1計算機視覺技術的原理（二）2交流與討論1.構成數字圖像的最基本單元是_____________。2.數字圖像可以分為____________和_____________。3.像素的亮度一般數值范圍為______________。3交流與討論4三、計算機視覺技術的工作流程1.圖像采集一般用層次、對比度、清晰度、空間分辨率來衡量數字圖像的質量?；叶燃?，表示像素明暗程度的整數量。例如，像素的取值范圍為0~255，就稱該數字圖像為256個灰度級的數字圖像。5三、計算機視覺技術的工作流程1.圖像采集層次，表示數字圖像實際擁有灰度級的數量，如圖4.9所示。例如，數字圖像具有16種不同取值，可稱該數字圖像具有16個層次。數字圖像的實際層次越多，視覺效果就越好。6活動1：觀察影響圖像質量的因素在PPT中，打開“設置圖片格式”窗口，通過改變圖片的清晰度、對比度、顏色飽和度，觀察圖片的變化，完成學習單問題1。7三、計算機視覺技術的工作流程1.圖像采集對比度，是指一幅數字圖像中灰度反差的大小，如圖4.10所示。一般來說，對比度越高，圖像越清晰醒目，色彩也越鮮明艷麗；而對比度低，則會讓整個畫面都是灰蒙蒙的。8三、計算機視覺技術的工作流程1.圖像采集清晰度，是指一幅數字圖像的清晰程度，與數字圖像的亮度、對比度、尺寸、細微層次、顏色飽和度相關。其中，數字圖像的尺寸是數字圖像中的像素總數；細微層次反映圖像細節(jié)的清晰程度；顏色飽和度是顏色的純度，飽和度越高，表現越鮮明，如圖4.11所示。9三、計算機視覺技術的工作流程1.圖像采集空間分辨率，是指圖像中每單位長度所包含的像素數目，一般用像素/英寸（pixelsperinch，PPI）為單位來表示。如300PPI表示圖像中每英寸包含300個像素。分辨率越高，圖像越清晰，所需的存儲空間也越大。7個像素7個像素分辨率：7像素/英寸活動2：觀察圖像的基本屬性10活動步驟與要求：1.打開平板人工智能實驗平臺→選擇“認識圖像”→觀察圖像的“基本屬性”。2.調整圖像的位深和圖像尺寸，觀察圖像存儲大小的變化，完成分析思考題。3.時間：5分鐘。分析思考：1.圖像的位深_________，圖像的存儲大小__________。2.圖像的分辨率___________，圖像的存儲大小___________。圖像的基本屬性活動2：觀察圖像的基本屬性11活動2：觀察圖像的基本屬性12在記錄數字圖像的顏色時，計算機實際上是用每個像素需要的位深度來表示的。例如：（1）黑白二色的圖像是數字圖像中最簡單的一種，它只有黑、白兩種顏色，也就是說它的每個像素只有1位顏色，位深度是1。（2）8位顏色的圖，位深度就是8，用2的8次冪表示，它含有256種顏色(或256種灰度等級)。（3）24位顏色可稱之為真彩色，位深度是24，它能組合成2的24次冪種顏色，即紅、綠、藍(RGB)三基色各以2的8次冪，256種顏色而存在的，三色組合就形成一千六百萬種顏色?！靖拍罱忉尅课簧罨顒?：觀察圖像的基本屬性13播放視頻2：《圖像的存儲》播放視頻1：《像素》活動2：觀察圖像的基本屬性14活動步驟與要求：1.打開平板人工智能實驗平臺→選擇“認識圖像”→觀察圖像的“基本屬性”。2.調整圖像的位深和圖像尺寸，觀察圖像存儲大小的變化。3.時間：5分鐘。分析思考：圖像的基本屬性15三、計算機視覺技術的工作流程采集的數字圖像需要保存到計算機中，計算機才能進一步處理。由于數字圖像的數據量非常大，一般要經過壓縮后保存成文件。國際上已經制定了一些圖像壓縮的標準，叫圖像編碼標準。不同的編碼標準壓縮的圖像文件格式不同。16交流與討論你是如何區(qū)分貓和狗的？17圖像采集特征提取模型訓練模型輸出機器學習三、計算機視覺技術的工作流程18三、計算機視覺技術的工作流程2.特征提取對于每一幅圖像而言，每一幅圖像都具有能夠區(qū)別于其他圖像的自身特征，有可以直觀感受的自然特征，如顏色、輪廓、紋理等，有些特征則是需要通過變換或處理才能得到。提取圖像特征后，計算機就可以利用機器學習方法訓練特征模型，從而實現對圖像的理解?；顒?：觀察圖像的特征19活動步驟與要求：1.上網下載2張狗的照片，2張貓的照片。2.打開平板人工智能實驗平臺→選擇“認識圖像”→觀察“圖像特征”。3.更換一張狗的照片，觀察它的顏色特征、輪廓特征和紋理特征。4.對比2張狗的照片，觀察其相似度，對比狗和貓的照片，觀察其相似度。5.完成學習單問題2。6.時間：10分鐘。圖像的特征活動3：觀察圖像的特征20活動3：觀察圖像的特征21活動3：觀察圖像的特征22活動3：觀察圖像的特征23相似度檢測（填入你的實驗數據）相似檢測第1輪：比較2只狗第2輪：比較狗和貓最終相似度

顏色相似度

紋理相似度

你的發(fā)現：活動3：觀察圖像的特征24相似度檢測（填入你的實驗數據）相似檢測第1輪：比較2只狗第2輪：比較狗和貓最終相似度

70%68%

顏色相似度

53%49%

紋理相似度

87%87%

你的發(fā)現：使用顏色特征、紋理特征，不能太有效的將狗和貓區(qū)分開。25三、計算機視覺技術的工作流程2.特征提取顏色特征：用來描述圖像或圖像區(qū)域中，不同色彩在整幅圖像中占的比例。例如，一組照片中，一部分照片中有紅色的球，且另外的照片中沒有紅色物體。通過提取圖像的顏色特征，計算機就可以根據顏色進行判斷：如果圖像中有紅色，圖像中就有球；如果圖像中沒有紅色，圖像中就沒有球。如圖4.12所示，利用計算機視覺技術提取兩張圖片的顏色特征后判斷圖片中是否有球。26三、計算機視覺技術的工作流程2.特征提取輪廓特征：用來描述圖像中事物的輪廓。例如，在人臉識別過程中，計算機需要利用人臉五官特征來識別不同的人，這就需要提取人臉五官的輪廓特征。計算機通過對比五官輪廓的大小、距離等特征，完成人臉識別過程，如圖4.13所示。27三、計算機視覺技術的工作流程2.特征提取紋理特征：描述圖像或者圖像區(qū)域所對應景物的表面性質。圖4.14所示的兩幅圖像的紋理特征有明顯的不同。計算機可以根據紋理特征做出這樣的判斷：具有長條紋紋理的圖片是沙漠的圖片，具有短條紋紋理的圖片是水面的圖片。28三、計算機視覺技術的工作流程2.特征提取圖像的特征提取方法還