计算机视觉中如何识别物体的整体与部分

直接使用帧与帧之间做减法就能得到图像中的动态物体

”计算机视觉“，是指用计算机实现人的视觉功能，对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。计算机视觉是一个处于指示前沿的领域。我们认为计算机视觉，或简称为“视觉”，是一项事业，它与研究人类或动物的视觉是不同的。它借助于几何、物理和学习技术来构筑模型，从而用统计的方法来处理数据。因此从我们的角度看，在透彻理解摄像机性能与物理成像过程的基础上，视觉对每个像素进行简单的推理，将在多幅图像中可能得到的信息综合成和谐的整体，确定像素集之间的联系以便将它们彼此分割开，或推断一些形状信息，使用几何信息或概率统计技术来识别物体。

”机器视觉“，即采用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分cmos和ccd两种）把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。目前广泛应用于食品和饮料、化妆品、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。
机器视觉是个相对较新的技术，它为制造工业在提高产品质量、提高生产效率和操作安全性上提供了许多技术。在其他相关技术中，机器视觉包括图像数字化、图像操作和图像分析，通常使用计算机来完成，所以说它是一门覆盖图像处理和计算机视觉的专业。然而，我们又强调过机器视觉、计算机视觉和图像处理不是同义的。它们其中之一都不是任何其他两个的子集。计算机视觉是计算机科学的一个分支，而机器视觉是系统工程一个特殊领域。机器视觉没有说明要使用计算机，但是在获取高速处理速度上经常会使用特殊的图像处理硬件，这个速度是普通计算机所不能达到的。

机器视觉是计算机视觉在工厂自动化的一个应用。正如监视员在一个装配线上工作，可视地监视物件并判断其质量，因此机器视觉系统使用照相机和图像处理软件来完成类似的监视。一个机器视觉系统是一个在基于数字图像分析上作决定的计算机。
综上所述，其实机器视觉和计算机视觉并没有很清晰的界限，而是紧密的联系在一起，它们有着相同的理论，只是在实际应用中有所不同，计算机视觉与机器视觉都是要从图像或图像序列中获取对世。

机器视觉技术主要是视觉检测，就是视觉检测系统作用于产品，对产品进行检测。它的作用步骤可以分为三个：
第一，定位，首先要能够找到并判断物体的位置，将所处位置的一些信息输入系统中。
第二，测量，第一步准确的判断了位置后，要根据事先输入的指令精准的测量产品每个需要测量的信息，比如外形轮廓、尺寸、平面等。
第三，对比检测，这里边就需要用到图像处理分析。对于检测来说，就是和物体进行比较，将之前定位，测量所锁定的产品与同类型完美的产品进行比较，找出缺少的元件或者尺寸不符等缺陷。
所以从某种意义上说，图像处理分析属于机器视觉的一部分，但是图像处理拎开来讲，又是一门更广的学科。所以实际上只能说机器视觉运用到了图像处理分析中的一部分技术。

不，机器视觉涵盖范围很大，由机械自动化+仪器仪表+软件编程+光学方案设计组成，包括图像处理技术、机械工程技术、电气工程技术、传感器、模拟与数字视频技术、控制、电光源照明、光学成像、计算机软硬件技术等，是一门涉及人工智能、计算机科学、图像处理、模式识别、物理学、神经生物学等诸多领域的交叉学科。学习图像处理分析可以从事机器视觉行业内的视觉开发、视觉应用等工作。

【计算机视觉技术】包括以下几个方面：
1、识别技术
（1）基于内容的图像提取；
（2）姿态评估：对某一物体相对于摄像机的位置或者方向的评估；
（3）光学字符识别：对图像中的印刷或手写文字进行识别鉴别，通常的输出是将之转化成易于编辑的文档形式。
2、运动技术
（1）自体运动：监测摄像机的三维刚性运动。
（2）图像跟踪：跟踪运动的物体。
3、场景重建技术：给定一个场景的二或多幅图像或者一段录像，场景重建寻求为该场景建立一个计算机模型/三维模型。最简单的情况便是生成一组三维空间中的点。更复杂的情况下会建立起完整的三维表面模型。
4、图像恢复技术： 图像恢复的目标在于移除图像中的噪声，例如仪器噪声，模糊等。
【计算机视觉技术】是一门研究如何让计算机达到人类那样“看”的学科。更准确点说，它是利用摄像机和电脑代替人眼使得计算机拥有类似于人类的那种对目标进行分割、分类、识别、跟踪、判别决策的功能。计算机视觉技术是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟，是人工智能领域的一个重要部分，它的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。是以图像处理技术、信号处理技术、概率统计分析、计算几何、神经网络、机器学习理论和计算机信息处理技术等为基础， 并通过计算机分析与处理视觉信息的技术。

计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。 视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能／自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战（grand challenge）。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。[Neg91]作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。现在计算机视觉已成为一门不同于人工智能、图象处理、模式识别等相关领域的成熟学科。计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。为此我们将先介绍人类视觉。

首先需要做边沿检测，获得物品的轮廓，然后利用形态学进行处理，进行匹配然后生成相应的识别框。有很多现成的库可以做这个事情。

物体识别的底层程序是C++编程，上层效果程序可以使用flash、unity、ue4、ventuz等等
1.TUIOojb标准协议 ，我们通过TUIOobj协议把识别物的ID号，x,y和旋转角度发送给上层效果程序。
2.自定义UDP通讯协议格式是id1,x1,y1,angle1|id2,x2,y2,angle2 如果超过两个后面再加|id3 例如1,200,300,360|2,800,400,90|3,1024,650,45端口号上层程序可以自己随便定义，因为我们底层程序的端口号是可以配置的。
在电容屏上放置一个物体，rekud物体识别系统可以识别到：
1.marker的ID号，即是哪一个；
2.marker在屏幕上的x,y坐标，即位置；
3.marker的旋转角度angle。

随着人们工作、生活智能化的不断推进，作为智能化承载者----摄像头，充当起了非常重要的“眼”的作用. 虹软物体识别技术能够进一步实现了“脑”的作用, 让在图片与视频中识别所看到的物体，对于智能化推进起到了关键作用。 在一张图像或一组视频中，尽管图像中的物体可能千变万化：大小和尺寸不尽相同，摆放位置不同、部分可见。虹软物体识别通过对大量不同类型、尺寸、大小的样本进行深度学习，同样能够很好地识别。物体识别被大量运用于各个领域，从烤箱对食物的识别需求，汽车对人、车、路的识别需求，机器人对房间摆设的识别需求，到AR/VR对眼前物体的识别