【探索AI】五-AI（人工智能）计算机视觉
计算机视觉（Computer Vision）主要依赖于人工智能和机器学习等技术手段，并赋予计算机系统能够像人类一样解析、理解和处理图像与视频的能力。该领域不仅包括各种具体的技术实现方式以及相关的应用场景研究
图像分类和识别：归类于不同类别之中；例如将一张图片划分为"狗"类、"猫"类以及"汽车"类等
目标检测：检测图像中的物体并确定它们的位置和大小。
图像分割：将图像分成若干个区域，并对每个区域进行分类或标记。
图像生成：使用生成模型来生成新的图像，例如风景、人物等。
三维重建：从多个图像中恢复三维结构。
姿态估计：估计图像中物体或人的姿态和动作。
行为识别：识别视频中物体或人的行为，例如跑步、跳跃等。
计算机视觉在各个领域得到了广泛应用，并已在医疗影像分析、自动驾驶技术、安全监控系统以及智能家居系统等主要应用领域中得到了实践。随着人工智能和深度学习等技术领域的持续性突破，在这种背景下，计算机视觉的应用前景呈现出更加广阔的前景。
在计算机视觉的具体应用场景中， facial recognition technology and autonomous driving systems are two excellent examples used to highlight the core value and extensive application scope of this technology.
人脸识别：
演示使用人脸解锁手机和平板电脑的操作流程。指导学生掌握计算机通过识别面部特征来进行身份验证的原理。
以下示例代码仅作示例：该代码展示了如何利用OpenCV库实现简单的人脸检测与识别。在实际应用场景中，人脸识别系统通常会采用更为复杂的算法与模型以保证准确性与安全性。
import cv2
# 加载人脸识别分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, frame = cap.read()
# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 在灰度图上检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
for (x, y, w, h) in faces:
# 在检测到的人脸周围画矩形框
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('Face Recognition', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
代码解读讲解安防监控系统中的面部识别技术，并指导学生掌握利用计算机视觉技术进行犯罪嫌疑人识别及失踪者查找的方法。
import cv2
# 加载人脸识别分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# 打开视频文件或摄像头
cap = cv2.VideoCapture('security_cam.mp4')
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 将帧转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 在灰度图上检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
for (x, y, w, h) in faces:
# 在检测到的人脸周围画矩形框
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('Security Camera', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
代码解读自动驾驶：
向大家展示无人驾驶汽车的实际运行视频，并重点探讨其背后的计算机视觉技术应用。
详细讲解自动驾驶汽车中使用的摄像头和传感器系统的工作原理。
通过一系列实际应用案例分析，帮助学生深入理解这些技术如何在实际中发挥作用，并激发他们对这一领域学习的兴趣以及进一步探索的好奇心。
这些案例不仅有助于加深学生对计算机视觉技术的理解，并且能够将抽象的概念转化为具体可观察的现象。
import cv2
import numpy as np
# 读取测试图片
img = cv2.imread('test.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
# 提取区域兴趣ROI
height, width = img.shape[:2]
mask = np.zeros_like(edges)
polygon = np.array([[(0, height), (width, height), (width/2, height/2)]], np.int32)
cv2.fillPoly(mask, polygon, 255)
masked_edges = cv2.bitwise_and(edges, mask)
# 霍夫变换检测直线
lines = cv2.HoughLinesP(masked_edges, rho=1, theta=np.pi/180, threshold=20, minLineLength=20, maxLineGap=300)
# 计算直线斜率和截距
left_slope = []
right_slope = []
left_b = []
right_b = []
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
if x2 == x1:
continue
slope = (y2 - y1) / (x2 - x1)
b = y1 - slope * x1
if slope < 0:
left_slope.append(slope)
left_b.append(b)
else:
right_slope.append(slope)
right_b.append(b)
# 计算平均斜率和截距
left_slope_mean = np.mean(left_slope)
right_slope_mean = np.mean(right_slope)
left_b_mean = np.mean(left_b)
right_b_mean = np.mean(right_b)
# 计算左右车道线的交点
x_intersect = int((right_b_mean - left_b_mean) / (left_slope_mean - right_slope_mean))
y_intersect = int(left_slope_mean * x_intersect + left_b_mean)
# 计算车辆行驶方向角度
angle = np.arctan2(y_intersect - height, x_intersect - width/2) * 180 / np.pi
# 显示结果
cv2.line(img, (int(width/2), height), (x_intersect, y_intersect), (0, 255, 0), thickness=2)
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
代码解读一个简单的自动驾驶代码案例具体说明了如何利用计算机视觉技术实现道路车道识别及车辆行驶方向控制。