。關(guān)于背景template的問題在真實(shí)的里面也是很好解決的。

坐在電腦前面調(diào)試代碼tuning 各種閾值讓跟蹤算法在某一個(gè)幀下面不要drift的事情我是再也不想干了。

順祝你2015幸?？鞓贰?

二、市面上有哪些比較不錯(cuò)的機(jī)器視覺算法？

華漢偉業(yè)的機(jī)器視覺算法是公認(rèn)的實(shí)力派！華漢偉業(yè)的自研算法優(yōu)化采用了指令集、并行算法等技術(shù)手段，并且與國際一流算法開發(fā)包Halcon進(jìn)行對(duì)比測試，算法精度誤差小于10-4，速度與其相當(dāng)，在國內(nèi)傳統(tǒng)機(jī)器視覺領(lǐng)域，處于第一梯隊(duì)。目前國內(nèi)視覺廠商多數(shù)處于應(yīng)用層開發(fā)，使用國外算法庫進(jìn)行開發(fā)，缺少自己底層算法開發(fā)和優(yōu)化能力，華漢偉業(yè)算法開發(fā)包可以實(shí)現(xiàn)國產(chǎn)替代，提升國內(nèi)在視覺領(lǐng)域的基礎(chǔ)開發(fā)能力，目前已經(jīng)在多個(gè)產(chǎn)線實(shí)現(xiàn)了落地批量應(yīng)用，其功能、性能及穩(wěn)定性得到驗(yàn)證，并獲得客戶的高度認(rèn)同。不妨百度下

三、視覺算法和圖像算法的區(qū)別

視覺算法：機(jī)器視覺，專注于機(jī)器模擬動(dòng)物視覺的算法。著重指定圖像識(shí)別，分類等視覺人物算法。

圖像算法：專注于圖像類的算法，不強(qiáng)調(diào)模擬視覺的功能。著重指圖像增強(qiáng)，人像美化(美圖)，圖像修補(bǔ)，就是 photo shop上的算法。

兩者采用的基本理論大量交叉。

視覺算法由圖像算法和分類和擬合算法組成。

圖像算法：邊緣提取，圖像分割，二值化，各類圖像處理都稱為圖像算法

四、cv算法是什么呀？

cv算法是計(jì)算機(jī)視覺算法。是一門研究如何使機(jī)器“看”的科學(xué)，更進(jìn)一步的說，就是是指用攝影機(jī)和電腦代替人眼對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、跟蹤和測量等機(jī)器視覺，并進(jìn)一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。

作為一個(gè)科學(xué)學(xué)科，計(jì)算機(jī)視覺研究相關(guān)的理論和技術(shù)，試圖建立能夠從圖像或者多維數(shù)據(jù)中獲取‘信息’的人工智能系統(tǒng)。這里所指的信息指Shannon定義的，可以用來幫助做一個(gè)“決定”的信息。

定義：

計(jì)算機(jī)視覺是使用計(jì)算機(jī)及相關(guān)設(shè)備對(duì)生物視覺的一種模擬。它的主要任務(wù)就是通過對(duì)采集的圖片或視頻進(jìn)行處理以獲得相應(yīng)場景的三維信息，就像人類和許多其他類生物每天所做的那樣。

計(jì)算機(jī)視覺是一門關(guān)于如何運(yùn)用照相機(jī)和計(jì)算機(jī)來獲取我們所需的，被拍攝對(duì)象的數(shù)據(jù)與信息的學(xué)問。形象地說，就是給計(jì)算機(jī)安裝上眼睛（照相機(jī)）和大腦（算法），讓計(jì)算機(jī)能夠感知環(huán)境。

我們中國人的成語"眼見為實(shí)"和西方人常說的"One picture is worth ten thousand words"表達(dá)了視覺對(duì)人類的重要性。不難想象，具有視覺的機(jī)器的應(yīng)用前景能有多么地寬廣。

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