计算机视觉理论篇1

关键词：计算机视觉技术；农业机械；应用

【分类号】TP399

随着计算机技术以及图像处理技术的快速发展，计算机视觉技术作为一种新兴的技术，其被广泛应用在军事、医学、工业以及农业等领域[1]。一般而言，计算机及视觉技术应用在农业的生产前、生产中以及生产后等各个环节，其主要就是鉴别植物种类，分级和检测农产品的品质。计算机视觉相较于人类视觉而言，其具有更多的优点，能够有效提高农业的生产率，实现农业生产与管理的智能化和自动化，促进农业的可持续发展。

一、计算机视觉技术概述

计算机视觉主要是指利用计算机来对图像进行分析，从而控制某种动作或者获取某描述景物的数据，是人工智能与模式识别的重要领域。计算机视觉兴起于20世纪70年代，其涉及的学科范围较为广泛，包括视觉学、CCD技术、自动化、人工智能、模式识别、数字图像处理以及计算机等。就目前而言，计算机视觉技术主要以图像处理技术为核心，是通过计算机视觉模拟人眼，并利用光谱对作物进行近距离拍摄，运用数字图像处理以及人工智能等技术，对图像信息进行分析和研究。计算机视觉技术主要步骤包括采集图像、分割图像、预处理、特征提取、处理和分析提取的特征等[2]。

二、农业机械中计算机视觉技术的应用分析

一般而言，农业机械中计算机视觉技术的应用，主要表现在以下三个方面：一是田间作业机械中的应用；二是农产品加工机械中的应用；三是农产品分选机械中的应用。

（一）田间作业机械中的应用

在田间作业机械中，计算机视觉技术的应用较晚。近年来，由于环境保护政策的提出，在农田作业的播种、植保以及施肥机械中的应用越来越广泛。在田间作业的过程中应用计算机视觉技术时，主要应用在苗木嫁接、田间锄草、农药喷洒、施肥以及播种等方面[3]。为了有效识别杂草，对除草剂进行精确喷洒，相关研究人员分析了美国中西部地区常见的大豆、玉米以及杂草二值图像的形态学特征，发现植物长出后14～23天内能够有效区别双子叶和单子叶的效果，准确率最高达到90%。在1998年开发出Detectspary除草剂喷洒器，其能够有效识别杂草，在休耕季节时，其相较于播撒而言，能够减少19%～60%的除草剂用量。在农业生产中，农药的粗放式喷洒是污染严重，效率低下的环节，为了有效改变这种现状，GilerD.K.等研制出能够精量喷雾成行作物的装置。该系统主要是利用机器视觉导向系统，使喷头能够与每行作物上方进行对准，并结合作物的宽度，对喷头进行自动调节，确保作物的宽度与雾滴分布宽度具有一致性，从而有效节省农药。一般而言，该系统能够促使药量减少66%，提高雾滴沉降效率和施药效率，减少农药对环境产生的影响。

（二）农产品加工机械中的应用

随着信息技术以及计算机技术的快速发展，计算机视觉技术被广泛应用在农产品加工的自动化中。如JiaP等提出了图像处理算法，该算法主要是以鲇鱼水平方向与主轴的形心位置和夹角为依据，检测鲇鱼的方位以及背鳍、腹鳍、头、尾的位置，从而确定最佳的下刀位置。此外，我国的黄星奕等人在研究胚芽米的生产过程时，在不经过染色的情况下，对胚芽米的颜色特性等进行分析，得出胚芽米颜色特征的参数为饱和度S。同时利用计算机视觉系统，自动无损检测胚芽精米的留胚率，其结果与人工评定的结果大体一致。

（三）农产品分选机械中的应用

在分级和鉴定农产品的品质时，可以利用计算机视觉技术对其进行无损检测。一般计算机视觉技术不需对测定对象进行接触，可以直接利用农产品的表面图像，分级和评估其质量，其具有标准统一、识别率高一级效率高等优势。计算机视觉技术在检测农产品时，主要集中在谷物、蔬菜以及水果等方面。ChtiouiY等人提出了结合Roughsets理论，利用计算机视觉技术对蚕豆品质的方法进行评价。该理论通过不同的离散方法对石头、异类蚕豆、过小、破损以及合格等进行有效区分，并利用影色图像，对其特征参数进行分类，最终分类的结果相比于统计分类结果，两者具有较好的一致性。

结束语：

随着信息技术以及计算机技术的快速发展，计算机视觉技术在农业机械中的应用越来越广泛，在很大程度上影响了传统的农业作业模式。由于计算机视觉技术还处于发展阶段，其在农业方面的应用还需进一步完善，如快速获取动态图像的信息、提取多频图像的特征等。因此必须要深入研究和探讨新的理论，提高计算机视觉技术的水平，提升其处理的速度，从而有效满足实时需求出，促进农业机械的智能化和自动化发展，实现农业的可持续发展。■

参考文献

[1]李永奎，刘冬.计算机视觉技术在农业生产中的应用[J].农业科技与装备，2011，06：58-60.

计算机视觉理论篇2

关键词：机器视觉；识别；匹配

中图分类号：F49文献标识码：ADOI：10.3969/j.issn.1672-0407.2012.01.024

文章编号：1672-0407（2012）01-059-02收稿日期：2011-11-20

一、机器视觉的研究内容

人们从外界环境获取的信息中，80%来自于视觉，其他来自于触觉、听觉、嗅觉等感觉器官。当人们的眼睛从自己周围的环境获取大量信息，并传入大脑后，由大脑根据知识或经验对信息进行加工、推理等处理工作，最后识别、理解周围环境，包括环境内的对象物，如运动物体与物体间的相对位置、形状、大小、颜色、纹理、运动还是静止等。机器视觉就是用计算机模拟人眼的视觉功能，从图像或图像序列中提取信息，对客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别。机器视觉研究的基本目的之一就是要寻找人类视觉规律，从而开发出从图像输入到自然景物分析的图像理解系统。对于机器视觉系统来说，输入是表示三维景物投影的灰度阵列（可以有若干个输入阵列），这些阵列可提供从不同方向、不同视角、不同时刻得到的信息。通常这些描述是关于物体的类别和物体间的关系，但也可能包括如表面空间结构、表面物理特性（形状、纹理、颜色、材料）、阴影以及光源位置等信息。目前许多机器视觉专家都是在马尔（Marr)创立的视觉计算理论框架下求索。

二、机器视觉与人类视觉的差异

对于人的视觉来说，由于人的大脑和神经的高度发展，其目标识别能力很强。但是，人的视觉也同样存在障碍，例如，即使具有一双敏锐的眼睛和极为高度发达头脑的人，一旦置于某种特殊环境（即使曾经具备一定的检验知识），其目标识别能力也会急剧下降。事实上人们在这种环境下，面对简单物体时，仍然可以有效而简便地识别，而在这种情况下面对复杂目标或特殊背景时，才会在视觉功能上发生障碍，两者共同的结果是导致目标识别的有效性和可靠性的大幅度下降。将人的视觉引入机器视觉中，机器视觉也存在着这样的障碍。它主要表现在3个方面。

（1）如何准确、高速（实时）地识别出目标；

（2）如何有效地增大存储容量，以便容纳足够细节的目标图像；

（3）如何有效地构造和组织出可靠的识别算法，并且顺利地实现。前两者相当于人的大脑这样的物质基础，这期待着高速的阵列处理单元以及算法的新突破，用极少的计算量以及高度地并行性实现功能。

三、机器视觉检测中几种基本技术

（一）训练系统

先将参考织物或图片的图像输入微机图像处理系统，选择并计算可表示图像特征的参数，以确定疵点或图形的分类指标，如灰度级，疵点或图形的面积，疵点在经纬向尺寸、形态等，是系统获得这些指标的标准。然后将所测试的织物输入，计算其各点灰度值及一些需比较的特征参数与标准比较，确定疵点或图形分类。

（二）样板匹配

求得某一图像哪一部分对应另一图像的哪一部分时或比较两幅图像的相似度时，采用样板样匹配的方法。一般将样板t（x，y），令其中心与图像的一点（i，j）重合，逐点检测，找出差距小于阈值的部位，定位相同或相似的，大于阈值的部位，定为不同或不相似的点。

（三）二值化处理

为将图形与背景分离，根据灰度值确定一定灰度域值。将灰度值大于此域的点置为1，小于此域值的点为0。使图像变为黑白二值图像，便于图形特征测量和结构分析描述。

（四）腐蚀和膨胀

腐蚀可使轮廓边界收缩，膨胀可使轮廓边界膨胀，腐蚀和膨胀的不同组合，不同处理次数，可以得到不同的图形效果，如使图像中的小孔使之检测出来或使之消除。

（五）细线化

对给定的图形使之细化，从而提取线宽为1的中心线的操作。在细线化中，不改变原图的连接性，使图形骨架轮廓结构清晰，便于计算，不会因边界上的小凹凸而产生毛刺。在计算非织造布纤维取向度是用此法处理。

（六）纹理分析

在分析绉组织的绉效果或羊绒的鳞片结构时，须用纹理分析的方法。纹理分析内容包括:纹理特征的计算微粒区域的分割与纹理边缘的检测。

具体可以解决的问题如：

1．纺织布料识别与质量评定；

2．织物表面绒毛鉴定；

3．织物的反射特性；

4．合成纱线横截面分析；

计算机视觉理论篇3

参考文献的写作是作者在这一科学领域的问题进行研究并且还有一定的研究成果，参考文献的写作也是对科学研究的更进一步的深入探讨。下面是学术参考网的小编整理的关于信息系统论文参考文献，希望可以在大家写作当中带来帮助。

信息系统论文参考文献：

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[2]周鸣.信息系统工程监理存在的必要性和充分性[J].电脑知识与技术，2009，5（2）：296-298.

[3]郭飞.信息系统工程监理的博弈模型构建[C].//2012中国工程管理论坛论文集.2012：260-262.

[4]汤剑，周芳芹，杨继隆.计算机视觉图像系统的技术改造[J].机电产品开发与创新周刊，2005，14（18）：33-36

[5]段发阶等.拔丝模孔形计算机视觉检测技术[J].光电工程时报，1996，23（13）：189-190

[6]马玉真，程殿彬，范文兵等.计算机视觉检测技术的发展及应用研究[J]，济南大学学报，2004，18（23）：222-227.

[7]张文景，王辉，丁国忠等.计算机视觉检测技术及其在机械零件检测中的应用，上海交通大学学报，1999，33（5）：635-638

信息系统论文参考文献：

[1]张建林，王锁柱，王瑞梅.应用型本科信息系统分析与设计教学改革实践[J].计算机教育，2010（5）：2-4.

[2]邵莉，李清茂.ERwin在教学管理系统设计中的应用研究[J].攀枝花学院学报，2010（12）：101-104.

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[5]史磊.试分析地理信息系统（CIS）的发展趋势[J].2011.

信息系统论文参考文献：

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[3]陈帆，杨琳，颜中原.电力企业管理信息系统的设计与实现[J].供用电，2002，（3）.

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[5]任仲泉.现代商业空间展示设计[M].济南：山东科学技术出版社，2004.

[6]杨公侠.视觉与视觉环境[M].重庆：西南师范大学出版社，2002.

计算机视觉理论篇4

一

“计算”是一个无人不知无人不晓的数学概念。无论是人们的日常生活,还是平常的生产实践和科学研究,都离不开计算。同时,“计算”也是一个历史悠久的数学概念,它几乎是伴随着人类文明的起源和发展而起源和发展的。但是,真正能够回答计算的本质是什么的人恐怕不会太多。应该说,在20世纪30年代以前,还没有人能够说得清计算的本质是什么,以及什么是可计算、什么是不可计算的等问题。30年代中,由于哥德尔、丘奇、图灵等数学家的工作,人们终于弄清楚了计算的本质,以及什么是可计算的和什么是不可计算的等根本性问题。由此也就形成了一个专门的数学分支——递归论或可计算性理论。在此我们就是以这一理论为背景,概括出计算的本质,并阐明其他一些根本性问题。

计算首先指的就是数的加减乘除,其次则为函数的微分、积分、方程的求解等等;另外还包括定理的证明推导。抽象地说,所谓计算就是从一个符号串f变换成另一个符号串g。比如说从符号串12+3变换成15,这就是一个加法计算。如果符号串f是x•x,而符号串g是2x,从f到g的计算就是微分。定理证明也如此,令f表示一组公理和推导规则,令g是一个定理,那么从f到g的一系列变换就是定理g的证明。从这个角度看,文字翻译也是计算,如f代表一个英文句子(由英文字母及标点符号组成的符号串),而g为含义相同的中文句子,那么从f到g就是把英文翻译成中文。这些变换间有什么共同点?为什么把它们都叫做计算?

为了回答究竟什么是计算、什么是可计算性等问题,人们采取的是建立计算模型的方法。从30年代到40年代,数理逻辑学家相继提出了四种模型,它们是递归函数、λ演算、图灵机和波斯特系统。这种种模型各不相同,表面上看区别很大,它们完全是从不同的角度探究计算过程或证明过程的。但事实上,这几种模型却是等价的,即它们完全具有一样的计算能力。在这一事实基础上,最终形成了如今著名的丘奇—图灵论点:凡是可计算的函数都是一般递归函数(或都是图灵机可计算的,或都是λ演算可计算的,或都是波斯特系统可计算的)。这就确立了计算与可计算性的数学含义。这一表述过于抽象,下面我们给出一个比较直观的说法:所谓计算,就是从已知符号串开始,一步一步地改变符号串,经过有限步骤,最后得到一个满足预先规定的符号串的变换过程。现已证明:凡是可以从某些初始符号串开始而在有限步骤内计算的函数与一般递归函数是等价的。这就是说,所有可计算的函数都是通过符号串的变换来实现其计算过程的,即计算就是符号(串)的变换。(1)

与计算具有同等地位和意义的基本概念是算法。从算法的角度讲,一个问题是不是可计算的,与该问题是不是具有一个相应的算法是完全一致的。一般而言,算法就是求解某类问题的通用法则或方法。也就是一系列计算规则或程序,即符号串变换的规则。

正是这样一个原本只是数学中的基本概念,如今却成为各门科学研究的一种基本视角、观念和方法,上升为一种具有世界观和方法论特征的哲学范畴。

二

我们认为,人类最早把计算作为一种哲学性观念和方法而不仅是一种数学观念和方法,并自觉运用到有关领域的研究中,是一些人工智能的专家们做出的,尤其是在后来的认知科学研究中很明显地表现出这一倾向。由于纽威尔、西蒙、福多、明斯基等一大批学者的努力,物理符号系统假说、心灵的表达计算理论,心脑层次假说等相继提出。这些理论的一个共同主题就是:思维就是计算(认知就是计算)。他们明确主张:思维是一种信息加工过程,亦即计算过程,这种计算就是指某种符号操作或加工,指在能对其提供语义解释的符号代码的形式表达式上所进行的受规则制约的变换,如问题求解这种思维活动就是通过一定的算法对初始态空间进行操作,直达到目标态空间。有人更进一步主张:心灵有一套程序或一组规则,类似于控制计算机的程序,思维是一种包括对单词在内的符号的操作。(2)

除了思维、认知可看作是一种计算,一些研究视觉认知理论的学者把视觉也看作是一种计算。这主要是来自马尔的《视觉计算理论》。这一理论认为,在计算理论层次上,视觉信息处理过程由三种内部表象表征:描述图像光强度与局部几何结构的要素图;描述以观察者为中心的物体可见表面的朝向、轮廓线、深度及其他性质的二维半图;识别和理解物体的三维表象。这个理论把视觉过程理解为功能模块(像元空间、图像空间、景物空间)的变换。这意味着视觉计算的基本单位是符号表象。3在此基础之上,后来人们又提出了视觉拓扑计算理论等各种视觉计算理论。其共同点是均认为视觉过程就是一种计算过程,但是对它是一种什么样的计算还存有较大分歧。

在对认识、思维、视觉等内容进行计算主义研究的同时,人们确立了大脑就是一台计算机的信念:大脑的生物结构是其硬件,大脑的运作规律是其软件,大脑的(广义)思维过程就是其计算过程。20多年前的“计算机能否思维”的问题已经演化为当今的“人脑是否计算”的问题。更重要的是,“思维就是计算”这已不仅仅是一个哲学性的命题,而且已成为科学方法论意义上的一个科学假设。人们早已从科学意义上探究思维的计算本质,计算已成为当前认知科学中占主导地位的一种基础观念和研究方法,人们试图从计算的角度揭示出思维、意识以及整个大脑的全部奥秘。

把计算作为哲学性观念和方法运用到具体学科研究中的另一个范例是与生命科学相关的一些研究。这主要体现在20世纪80年代以来,人工生命科学、遗传算法理论和dna计算机等新型学科的相继涌现。这些学科或理论的共同之处就在于都是以计算作为自己研究的观念和方法,主张生命就是一种算法,一个程序,一个能够实现自我复制、自我构造和自我进化的算法。人工生命的基本信条是:生命的特征并不存在于单个物质之中,而存在于物质的组合之中。生命的规律是一种动力形式的规律,这种规律独立于45亿年前地球上形成的任何特定的碳化物细节之外。即生物体的“生命力”存在于分子的组织(软件)之中,而不是存在于分子本身。人工生命就在于用计算或算法的观念与方法探索生物学领域中的奥秘。把生命与计算机类比,似乎是19世纪机械论在当今的延续,看起来有背于时展的潮流。但人工生命的奠基者朗顿认为,答案就在于进一步的伟大洞见之中:生命系统这台计算机具有与通常意义上的机器全然不同的组织形式,有生命的系统几乎总是自下而上的,从大量及其简单的系统群中突现出来,而不是工程师自上而下设计的那种机器。朗顿强调说:“最为惊人的认识是:复杂的行为并非出自复杂的基本结构。确实,极为有趣的复杂行为是从极为简单的元素中突现出来的”。4这就是说,生命包含着某种能够超越纯物质的能力,不是因为有生命的系统里被某种物理和化学之外的一种生命本质所驱动,而是因为一群遵循简单的互动规则的简单物体能够产生永远令人吃惊的行为效果。生命就是这样一种生化机器,只要启动这台机器,而不是把生命注入这台机器,即将这台机器的各个部分组织起来,让它们产生互动,从而便具有了“生命”。生命就是这样一种算法。算法对于生命的意义,就在于以过程或程序描述代替对生物的状态或结构描述,将生命表达为一种算法的逻辑,把对生命的研究转换成对算法的研究,特别是把对真实生命的研究转换成对人工生命的研究。

1994年11月美国科学家阿德勒曼在《科学》上公布的dna计算机理论,更是从另一个角度揭示了生命就是算法,进化就是计算的观念。5dna是生命的基石,任何生命类型的所有特征都以严格的规则编码在其dna序列上,不管是生命的结构,还是生命的过程,在这个意义上它是一个信息库或数据库。另外,dna所有的行为都是以程序化、模块化的形式表现,在这个意义上它又是一个程序库。无论它是作为信息库还是程序库,dna都具有基本的计算特征。而生物体中所有现象的基本形式都是dna的复制、切割、粘贴,这一事实深刻表明,生命本身就是由一系列复杂的计算或算法组成的。生命系统就是一台以分子算法为组织法则的多层次生物计算机,dna计算机就是对生命这种自然计算机的一种表征。从前,分子算法,如自复制自动机、胞格自动机、遗传算法、人工生命等全都是在电子计算机上实现的,dna计算机概念的出现是分子算法的化学实现的开端。这种立足于可控的生物化学反应或反应系统,无疑更加有力地直接地表明了生物现象与过程的计算特征。正如有人所言:dna计算宣称数学处于生命的核心。

三

运用计算、算法观念和方法研究认知问题和生命系统,有着深刻而普适的科学方法论意义,它们是人们运用算法观念和方法研究其他自然现象或自然系统的两个有益的重要范例。如今,计算或算法的观念与方法已经深入到宇宙学、物理学、化学乃至经济学、社会学等诸多领域。计算、算法已经成为人们认识事物、研究问题的一种基本的普适的观念和方法,人们的科学实践,已经使计算、算法上升到哲学性的观念和方法。在这一现实背景之下,我们以为,把计算、算法作为一种哲学范畴正式提出并引入哲学已是十分必要的。这不仅是因为已经有了一些成功的范例,而且还有着更深层的学理:生命、大脑是最复杂的自然现象之一,是自然界进化的最高代表。因此,我们完全有理由猜测:整个自然界也是按算法构成的,是按算法演化的。现实世界之万事万物只不过是算法的复杂程度的多样性。从虚无到存在、从非生命到生命、从感觉到意识、思维,或许整个世界的进化过程就是一个计算复杂性不断增长的过程。这就是说,自然界就是一台巨型计算机(硬件),任何一种自然过程都是自然规律(软件)作用于一定条件下的物理或信息过程(计算过程),其本质上都体现了一种严格的计算和算法特征。生命系统作为自然界中最复杂最有特色的系统,它也就是形形色色的自然计算机中的一种。这或许就是人工生命与dna计算理论所蕴含的最重要的哲学道理。

把计算、算法作为一个哲学范畴,还有着哲学史上的渊源关系。也许人们还没有忘记,在2500多年前,一位名叫毕达哥拉斯的古希腊人曾向世人宣称:万物皆数。今天,我们何以不能说:万物皆算法。严格地说,当年毕达哥拉斯率先提出的“数”这个重要范畴,并不是一个纯粹哲学性范畴,而是一个从数的角度寻求世界万物之本原,考察事物生成演化过程,由自然科学思维方式与哲学思维方式相互融合的过渡性范畴。这种观念在近代和现代科学与哲学中得到了充分的继承和发扬。这说明,哲学范畴在其生成、演化和发展的过程之中,总要受到各个历史时期数学发展程度、数学思维方式的影响和规定。这或许可以称为哲学范畴的数学规定,正因为如此,当今计算机科学的发展,使得我们完全可以把毕达哥拉斯的“数”向前推一大步。毕达哥拉斯哲学在当代有了更深刻更丰富的内含。

最后我们要指出的是,已经泛化到整个科学领域中的计算、算法这个概念,完全具有哲学范畴的基本特征。众所周知,哲学范畴是反映事物本质属性和普遍联系的基本概念,人类理性思维的逻辑形式。它是人类在一定历史时论思维发展水平的标示器,是帮助人们认识和把握自然现象和社会现象之网的网上扭结;是对自然、社会和思维发展过程最本质、最普遍的联系的表征。哲学范畴对各门具体科学都具有普适的哲学方法论意义。如今,人们在各方面都开始用算法的观念来看待问题、用计算的方法来解决问题,不正表明计算与算法的一种范畴性吗?历史上每次重大的科技进步,都要改变当时的哲学范畴,有时甚至是直接把科学中的基本概念移植到哲学中。当今计算机科技对哲学的影响也不例外。这正是有人所说的哲学范畴的科技命运。因此,及时总结和概括当代科技成果,把最为精华的人类理念上升为一种哲学范畴,不仅是哲学范畴自身发展之所需,更是各门科学文化进一步发展所必须。只有渗透着时代最主要、最有效的观念和方法的科学与文化,才能真正体现时代之精神,成为时代之主流。

参考文献

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（2）邱仁宗.当代思维研究新论.中国社会科学出版社,1993年。

（3）(美)d.马尔.视觉计算理论.科学出版社,1988年。

计算机视觉理论篇5

关键词：Halcon软件机器视觉数字图像处理实验教学

中图分类号：TP39文献标识码：A文章编号：1672-3791（2014）10（c）-0172-02

图像处理、图像分析、机器视觉和计算机视觉是彼此紧密关联的学科，其特点均具有很强的理论性和实践性。如果在教学中不重视实践教学或实践教学手段不力，都不利于学生创新能力和动手能力的培养。高校教师应重视理论教学的同时，更要重视实践教学，关键是要找到强有力的教学方式和教学手段，找到恰当的图像处理软件。Matlab科学计算软件具有丰富的图像处理工具箱[1-2]，目前被广泛1应用于图像处理的教学中。但是，机器视觉课程具有很强的理论和实践性，一些功能齐全的机器视觉软件，如Halcon和OpenCV等软件的出现，为提高这些课程的实践教学效果提供了新的手段。本文将探讨如何应用Halcon软件改进实验教学方式和手段，并结合实例说明Halcon在机器视觉等课程教学中的应用。

1机器视觉硬件系统概述

机器视觉系统[3]是基于机器视觉技术为机器或自动化生产线建立的一套视觉系统，图1为实验用机器视觉系统，包含摄像机、照明光源、镜头、图像采集卡和计算机组成。

2Halcon概述

Halcon软件是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包[4]，是得到广泛应用的机器视觉集成开发环境，提供了1100多种具备突出性能控制器的库，如图像的运算、图像的几何与数学变换、滤波、色彩分析、Blob分析、形态学计算分析、3D校正等。Halcon软件保障与硬件无关，支持大多数图像采集卡及带有Directshow和IEEE1394驱动的采集设备。

Halcon软件包含一个功能强大的交互式软件接口HDevelop，提供一个通用的浏览界面，访问不同的图像采集设备，支持Windows、Linux和Solaris运行环境，为用户搭建了快速有效的图像处理程序开发平台。它甚至可以从图像采集设备中实时捕捉图像。HDevelop拥有很多数据和图像检查的图形工具。它的图形用户界面支持多种显子语言。HDevelop具备语法检查，语法凸现，函数参数的合适取值，后续操作和替代算子建议，程序调试，完整的在线帮助等功能。Halcon软件还可以导出以C++、C#、C、VisualBasic或者程序，以嵌入到其他程序中。

3实验教学应用实例

在机器视觉等课程的理论教学中，我们的教学目的是让学生掌握相关的理论知识，在机器视觉等课程的实验教学阶段，我们更要培养学生的算法编程能力和实践应用能力。利用Halcon软件的高度交互式编程环境HDevelop，能编译和测试视觉处理算法，可以方便查看处理结果。再者，Halcon软件自带许多图像处理与机器视觉的相关案例，涵盖了图像处理与机器视觉基础知识的大部分内容[4]。我们在教授学生理论知识的同时，结合案例的讲解，使学生在掌握理论的同时熟悉实践过程，进而培养学生的编程实现能力。因此选择Halcon软件作为教学软件，成为培养学生图像处理和视觉处理算法编程能力和实践能力的又一重要手段。由于篇幅限制，这里仅以利用Blob分析算法实现车牌识别的实例来说明Halcon软件在机器视觉与数字图像处理等课程教学中的应用。

Blob分析算法实现车牌定位识别程序如下：

read_image（Image，'lisence'）

fill_interlace（Image，ImageFilled，'odd'）

threshold（ImageFilled，Region，0，90）

connection（Region，ConnectedRegions）

select_shape（ConnectedRegions，SelectedRegions，'width'，'and'，30，70）

select_shape（SelectedRegions，Letters，'height'，'and'，60，110）

sort_region（Letters，SortRegions，'upper_left'，'true'，'column'）

read_ocr_class_mlp（'Industrial_0-9A-Z.omc'，OCRHandle）

do_ocr_multi_class_mlp（SortRegions，ImageFilled，OCRHandle，Class，Confidence）

area_center（SortRegions，Area，Row，Column）

disp_message（3600，['Theresultis：']，'window'，200，150，'yellow'，'false'）

forIndex：=0to6by1

disp_message（3600，Class[Index]，'window'，200，300+20*Index，'yellow'，'false'）endfor

上面程序中，利用read_image算子读入要识别的车牌图像，命名为Image，如图2所示；通过fill_interlace算子修改在采集图像过程中造成的两个半幅图像拼接的问题。接着，用threshold算子对图像进行阈值分割处理，分割出含有车牌的图像区域，灰度阈值范围为0～90；接着用connection算子将选择出来的区域进行相联，形成相连区域ConnectedRegions，如图3所示。处理后的图像除了车牌区域使我们的感兴趣区域外，其他的都为干扰区域，于是用算子select_shape通过限定width和height将车牌区域选择出来，如图4所示。车牌区域共有7个，从左至右排序后，利用现有Industrial_0～9A～Z字符库对车牌7个部分进行识别，用到算子do_ocr_multi_class_mlp。识别之后，利用for循环将结果用浅黄色字体显示在窗口中，实验结果如图5所示。

从上面的车牌识别实例可以看出，HDevelop交互编程环境中的函数概念清楚，用法明了，应用简单。由于每一个HDevelop算子的各个参数都可以在编程过程中及时调整和编辑，这样我们在实验过程中对程序进行单步调试，讲解重要算子的选择、调试和参数编辑，让同学们看到算法运行的每一个步骤，这样同学们就能很快掌握相关知识点。Halcon具备可实时查看图像属性的交互对话框，来查看程序中的参数设置，灰度直方图，特征值柱状图，放大镜和特征检测等。随着学生对HDevelop编写算法的掌握，后续的教学部分可以从HDevelop导出算法代码并集成到应用程序中，例如生成用户界面等，这样同学们就可以开发机器视觉程序，添加用户界面，集成调试生成可执行的应用程序。

4结语

结合机器视觉和图像处理实验教学的特点和难点，我们采用Halcon软件进行机器视觉和图像处理辅助教学，将Halcon引入到机器视觉教学中，通过对典型案例的讲解和程序一步步的调试以及编程过程的演示，对学生进一步理解理论知识有很大的帮助，可以激发学生自己动手编写有特定需求的图像处理算法程序，提高学生的编程实践能力，取得良好的教学效果。由于Halcon易学易用，能很好的激发学生的学习兴趣，我们可以通过课程设计来鼓励学生利用Halcon编写自己的机器视觉算法程序，我们还可以通过毕业设计来让学生编写和开发自己的机器视觉应用程序，从而激发学生的学习和科研热情，提高解决实际问题的能力。

参考文献

[1]张钰.MATLAB软件在信号与系统实验教学中的应用[J].高校实验室工作研究，2011（1）：50-51.

[2]张广军.机器视觉[M].北京：科学出版社，2005.

计算机视觉理论篇6

关键词：计算机辅助环境艺术设计起源现状及发展

随着计算机软硬件的进步，计算机辅助设计逐渐成为建筑效果图表现的主流。所谓计算机辅助环境艺术设计是指设计师通过计算机技术表现设计意图，最终以图像的方式告知客户，使客户清晰地理解设计师的设计意图和创意，它是一种更为直接、有效的表现方式，通常又被人们称为计算机建筑效果图。

一、计算机辅助环境艺术设计的起源

计算机的发展及应用，使人们的生活日新月异。计算机辅助设计源于计算机图形技术的产生，计算机辅助设计的研究构想发端于1950年，但使用计算机绘图的最早记录是在1963年，美国麻省理工学院的研究人员伊凡·苏泽兰在美国计算机联合会会议上发表了名为《画板》的博士论文，从而开始了计算机辅助设计的发展历程。他从1950年开始着手开发通过图形技术来处理人与电脑交互对话的操作系统。1963年，这套以电脑主机、显示屏、光电笔和键盘为工具的图形画线系统得到实现。这套图形画线系统开发和引进了许多计算机绘图的基本思想和技术，使用户可以运用电脑画出直线、复杂曲线以及简单的标准部件。

最初CAD被解释为“计算机辅助绘图”，由于当时计算机在设计上的作用是替代传统手工绘图的一种新工具，但随着后来信息技术的飞速发展，计算机技术在各领域的广泛应用，CAD的含义也在不断变化扩展，随着20世纪70年代像素的产生、80年代三维曲面造型系统的开发等，使电脑绘图从只能用“线”这一基本绘制元素发展到可以用点、面、体进行绘制计算机图形，从而使CAD的含义也发展成现在人们比较熟知的计算机辅助设计这个概念了。1970年的威尼斯双年展首次接纳了计算机绘画作品，这也标志着新的视觉艺术形式的诞生得到了社会的承认。

我国的计算机辅助设计起源于20世纪70年代。与国外计算机辅助设计发展的轨迹相似，国内计算机辅助设计的研究与应用基本上是从各高等院校发展起来的。20世纪90年代初，随着我国现代化进程的迅速发展以及计算机的进一步普及，在环境艺术设计和创作领域，计算机技术应用的价值，逐渐得到人们的重视。

二、我国计算机辅助环境艺术设计的现状

计算机作为信息时代重要的技术工具，在环境艺术设计领域得到普遍应用。在20世纪90年代前，国内对环境艺术设计效果的表现是使用手工绘制的方法，到了20世纪90年代初期，计算机辅助设计技术开始在我国建筑业应用。计算机辅助设计技术在建筑设计表现领域以不可逆转的潮流迅速发展。尤其是到了20世纪末，计算机辅助设计逐渐成为建筑效果表现的主流。起初，设计师主要运用AutoCAD软件进行施工图的绘制，在方案阶段还以手绘为主。但随着相关专业软硬件的更新和进步，它自身的强大优势得以显示，同时对传统手绘表现产生了越来越大的冲击。

随着近十几年来我国计算机辅助环境艺术设计的发展，计算机建筑效果表现的类型己经有了很细致的划分，可以分为：计算机建筑效果图、计算机建筑漫游动画和计算机建筑效果虚拟现实。计算机建筑效果图主要是通过3DSMAX，Lightscape，Photoshop等计算机软件制作的静态的效果图。通过计算机三维软件从平面、立面数据中得到透视图，透视点位置及视点角度均可变换，然后再渲染出二维图像，这种方式是目前社会上应用最广泛的。计算机漫游动画是利用3DSMAX软件的三维动画功能，在建筑物的室内或室外的设计阶段就能以可视的、动态的方式全方位展示建筑物所处的地理环境、建筑物外貌和各种附属设施以及建筑物内部空间的效果，使人们能够在未来的建筑物中漫游，因而成为建筑设计方案及装修效果展示、建筑方案投标、论证、评审的有力工具。

三、计算机辅助环境艺术设计的发展趋势

当前，随着计算机软硬件技术的迅猛发展，计算机辅助设计在环境艺术设计领域受到了广泛的重视和应用，比如各种方案的汇报、投标以及招商广告中随处可见，从而出现了大量的绘图软件的教程以及在教学上更加重视计算机绘图软件的教学课程。人们更多的关注计算机技术，想方设法掌握各种绘图软件，在模型、材质、灯光以及各种渲染技法上花费大量的时间，而忽略了最终的效果图的艺术性。计算机辅助设计是科学与艺术以及计算机与艺术设计相结合的边缘学科。计算机辅助设计在视觉艺术创造规律、形式法则和审美方法与传统的艺术设计是相同的。所谓视觉艺术，是通过人的视觉感受而将客观内容纳入主观心灵并予以对象化呈现的艺术形态。一些美学研究者认为，从审美主体的角度来看，艺术离不开创造者和欣赏者两个方面，而这两个方面都要通过一定的感官和相应的感性物质媒介，前者创造出审美对象，后者达到审美愉悦。所以说，作为视觉艺术的计算机辅助设计作品既要真实的描绘场景，又要使欣赏者达到审美偷悦。不可否认，人们的欣赏水平在不断提高，求新、求异的视觉口味也越来越高。这源于技术的发展、审美的进步，计算机技术的发展对于社会和艺术创造产生了重大的推动作用。

在计算机辅助环境艺术设计发展的初级阶段，设计师的目标是使效果图具有真实感，能够模拟未来场景的真实效果，具有一定的实用性。目前的计算机建筑效果图的风格单一，已经不能满足大众的不断提高的视觉口味。计算机建筑效果图既是表现的技术同时它又是视觉艺术。设计师创造出审美对象，筑物内部空间的效果，使人们能够在未来的建筑物中漫游，因而成为建筑设计方案及装修效果展示、建筑方案投标、论证、评审的有力工具。使用的软件有Creator系列三维建模工具及Vega场景管理软件。计算机建筑效果虚拟现实技术强调的是一种身临其境的感觉，采用的是人与人之间自然的交互方式。它可以实现逼真的、纯三维的场景，可以全方位、多角度、完全由用户自由控制在场景中漫游。作为建筑师可以从多个角度观察建筑方案，所以说虚拟现实技术不仅可以使用于建筑表现，而且也是一种推敲方案的有利手段。VR技术在我国的环境艺术设计领域中有着广泛的应用前景，将给环境艺术设计带来革命性的改变。

设计师创造出审美对象，要使欣赏者达到审美愉悦而不是审美疲劳。为此，根据目前我国计算机辅助环境艺术的发展情况，未来计算机建筑效果图应呈现艺术化、人情化和多样化趋势。

参考文献：

[1]邓庆尧.环境艺术设计[M].济南：山东美术出版社.

[2]张绮曼.中央工艺美术学院环境艺术设计系—室内设计的风格样式与流派[M].北京：中国建筑工业出版社.

[3]张绮受.中央工艺美术学院一环境艺术设计与理论[M].北京：中国建筑工业出版社.