OpenCV实现实时计算机视觉

OpenCV实现实时计算机视觉(中文10000字,英文PDF)
    计算机视觉是一个致力于分析修改和高层次认知图像的快速增长的领域。其目的是确定在摄像机前发生了什么并用该认知控制一台电脑或机器人系统,或者是提供给人们包含更多信息的或比原来相机图片更美观的新图像。计算机视觉技术领域的应用包括视频监控、生物识别技术、汽车、摄影、电影制片、网络搜索、医药、增强现实游戏,新用户接口等。
    现代摄像头能够自动调焦到人脸并在他们微笑时触发快门。光学文字识别系统帮助变换扫描件至可以被声音合成器分析或朗读的文本形式。汽车可能包括自动驾驶员辅助系统,可以帮助用户泊车或警告他们潜在的危险情况。智能视频监控在监控公共区域的安全方面发挥着越来越重要的角色。
    移动设备如智能手机和平板电脑都配备了相机和更多的计算能力，计算机视觉应用的需求正在增加。这些设备已经足够智能到合并几张照片成为高分辨率的全景图，或者读取识别二维码,并和从互联网检索关于一个产品的信息。不久移动计算机视觉技术将和触摸界面一样变得无处不在。
    然而计算机视觉的计算是昂贵的， 甚至一个致力于解决一个具体的问题的算法，比如全景缝合或脸部和微笑的检测,都需要大量的功率。 许多计算机视觉情景必须实时执行,这意味着单帧的处理过程应该在30 - 40毫秒内完成。这是一个非常具有挑战性的要求,特别是对移动端和嵌入式计算架构。通常会牺牲质量以换取速度。例如，全景合并算法有更多的计算时间就可以在源图像中找到更多匹配以合成高质量的图像,为满足限定的时间和计算的预算,开发人员在图片质量上有所妥协妥协或投入更多时间优化特定的硬件架构的代码。

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