计算机视觉从图像或视频中提取可用信息：相机运动与物体运动会共同影响光流

相机运动与物体运动会共同影响光流。视觉里程计通过连续图像估计相机运动。工业视觉检测需要控制光源和成像条件。背光照明适合突出部分物体轮廓。偏振照明可以减轻某些镜面反射影响。标注一致性会影响视觉模型的学习质量。评估需要覆盖真实场景中的光照和遮挡。视觉系统误差应结合成像链路整体分析。看似清晰的图像不一定适合定量视觉测量。

图像滤波用于降噪或增强某些结构。边缘检测寻找图像亮度明显变化的位置。边缘不一定对应真实物体的外部边界。阈值分割根据强度规则划分图像区域。自适应阈值能够处理部分照明不均匀。形态学操作利用结构元素改变区域形状。连通域分析把相邻前景像素组织成区域。模板匹配比较目标图案与局部图像的相似度。

透明和反光物体可能增加深度测量难度。目标检测同时估计对象类别和位置。图像分类通常只输出整幅图的类别信息。语义分割为每个像素分配相应类别。实例分割进一步区分相同类别的不同对象。目标跟踪在连续帧之间维护对象身份。遮挡可能导致轨迹中断和身份切换。光流估计描述图像局部运动的二维变化。

尺度和旋转变化可能降低简单模板匹配效果。特征点用于建立不同图像之间的对应关系。描述子编码特征点周围的局部外观信息。稳健估计通过排除异常匹配求取模型。单应变换适用于平面等特定投影关系。立体视觉通过视差估计场景深度信息。基线长度影响深度分辨能力和匹配难度。深度相机可以采用结构光或飞行时间方法。