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视觉算法是什么（视觉算法是什么意思）

发布时间：2023-04-13 11:33:56 稿源：创意岭阅读： 119

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于视觉算法是什么的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

1、图像视觉算法(深度学习)和SLAM算法哪个更有前景啊？
2、双目视觉的匹配算法是不是有好几种?具体是哪几种？
3、视觉定位和视觉检测技术有哪些共同点和不同点？
4、视觉算法工程师能去芯片大厂吗,工资是多少

视觉算法是什么（视觉算法是什么意思）

一、图像视觉算法(深度学习)和SLAM算法哪个更有前景啊？

vSALM(Visual SLAM)能够在跟踪摄像机(用于AR的手持或者头盔，或者装备在机器人上)位置和方位的同时构建三维地图. SLAM算法与ConvNets和深度学习是互补的。SLAM关注几何问题，而深度学习主要关注识别问题。如果你想让机器人走到冰箱面前而不撞到墙，就用SLAM。如果你想让机器人识别冰箱里的物品，就用ConvNets。http://openmvg.readthedocs.io/en/latest/

SLAM相当于实时版本的SFM(Structure From Motion)。vSLAM使用摄像机，放弃了昂贵的激光传感器和惯性传感器(IMU)。单目SLAM使用单个相机，而非单目SLAM通常使用预先标定好的固定基线的立体摄像机。SLAM是基于几何方法的计算机视觉的一个主要的例子。事实上，CMU(卡内基梅陇大学)的机器人研究机构划分了两个课程：基于学习方法的视觉和基于几何方法的视觉。

SFM vs vSLAM

SFM和SLAM解决的是相似的问题，但SFM是以传统的离线的方式来实现的。SLAM慢慢地朝着低功耗，实时和单个RGB相机模式发展。下面是一些流行的开源SFM软件库。

Bundler: 一个开源SFM工具箱，http://www.cs.cornell.edu/~snavely/bundler/
Libceres: 一个非线性最小二乘法库(对bundle adjustment问题非常有用)，http://ceres-solver.org/
Andrew Zisserman's多视图几何Matlab函数库，http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/hzbook/code/

vSLAM vs 自动驾驶

自动驾驶汽车是SLAM最重要的一个应用领域。未来很多年里，在自动驾驶领域将持续地研究SLAM。

二、双目视觉的匹配算法是不是有好几种?具体是哪几种？

与普通的图像模板匹配不同的是，立体匹配是通过在两幅或多幅存在视点差异、几何畸变、灰度畸变、噪声干扰的图像对之间进行的，不存在任何标准模板进行匹配。立体匹配方法一般包含以下三个问题:(1)基元的选择，即选择适当的图像特征如点、直线、相位等作为匹配基元;(2)匹配的准则，将关于物理世界的某些固有特征表示为匹配所必须遵循的若干规则，使匹配结果能真实反映景物的本来面目;(3)算法结构，通过利用适当的数学方法设计能正确匹配所选择基元的稳定算法。

根据匹配基元的不同，立体视觉匹配算法目前主要分为三大类,即区域匹配、相位匹配和特征匹配:

基于区域灰度的匹配算法是把一幅图像(基准图)中某一点的灰度邻域作为模板，在另一幅图像(待匹配图)中搜索具有相同(或相似)灰度值分布的对应点邻域，从而实现两幅图像的匹配。这类算法的性能取决于度量算法及搜索策略的选择。另外，也必须考虑匹配窗口大小、形式的选择，大窗口对于景物中存在的遮挡或图像不光滑的情况会更多的出现误匹配，小窗口则不具有足够的灰度变化信息，不同的窗口形式对匹配信息也会有不同的影响。因此应该合理选取匹配区域的大小和形式来达到较好的匹配结果。

相位匹配是近二十年发展起来的一种匹配算法，相位作为匹配基元，即认为图像对中的对应点局部相位是一致的。最常用的相位匹配算法有相位相关法和相位差——频率法，虽然该方法是一种性能稳定、具有较强的抗辐射抗透视畸变能力、简单高效、能得到稠密视差图的特征匹配方法。但是，当局部结构存在的假设不成立时，相位匹配算法因带通输出信号的幅度太低而失去有效性，也就是通常提到的相位奇点问题，在相位奇点附近，相位信息对位置和频率的变化极为敏感，因此用这些像素所确定的相位差异来衡量匹配误差将导致极不可靠的结果。此外，相位匹配算法的收敛范围与带通滤波器的波长有关，通常要考虑相位卷绕，在用相位差进行视差计算时，由于所采用的相位只是原信号某一带通条件下的相位，故视差估计只能限制在某一限定范围之内，随视差范围的增大，其精确性会有所下降。

基于特征的图像匹配方法是目前最常用的方法之一，由于它能够将对整个图像进行的各种分析转化为对图像特征(特征点、特征曲线等)的分析的优点，从而大大减小了图像处理过程的计算量，对灰度变化、图像变形、噪音污染以及景物遮挡等都有较好的适应能力。

基于特征的匹配方法是为使匹配过程满足一定的抗噪能力且减少歧义性问题而提出来的。与基于区域的匹配方法不同，基于特征的匹配方法是有选择地匹配能表示景物自身特性的特征，通过更多地强调空间景物的结构信息来解决匹配歧义性问题。这类方法将匹配的搜索范围限制在一系列稀疏的特征上。利用特征间的距离作为度量手段，具有最小距离的特征对就是最相近的特征对，也就是匹配对。特征间的距离度量有最大最小距离、欧氏距离等。

特征点匹配算法严格意义上可以分成特征提取、特征匹配和消除不良匹配点三步。特征匹配不直接依赖于灰度，具有较强的抗干扰性。该类方法首先从待匹配的图像中提取特征，用相似性度量和一些约束条件确定几何变换，最后将该变换作用于待匹配图像。匹配中常用的特征基元有角点、边缘、轮廓、直线、颜色、纹理等。同时，特征匹配算法也同样地存在着一些不足，主要表现为:

(l)特征在图像中的稀疏性决定了特征匹配只能得到稀疏的视差场，要获得密集的视差场必须通过使用插值的过程，插值过程通常较为复杂。

(2)特征的提取和定位的准确与否直接影响特征匹配结果的精确度。

(3)由于其应用场合的局限性，特征匹配往往适用于具有特征信息显著的环境中，在缺少显著主导特征环境中该方法有很大困难。

总之，特征匹配基元包含了算法编程上的灵活性以及令人满意的统计特性。算法的许多约束条件均能清楚地应用于数据结构，而数据结构的规则性使得特征匹配非常适用于硬件设计。例如，基于线段的特征匹配算法将场景模型描绘成相互联结的边缘线段，而不是区域匹配中的平面模型，因此能很好地处理一些几何畸变问题，对对比度和明显的光照变化等相对稳定。特征匹配由于不直接依赖于灰度，计算量小，比基于区域的匹配算法速度快的多。且由于边缘特征往往出现在视差不连续的区域，特征匹配较易处理立体视觉匹配中的视差不连续问题。

三、视觉定位和视觉检测技术有哪些共同点和不同点？

视觉定位，视觉检测，视觉测量都属于机器视觉的领域。

首先来说共同点，同样使用视觉算法，因此在图像预处理，图像形态学，Blob分析，边缘提取等方面的算法以及思路是一样的。大部分的视觉算法库提供的视觉算法函数都是可以被调用的。

不同点，视觉定位类项目侧重于精度，更多的需要配合自动化设备，比如说机器人，轴组等，在图像处理后通过手眼标定算法将像素坐标系转化成其他的坐标，有时配合激光传感器等实现坐标系的统一。在应用场景方面，有2维定位抓取，3维无序抓取等。在移动机器人领域，视觉定位类项目又分为视觉SLAM等。综上，视觉定位项目侧重于多重技术的结合。视觉检测技术侧重于稳定性，算法方面，结合深度学习，预处理算法，图像增强等实现对物体表面的缺陷检测，字符识别等，在计算机视觉领域，有OCR字符检测，人脸识别，自动驾驶等等。综上，视觉检测技术更侧重于视觉算法本身的深挖。

四、视觉算法工程师能去芯片大厂吗,工资是多少

能去。视觉算法工程师是负责依靠算法开发计算机视觉处理功能的工作人员。该工作人员是能去芯片大厂的，因许多大厂都需要视觉处理功能，要该类人才非常多，工资在多数每月25000元。

以上就是关于视觉算法是什么相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。