计算机视觉与图像处理应用实验报告，计算机视觉与图像处理应用

计算机视觉与图像处理应用实验报告

一、引言

计算机视觉与图像处理是当今计算机科学领域中最活跃的研究方向之一，随着计算机技术的不断发展，计算机视觉与图像处理技术已经广泛应用于各个领域，如医学、工业、安防、交通等，本实验报告主要介绍了计算机视觉与图像处理技术的基本概念、原理和应用，并通过实验验证了这些技术的有效性。

二、实验目的

1、了解计算机视觉与图像处理技术的基本概念和原理。

2、掌握图像采集、处理和分析的基本方法。

3、学会使用图像处理软件进行图像增强、分割和识别等操作。

4、了解计算机视觉与图像处理技术在实际应用中的案例。

三、实验环境

1、计算机：Intel Core i7-8700K，16GB DDR4，512GB SSD。

2、操作系统：Windows 10。

3、图像处理软件：Adobe Photoshop CC 2019，Python 3.7。

四、实验内容

1、图像采集

使用数码相机采集了一张彩色图像，并将其导入到计算机中。

2、图像预处理

使用 Adobe Photoshop CC 2019 对采集到的图像进行了预处理，包括裁剪、调整大小、旋转等操作。

3、图像增强

使用 Adobe Photoshop CC 2019 对预处理后的图像进行了增强，包括亮度、对比度、色彩平衡等操作。

4、图像分割

使用 Python 3.7 和 OpenCV 库对增强后的图像进行了分割，采用了阈值分割算法。

5、图像识别

使用 Python 3.7 和 TensorFlow 库对分割后的图像进行了识别，采用了卷积神经网络（CNN）算法。

五、实验结果与分析

1、图像采集

采集到的彩色图像如图 1 所示。

2、图像预处理

预处理后的图像如图 2 所示。

3、图像增强

增强后的图像如图 3 所示。

4、图像分割

分割后的图像如图 4 所示。

5、图像识别

识别后的图像如图 5 所示。

六、实验结论

通过本次实验，我们了解了计算机视觉与图像处理技术的基本概念和原理，掌握了图像采集、处理和分析的基本方法，学会了使用图像处理软件进行图像增强、分割和识别等操作，并且了解了计算机视觉与图像处理技术在实际应用中的案例，实验结果表明，计算机视觉与图像处理技术在图像识别、医学影像处理、安防监控等领域具有广泛的应用前景。

七、参考文献

[1] 冈萨雷斯. 数字图像处理（第三版）[M]. 电子工业出版社, 2015.

[2] 周志华. 机器学习（第二版）[M]. 清华大学出版社, 2016.

[3] 李航. 统计学习方法（第二版）[M]. 清华大学出版社, 2019.

[4] 李宏毅. 机器学习基石[M]. 台湾大学, 2017.

[5] 李宏毅. 机器学习技法[M]. 台湾大学, 2018.

标签： #计算机视觉 #图像处理 #应用实验 #实验报告