浅谈视觉思维与信息化学习

众所周知,人们通过视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉等感觉器官参与认知活动,而研究表明人们通过视觉获取的信息占整个器官获取信息的83％,同时有学者提出人在几种感官的协同活动下,才能获得对客观事物的全面了解,在几种感官中视觉感知效果最好（如表1所示）。心理学研究结果表明,视觉学习有利于提高学习的规范,     

现代教育技术为语文课堂教学搭桥

利用现代教育技术,可以为语文课堂教学铺路搭桥,其作用是一张嘴、一支粉笔、一本书代替不了的。美国著名视听教育家戴尔的“经验之塔”理论显示,视听工具、实物形象比语言、视觉符号更易于提供具体和易于理解的经验。乌申斯基也说“一般来讲,儿童是依靠形式、颜色、声音和感觉来进行思维的”。鉴于此,笔者根据所在学校有校园多媒体网络的有利条件,     

工效学艺术在多媒体课件制作中的研究

本文首先对课件制作中的工效学艺术进行了理论探讨,然后分别就多媒体课件制作中的屏幕布局、内容选取、文字设计、图表插入和色彩的运用进行了分析,旨在用一些工效学知识来为课件制作提供一些理论基础。     

相伴成长 宝宝的第一本书

小宝宝出生的第一天学习就开始了,从哪儿学起呢?当然是《宝宝的第一本书》了,这本书画面丰富,并且内容伴随着宝宝的生理和心理发育而逐步加深,可以成为宝宝的"长期伙伴"。     

试论城市街道景观设计的视觉传播

从视觉传播的角度出发,分析城市街道景观的构成,总结出其中视觉传播的应用、影响以及它与城市、与人之间的关系。尝试用新的思路,探索构筑协调的城市街道景观的方法,为完善城市街道景观设计做有益的补充。     

浅谈当今艺术类教育中存在的问题

随着生活水平的不断提高,艺术学科与国民生活、经济建设越来越紧密。艺术学科在整体框架上得到了调整,各专业特点划分为艺术设计、音乐、美术、戏剧、广播影视、舞蹈六大门类。而新的专业方向不断涌现,如动画、视觉传达等一些新兴     

Blind spot detection using vision for automotive applications

This paper describes a vision-based system for blind spot detection （BSD） in intelligent vehicle applications. A camera is mounted in the lateral mirror of a car with the intention of visually detecting cars that are located in the so-called blind spot and cannot be perceived by the vehicle driver. The detection of cars in the blind spot is carried out using computer vision techniques, based on optical flow and a double-stage data clustering technique for robust vehicle detection.     

视觉思维在现代平面设计中的地位与作用

视觉思维是一种典型的创造性思维,它自始至终都是借助“意象”来进行的。视觉思维及其三种活动的提出为现代平面设计提供了一个指导思想,平面设计从此有了理论指导,它极大地推动了现代平面设计的发展。     

基于双目机器视觉的高速高精度自动贴屏机设计

针对目前智能手机人工贴屏精度差、效率低、成本高的现状,文章提出了一种基于双目机器视觉的高速高精度自动贴屏解决方案。该方案采用两个CCD相机分别采集手机机身和手机屏幕图像,经图像采集、图像预处理后,快速提取图像边缘信息,准确快速计算XY轴向偏差和R向角度偏差,并由XYR对位平台快速完成对位调整。经测试,该设备定位精度≤±0.005mm,重复定位精度≤±0.005mm,贴屏速度≥300片/小时,屏幕贴合平整度≤±0.005mm,能大幅提升贴屏精度和效率,具备一定的应用和推广价值。     

基于机器视觉技术的番茄苗分类和排序技术研究

传统番茄苗选择中,往往是操作员根据形态学特征,基于视觉评分标准来识别幼苗,这是一种主观的、容易发生人为错误的方法。针对这一问题,文章基于机器视觉技术设计了一种全自动移栽番茄苗分级分选算法,选择UXGA(Ultra eXtended Graphics Array)极速扩展图像阵列相机、蓝色背光和滤光装置获取番茄幼苗图像信息,从图像信息中确定幼苗的弯曲度、叶片节点和茎粗,然后对其进行分级和排序,进而将这些幼苗分级为“可接受”和“剔除”。结果表明,根据番茄苗茎的粗细,将幼苗分级,分为大、中、小三类,具有良好的效果。该算法不仅适用于番茄幼苗,还可以应用于茄子、辣椒和许多其他幼苗,分选成功率为97%。