小俊哥网站建设,自己做的宫崎骏动漫网站,企业邮箱域名,wordpress newsletter计算机视觉相关主题 主要有两个最主要的层面#xff0c;几何和语义。几何层面描述了客观事实#xff0c;比如物体的距离、大小、形状、位置等。语义层面则是从人类抽象出的概念出发#xff0c;描述了物体是什么、行为是什么、为什么#xff0c;比如自动驾驶场景中识别出信号…
计算机视觉相关主题 主要有两个最主要的层面几何和语义。几何层面描述了客观事实比如物体的距离、大小、形状、位置等。语义层面则是从人类抽象出的概念出发描述了物体是什么、行为是什么、为什么比如自动驾驶场景中识别出信号灯行人等物体并能感知到这些物体的行为。 举例说明对于几何层面对下图进行解读 几何层面会探测出物体的几何形状、位置结构等信息。 对于语义层面对同样的图片进行解读 语义识别会检测出N个物体比如人物餐具等。 将几何探测和语义分析结合到一起就能实现非常多的应用了。
三维测量与建模的应用举例 深度图生成三维表面建模相关应用。 影视CG特效智能驾驶相关应用。 场景分割目标跟踪体感游戏相关应用。 医学领域应用MRI和辅助手术。
视觉处理中的挑战问题 不同视角下的同名点匹配问题。 不同光照条件下同样的场景的阴影和物体亮度都不一样。 不同尺度下对同一物体的判断会受影响。 不同角度观察同一物体所产生的变化或者是物体不同形态时比如奔跑的马和静止的马如何能识别出目标物体。 物体被前景物体所遮挡如何准确识别。 物体表面和背景相似或者背景纹理非常复杂的时候如何正确提取特征识别物体。 运动中的物体sensor采集的图像会模糊。 同类物体不同形状如何准确识别。
