基于计算机视觉的检测方法

一、绪论

随着信息技术的不断发展，计算机视觉也受到了重视。计算机视觉（Computer Vision）可以看做是机器人学中的一部分，它研究如何给计算机“眼睛”，让它能够检测出人类能够感知到的物体和环境信息。计算机视觉的检测方法是以计算机及其图像处理算法来实现物体识别的一项技术。计算机视觉检测技术能够有效的给出计算机系统从图像数据中获取信息的方法，检测的结果可以被应用于机器人导航、安防监测系统等一系列现实生活中的实际应用。 二、检测方法

1、基于图像处理的检测方法

基于图像处理的检测方法是利用计算机图像处理技术来处理原始图像，提取关键图像特征，并利用这些特征来识别感兴趣的目标。 图像处理技术包括图像增强、图像分割和图像特征提取等。图像增强技术的目的是提高图像的对比度，增强图像的边缘特征，使物体边界的轮廓更加突出。图像分割技术的目的是分割检测的目标。利用图像处理技术，可以有效的根据目标的边界细节信息来识别感兴趣的目标。

2、基于视觉测距的检测方法

视觉测距是一种利用视觉信息测量物体距离的技术，它可以使机器有机会搞清楚物体到计算机的实际距离。这种测距技术可以让机器识别物体，并将物体的深度和位置信息输出，以辅助机器精确地做出

针对性行为反应。

测距技术主要分为立体测距技术和基于平面模型的测距技术。立体测距技术是指利用立体视觉数据进行物体深度测量的技术，它可以在没有精确测量器具的情况下实现物体测量距离，并且能够获得精确的测量结果。基于平面模型的测距技术是利用视觉信息确定一幅图像中所有物体的深度和位置。 3、基于模板匹配的检测方法

模板匹配是基于图像处理的一种检测方法，它可以利用模板图像与待检测图像之间的相似性来实现物体的识别和检测。模板图像是一幅经过标准化处理的图像，它以像素的形式表示特定目标的形状和颜色特征。

模板匹配技术的基本思想是将一幅待检测的图像与模板图像按像素进行比较，最后算出比较结果的相似度，然后判断待检测的图像是否符合目标的形状及特征。 三、结论

计算机视觉检测技术是一种有效的物体识别技术，可以有效的将图像数据中的信息提取出来。检测方法可以分为基于图像处理的检测方法、基于视觉测距的检测方法和基于模板匹配的检测方法。