电脑图像检测方法

❶ 电脑显示器不出图像怎么办

在有些时候我们的电脑 显示器 不出图像，这该怎么办呢?下面就由我来为你们简单的介绍电脑显示器不出图像的原因及解决 方法 吧!希望你们喜欢!

电脑显示器不出图像的解决方法一：

显示器不出图像是因为没有收到显卡发送过来的显示信号，自动节能，进入待机状态，当然就没有图像了。

1，检查显示器和显卡的连接(特别是有独显和集显的，不要接到集显上)是否正确，接触是否良好。

把你的显示器接到别人的电脑上，如能显示，说明你的显示器是好的，你要进一步查显卡。

2，检查显卡和主板是否接触良好，显卡是否正常工作，清洁显卡的金手指，重新插拔试试。

3，检查主机是因内存接触不良等问题没有正常开机(硬盘灯没有跳动，没有进入系统的声音[有音箱的话])。

4，将主机接别的显示器试下，如果也不亮证明是主机问题，用替换法检查显卡，内存，主板找出损坏的硬件。

5，如果接别的显示器能亮，换回原来的显示器还是一样，显示器损坏，需要维修。

电脑显示器不出图像的解决方法二：

1、显示器VGA连线松落

很多时候显示器不能显示都是因为主机和显示器的连线松落，这时我们接好即可。

2、内存条松落或损坏

解决办法：用橡皮擦擦拭内存条金手指，并重插内存条;更换内存条。

3、主机短路

解决办法：清理主机，并重插接线

4、主板 BIOS 问题

主板bios存储着重要的硬件数据，一旦它出现故障就可能导致电脑 不能启动 。

解决办法：进入主板BIOS设置界面将bios恢复至默认值。

5、 cpu 问题

解决办法：更换cpu

6、CPU超频引起显示器不能显示

解决办法：cpu超频导致cpu、风扇、显卡等的温度上升，可导致显示器不能正常工作，甚至可能烧坏显卡。

7、主板问题

❷ 计算机视觉——典型的目标检测算法(OverFeat算法)（二）

【嵌牛导读】目标检测在现实中的应用很广泛，我们需要检测数字图像中的物体位置以及类别，它需要我们构建一个模型，模型的输入一张图片，模型的输出需要圈出图片中所有物体的位置以及物体所属的类别。在深度学习浪潮到来之前，目标检测精度的进步十分缓慢，靠传统依靠手工特征的方法来提高精度已是相当困难的事。而ImageNet分类大赛出现的卷积神经网络（CNN）——AlexNet所展现的强大性能，吸引着学者们将CNN迁移到了其他的任务，这也包括着目标检测任务，近年来，出现了很多目标检测算法。

【嵌牛鼻子】计算机视觉

【嵌牛提问】如何理解目标检测算法——OverFeat

【嵌牛正文】

一、深度学习的典型目标检测算法

深度学习目标检测算法主要分为 双阶段检测算法 和 单阶段检测算法 ，如图1所示。

双阶段目标检测算法先对图像提取候选框，然后基于候选区域做二次修正得到检测结果，检测精度较高，但检测速度较慢;单阶段目标验测算法直接对图像进行计算生成检测结果，检测速度快,但检测精度低。

1、双阶段目标检测算法

双阶段目标检测方法主要通过选择性搜索（Selective Search）或者Edge Boxes等算法对输入图像选取可能包含检测目标的候选区域（Region Proposal），再对候选区域进行分类和位置回归以得到检测结果。

1.1 OverFeat 算法

《OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks》

Sermanet 等改进AlexNet 提出 OverFeat 算法。该算法结合AlexNet通过多尺度滑动窗口实现特征提取功能，并且共享特征提取层，应用于图像分类、定位和目标检测等任务。

关键技术：

1、FCN（ 全卷积神经网络 ）

对于一个各层参数结构都设计好的网络模型，要求输入图片的尺寸是固定的（例如，Alexnet要求输入图片的尺寸为227px*227px）。如果输入一张500*500的图片，希望模型仍然可以一直前向传导，即一个已经设计完毕的网络，可以输入任意大小的图片，这就是FCN。

FCN的思想在于：

1、从卷积层到全连接层，看成是对一整张图片的卷积层运算。

2、从全连接层到全连接层，看成是采用1*1大小的卷积核，进行卷积层运算。

如上图所示，绿色部分代表卷积核大小。假设一个CNN模型，其输入图片大小是14*14，通过第一层卷积后得到10*10大小的图片，然后接着通过池化得到了5*5大小的图片。像但是对于像素值为5*5的图片到像素值为1*1的图片的过程中：

（1）传统的CNN：如果从以前的角度进行理解的话，那么这个过程就是全连接层，我们会把这个5*5大小的图片，展平成为一维向量进行计算。

（2）FCN：FCN并不是把5*5的图片展平成一维向量再进行计算，而是直接采用5*5的卷积核，对一整张图片进行卷积运算。

二者本质上是相同的，只是角度不同，FCN把这个过程当成了对一整张特征图进行卷积，同样，后面的全连接层也是把它当做是以1*1大小的卷积核进行卷积运算。

当输入一张任意大小的图片，就需要利用以上所述的网络，例如输入一张像素为16*16的图片：

根据上图，该网络最后的输出是一张2*2的图片。可见采用FCN网络可以输入任意大小的图片。同时需要注意的是网络最后输出的图片大小不在是一个1*1大小的图片，而是一个与输入图片大小息息相关的一张图片。

Overfeat就是把采用FCN的思想把全连接层看成了卷积层，在网络测试阶段可以输入任意大小的图片。

2、offset max-pooling

简单起见，不用二维的图像作为例子，而是采用一维作为示例：

如上图所示，在X轴上有20个神经元，并且选择池化size=3的非重叠池化，那么根据之前所学的方法应该是：对上面的20个神经元，从1位置开始进行分组，每3个连续的神经元为一组，然后计算每组的最大值(最大池化)，19、20号神经元将被丢弃，如下图所示：

或者可以在20号神经元后面，添加一个数值为0的神经元编号21，与19、20成为一组，这样可以分成7组:[1,2,3]，[4,5,6]……,

[16,17,18],[19,20,21]，最后计算每组的最大值。

如果只分6组，除了以1作为初始位置进行连续组合之外，也可以从位置2或者3开始进行组合。也就是说其实有3种池化组合方法：

A、△=0分组:[1,2,3]，[4,5,6]……,[16,17,18]；

B、△=1分组:[2,3,4]，[5,6,7]……,[17,18,19]；

C、△=2分组:[3,4,5]，[6,7,8]……,[18,19,20]；

对应图片如下：

以往的CNN中，一般只用△=0的情况，得到池化结果后，就送入了下一层。但是该文献的方法是，把上面的△=0、△=1、△=2的三种组合方式的池化结果，分别送入网络的下一层。这样的话，网络在最后输出的时候，就会出现3种预测结果了。

前面所述是一维的情况，如果是2维图片的话，那么(△x,△y)就会有9种取值情况(3*3)；如果我们在做图片分类的时候，在网络的某一个池化层加入了这种offset 池化方法，然后把这9种池化结果，分别送入后面的网络层，最后的图片分类输出结果就可以得到9个预测结果(每个类别都可以得到9种概率值，然后我们对每个类别的9种概率，取其最大值，做为此类别的预测概率值)。

算法原理：

文献中的算法，就是把这两种思想结合起来，形成了文献最后测试阶段的算法。

1、论文的网络架构与训练阶段

(1)网络架构

对于网络的结构，文献给出了两个版本——快速版、精确版，一个精度比较高但速度慢；另外一个精度虽然低但是速度快。下面是高精度版本的网络结构表相关参数：

表格参数说明：

网络输入：图片大小为221px*221px；

网络结构方面基本上和AlexNet相同，使用了ReLU激活，最大池化。不同之处在于：(a)作者没有使用局部响应归一化层；(b)然后也没有采用重叠池化的方法；(c)在第一层卷积层，stride作者是选择了2，这个与AlexNet不同（AlexNet选择的跨步是4，在网络中，如果stride选择比较大得话，虽然可以减少网络层数，提高速度，但是却会降低精度）。

需要注意的是把f7这一层，看成是卷积核大小为5*5的卷积层，总之就是需要把网络看成前面所述的FCN模型，去除了全连接层的概念，因为在测试阶段可不是仅仅输入221*221这样大小的图片，在测试阶段要输入各种大小的图片，具体请看后面测试阶段的讲解。

(2)网络训练

训练输入：对于每张原图片为256*256，然后进行随机裁剪为221*221的大小作为CNN输入，进行训练。

优化求解参数设置：训练的min-batchs选择128，权重初始化选择高斯分布的随机初始化：

然后采用随机梯度下降法，进行优化更新，动量项参数大小选择0.6，L2权重衰减系数大小选择10-5次方。学习率初始化值为0.05，根据迭代次数的增加，每隔几十次的迭代后，就把学习率的大小减小一半。

然后就是DropOut，这个只有在最后的两个全连接层，才采用dropout，dropout比率选择0.5。

2、网络测试阶段

在Alexnet的文献中，预测方法是输入一张图片256*256，然后进行multi-view裁剪，也就是从图片的四个角进行裁剪，还有就是一图片的中心进行裁剪，这样可以裁剪到5张224*224的图片。然后把原图片水平翻转一下，再用同样的方式进行裁剪，又可以裁剪到5张图片。把这10张图片作为输入，分别进行预测分类，在后在softmax的最后一层，求取个各类的总概率，求取平均值。

然而Alexnet这种预测方法存在两个问题：

一方面这样的裁剪方式，把图片的很多区域都给忽略了，这样的裁剪方式，刚好把图片物体的一部分给裁剪掉了；

另一方面，裁剪窗口重叠存在很多冗余的计算，像上面要分别把10张图片送入网络，可见测试阶段的计算量还是较大的。

Overfeat算法：

训练完上面所说的网络之后，在测试阶段不再是用一张221*221大小的图片了作为网络的输入，而是用了6张大小都不相同的图片，也就是所谓的多尺度输入预测，如下表格所示：

当网络前向传导到layer 5的时候，就利用了前面所述的FCN、offset pooling这两种思想的相结合。现以输入一张图片为例(6张图片的计算方法都相同)，讲解layer 5后面的整体过程，具体流程示意图如下：

步骤一：

对于某个尺度的图片，经过前五层的卷积后得到特征图。上图中特征图的分辨率是20x23，256个通道。

步骤二：

对于该特征图，重复多次使用非重叠的池化，每次池化的偏置不同，有行偏置和列偏置。上图中偏置池化3次，偏置分别为为(0,1,2)。这就是offset pooling，也被称为fine stride。offset pooling得到的特征图的维度为6x7x3x3xD，其中6x7是特征图的分辨率，3x3是偏置池化的次数，D是通道数。上图中是以1维显示的。

步骤三：

池化后得到的特征图将被送入分类器。

步骤四：

分类器的输入是的5x5xD，输出是C(类别数)维向量。但是offset pooling后得到的特征图并不是5x5xD，比如上图中的特征图大小为6x7xD，因此分类器以滑动窗口的方式应用在特征图上，每个滑动窗口经过分类器输出一个C维向量。比如上图中输入的6x7xD的特征图最终得到2x3xC的输出，其中2x3是滑动窗口的个数。

步骤五：

而2x3xC只是一组偏置池化的输出，总的输出为2x3x3x3xC，将输出的张量reshape，得到6x9xC输出张量。最终输出分类张量为3d张量，即两个分辨率维度 x C维。

然后需要在后面把它们拉成一维向量，这样在一个尺度上，可以得到一个C*N个预测值矩阵，每一列就表示图片属于某一类别的概率值，并且求取每一列的最大值，作为本尺度的每个类别的概率值。

最后一共用了6种不同尺度(文献使用了12张，另外6张是水平翻转的图片)进行做预测，然后把这六种尺度结果再做一个平均，作为最最后的结果。

从上面过程可以看到整个网络分成两部分：layer 1~5这五层称之为特征提取层；layer 6~output称之为分类层。

六、定位任务

用于定位任务的时候，就把分类层(上面的layer 6~output)给重新设计一下，把分类改成回归问题，然后在各种不同尺度上训练预测物体的bounding box。

❸ 简述图像真实检验的主要技术

图像真实性鉴别方法
摘要 通过从图像检验的原理入手，对常见的伪造图像方法进行分析研究，介绍了照片的质量检验、照片重复区域法检验、数字图像与数码相机本底噪声一致性检验、图像内容间景深关系的检验、光照方向一致性的检验、照片中成像透视比例的检验、模拟摄影法检验和实物对照检验等方法，检验图像的真实性。
关键词 伪造图像 检验鉴定

伪造照片在其伪造过程中使用的素材、工具、材料等十客观存在的，同时拍摄过程中的构图，用光、调焦以及各种景物的透视关系和照片后期制作中的色彩矫正、反差控制等，无不反映出照片是否一体性的特征，它们为检验鉴定提供了可行性，由于科技发展变化迅速，电脑制作出鉴定计算机伪造照片的标准和数据，目前也非常困难。本文从鉴定照片原理入手，介绍照片检验的常用方法。

1 检验原理
1.1 摄影成像的景深
我们在拍照时要对拍摄主体进行调焦，使主体清晰成像在焦平面上，而且景物空间中位于调焦无平面前后一定距离内的景物，也能结成人眼视觉上相对清晰的影像，人们常将调焦物前后相对清晰成像的景物空间距离称为景深。景深现象的产生是由于人眼存在最小分辨角的缘故，他是一个相对的概念。从景深产生的原理可知，照片上景深范围内的物体的清晰程度是不一致的，成渐变趋势，越靠近对焦平面，影像的清晰度越高；此外，前景深小于后景深。这一成像特性对添加性伪造照片的鉴别停工了理论根据。
1.2 拍摄成像的透视原理
物体通过光学镜头成像在焦平面上时符合物体成像的透视原理。物体在照片上成像后虽然从三维空间转变到二维平面上，但照片中物体位置的关系还是符合空间中的透视规律的。物体在照片中成像的透视的规律如下：
（1） 凡是兑换面平行的直线、平面，在画面上就没有变化，仍保持它原有的方向。
（2） 不平行画面的平行直线要消失到一点，这个点叫消点。
（3） 近大远小。是因为看近的物体所用视角大，看远的物体视角小。视角大的透视图就大，是较小透视图就小。
（4） 平面要消失到一条直线上，这条直线就是消线。消线就是平面的方向，消线不同就是平面的方向不同。
透视原理为判断照片中人物身高和检验拼接伪造照片提供了依据。
1.3 用光及光照均匀性
摄影是用光成像，光在摄影中同时起到照明和造型两种作用。不同的打光角度和方向，在照片上形成各自不同的光线线条和影调。在照片检验中，光线线条和影调的一致性可以判断照片的真实性。
镜头成像时，相面照度的不均匀性决定了图像中通以色块的亮度是变化的，也就是说不管物体表面多么均匀，照片上都没有完全相同的成块空间。利用该原则可以检验通过克隆法进行伪造的照片。
1.4 数码相机的本底噪声
数码相机的成像元件（CCD或CMOS）一般有数百万个感光单元，如果其中某个感光单元损坏，不能成像，即成为坏点——DEAD PIXEL。数码摄影和传统相机不同，传统相机拍摄时很少因电子零件产生环境就复杂多了，从操作过程中机体升温效应，CCD上的残留能量一致于机身零件本身，甚至来自外界的电磁波干扰都有可能会在画面上形成杂色的斑点，此为噪点。坏点和噪点共同形成了数码相机的本底噪声，它对用该相机拍摄出的数码影像产出直接的影响。利用数码相机的本底噪声可以对数码影像的原始性进行检验。
2 计算机伪造照片的类型
计算机伪造照片的原始图像主要由数码相机拍摄、扫描仪扫描和网上下载等方式制得。在存储器中以数字形式存储实物的外在表现（事物的大小、形状、颜色、相对关系等）。由于图像的这种存储特点使得数字图像易于编辑、伪造照片的类型有：
（1） 拼接性伪造。就是通过对不同照片的不同部位进行拼接。
（2） 添加性伪造。就是在照片画面上添加某些内容。
（3） 裁减性伪造。就是在照片画面上裁切掉或删掉某些内容。
（4） 克隆法伪造。利用计算机图像处理中的克隆印章对图像的某一局部进行克隆，从而实现伪造的目的。
3 鉴别方法
3.1 图像质量的一般检验
对打印或扩印出的照片进行常规观察检验，结合拼接照片在剪切拼接和翻拍过程中可能出现的特点，如图像的清晰度、反差大小、色块大小、色调连续性，又无非正常斑块、又无影像变形等，分析其成因是否为剪切拼接过程所遗留。对照片可能编造区域的边缘采用实弹的放大倍率进行观察，查看其有无线条的错位、成像不实、图像之间的衔接是否正常又无袖描痕迹等特征。
对数码图像需要放大到像素级时才能够观察到图像的细微变化，此时可以通过灰度变化的梯级、通以色块的色彩的变化等找出图像的可疑点或处理位置。然后进入下一步进行具体确认。
3.2 影响重复区、克隆区的检验
对于局部复制或是用克隆技术进行区域查询软件进行预检，对同一影像的各个区域进行扫描，改变扫描区域大小，找出相似区块和重复区块；对不同图像则找出两个图像相近或相同的区域，为进一步检验提供线索。
对预检出的区域进行图像比队、测试，找出差异点和相同点，分析其成因、制作方式和伪装方式，从而对图像作出相应的认定。
3.3 数码图像与相机本底噪声的一致性检验
对数码图像，如果有拍摄该图像的相机，就可以利用本底噪声进行图像与数码相机拍摄关系的认定，一方面验证两者的关系，另一方面也验证了数码图像的原始性，因为经过图像处理后的图像的本底噪声会发生相应变化。具体办法是利用专门的数码相机本底噪声检测软件，检验该相机的本底噪声，得到数码相机的本底噪声分布情况，然后与图像中噪声点相比较，判断两者的一致性。
3.4 图像内容间景深关系的检验
对于添加或克隆方式伪造的照片，加入部分图像个部分的清晰度与前后景间图像的清晰度的关系大多会违背景深原理，检验图像时可以先找到图像的对焦平面，然后检验对焦平面先后物体的清晰度变化是否与景深原理相符合，从而判断的真实性。
3.5 光照方向一致性的检验
利用摄影用光时产生的光照效果的一致性来检验图像的真实性。具体方法是对图像中各个景物在摄影用光照明方向上形成的阴影的方向、大小、强度、反差等进行分析，找出可疑点或差异点，进行数值量化检验，判断成因。
3.6 照片中成像透视比例的检验
利用摄影的几何透视原理和空气透视原理，比较图像中各个成像物的大小透视、方向透视、影调透视以及物体间的比例关系，确定图像中有无违背规律的现象存在。
3.7 模拟摄影法检验和实物对照法检验
当被歼图像在景深、用光和透视等方面，出现不能确认的可疑点时，常常需要实际模拟拍摄法来检验、验证说明图像中出现的真实与否。
此外，对一致送检照片的实际拍摄人物、物体和场景检验时，可以通过模拟摄影法，按照被歼图像的位置关系实际模拟拍摄，通过比对直接检验照片中的人、物、景符合程度和差异位置，以确定相关部位的客观真实性。
综上所述，计算机伪造照片的检验既有明确的科学理论根据，又有系统的检验方法，但是矛与盾是相辅相承德两个对立面，随着科学技术，特别是应用软件的发展，图像伪造技术水平也在提高，这就需要广大技术人员共同努力，发掘、发现更多、更有效的检验手段和方法。

❹ 怎么测试电脑摄像头好坏

1、打开计算机中的开始菜单，点击所有应用，选择“相机”应用，然后打开相机应用，如果摄像头可以正常启动，同时显示拍摄的画面，就证明摄像头是正常的，如果无法显示图像，就证明摄像头故障；

2、先把摄像头接上电脑看看有没有提示找到新硬件，如果有直接看，没有的话，检查USB口是否正常，一般USB口为±15伏电压，很容易判断是否好坏，或者因为主板USB驱动太老，看看摄像头的型号，以及下载驱动是否吻合，驱动装后，要重新启动电脑，打开摄像头图标一般电脑的右下边有一个外接图标，如果没有查到，在硬件管理的问号右击，自动查找即可。

❺ 怎么检测戴尔电脑的图片处理测试

下一篇：如何快速的让戴尔电脑恢复到出厂前的设置？
戴尔代理解答新买回家的戴尔电脑应该怎么检测它的图片处理测试功能了，以下有讲述
图片处理测试
再下来可以考虑测试一下电脑的图片处理能力。推荐用常用的图形处理软件来测试，可以试着打开多个图片文件、更改图片或者编辑图片来测试电脑图片处理速度、观察画质。
或者通过渲染性能测试软件测试，比如根据管线追踪绘制3D图像、重负载渲染性能测试软件，这些软件均可测试机器本身在3D/2D工具软件中的性能表现
戴尔电脑的显卡的性能指标：
刷新频率：指图象在屏幕上更新的速度，即屏幕上每秒钟显示全画面的次数，其单位是Hz。75Hz以上的刷新频率带来的闪烁感一般人眼不容易察觉，因此，为了保护眼睛，最好将显示刷新频率调到
75Hz以上。

❻ 电脑屏幕是否漏光怎么检测

买回电视机，为了以防买到质量不好的，这时我们得先对电视屏幕进行检测。下面是我为大家介绍电脑屏幕是否漏光的检测方法,欢迎大家阅读。

电脑屏幕是否漏光的检测方法

1一.什么是电视漏光?

电视 漏 光是指显示屏显示黑色图像时，在屏幕的四周有较多的光线漏出，这是由于屏幕液晶体与框架之间的吻合不紧密导致灯管的光线透射出来了，使屏幕的四周看起来比中心亮。这个是液晶电视的常见问题，甚至从一定的角度看，是一个无法避免的现象，只不过是程度不一样。

图中的白色区域就是漏光区域，这已经是严重的漏光现象

16漏光现象是所有电视的通病，以下方法可以缓解这一现象：

1.看电视不要关灯。开灯看能使漏光显得明显减少，原来的漏光灰斑大部分会变成黑色。这是因为开灯后瞳孔缩小，犹如相机光圈 缩 小，对微弱光线(漏光)不再敏感了。

❼ 电脑显示未检测到摄像头怎么办

1. 视频时出现未检测到摄像头这是怎么回事
可以尝试一下以下方法。

1.在控制面板-设备管理器-图像设备下查看是否有摄像头，如果没有重置BIOS再进入系统查看是否有摄像头（BIOS重置的方法：开机F2进入BIOS,F9恢复默认设置，F10保存退出）如果还是没有的话，可以携带整机、发票、保卡到当地服务中心让工程师检测一下。

2.如果控制面板-设备管理器-图像设备下是有摄像头，可以参考以下方法：

3.如果安装360安全卫士软件，可以将360安全卫士卸载掉重启后看摄像头是否正常。

4.如果使用其他软件安装过摄像头驱动，右键【我的电脑】-选择【管理】-选择【设备管理器】-选择【图像设备】-右键选择摄像头，选择卸载，勾选卸载或者确定卸载，重启，看一下是否正常。
2. 我的电脑检测不到摄像头怎么办
电脑摄像头|笔记本摄像头|PC摄像头|免驱摄像头|USB摄像头|数码摄像头|网络摄像头|夜视摄像头|高清摄像头|摄像头价格|无驱摄像头 / 2012-07-07 A：检查操作系统、BIOS、USB接口和安装是否有误。

解决步骤： 第一步：如果您的操作系统是Windows 95，请升级到Windows 98以上，因为Windows95不支持USB接口。 第二步：检查BIOS Setup，使USB装置有效。

如设置正确，还是不能连接摄像头，尝试把摄像头连接到第二个USB接口。 如果还是无效，您可能安装了错误的驱动程序或选择了错误的设备，请您查看系统设备并再次安装正确的驱动程序，操作步骤如下（以Windows xp为例）： 在“控制面板”-“管理工具”-“计算机管理”-“设备管理器”，双击“其它设备”查看内容。

选择“未知设备”（Unknown Device）并单击“删除”（Remove）按钮，再单击“更新”（Refresh），系统就会找到一个新设备，按照安装步骤重新安装摄像头驱动程序。 说明：这是比较复杂的问题，需要进行多方面的尝试。
3. 未检测到摄像头怎么办
尊敬的华硕用户，您好！

1、先按组合键 Fn+V 开启摄像头，然后打开QQ或Lifeframe软件查看视频图像。

2、【设备管理器】里面查看是否有【图像设备】或【USB camera】？如果没有，一般是系统问题没有正常识别加载这个设备。

可以尝试在【设备管理器】---右键点击任何一个设备，选择【扫描检测硬件改动】，重启电脑，如果仍没有此设备，建议您备份好重要数据到U盘或移动硬盘之后，然后恢复或重新安装系统解决。

希望以上信息能够对您有所帮助，谢谢。若以上回复还是没有帮您解决您的问题，欢迎您继续追问，您也可以登录华硕在线即时服务：/support/ 进一步向工程师咨询，感谢您对华硕的支持和关注，祝您生活愉快！
4. 为什么笔记本电脑老是显示未检测到摄像头
这是驱动有问题，下载摄像头驱动，到联想官网上找到驱动下载，对应笔记本型号

摄像头驱动程序没有正确安装，目前 Windows XP/Vista,Windows 7的操作系统已经内置了大部分摄像头的驱动程序，但是由于产品技术日新月异，一些新款的摄像头可能要重新安装自带的驱动程序才能正常使用，所以这里建议先安装一下购买的摄像头包装中自带的驱动程序，下载个驱动，自动检测驱动安装。

如果驱动程序方面没有问题的话，则可能是摄像头有问题，建议送修或是更换。

采纳哟
5. 未检测到摄像头
一、请您鼠标右键点击“计算机”（或“我的电脑”）--管理--系统工具，打开“设备管理器”，看一下里面是否有“图像设备”、hp webcam摄像头设备或者u *** device设备（如果摄像头驱动没有安装好，通常会出现此提示）。

1、如果没有这些名称的设备或者摄像头设备显示不正常，建议您参考下面操作：

(1)这个情况很可能是由于摄像头驱动没有安装好造成的，请您重装摄像头驱动试试。关于如何从惠普官方网站下载相应产品的驱动程序，建议您可以参考下下面的官方文档： /portal/site/hpsc/public/kb/docDisplay/?docId=emr_na-c02903029

2、如果没有摄像头设备，请您在设备管理器中，点击“通用串行总线控制器”前的三角号，卸载“通用串行总线控制器”下面USB Root Hub设备，然后您再点击设备管理器上方的“扫描检测硬件改动”，重装USB驱动。您也可以鼠标右键点击这些USB Root Hub--属性--电源管理，将“允许计算机关闭这个设备以节约电源”前面的勾去掉试试。

3、如果您看到“图像设备”下面有hp webcam，请您使用下面方法将摄像头设备指定到microsoft的USB视频设备试试：

(1) 依次打开设备管理器--图像设备--HP WEBCAM—鼠标右键点击它，选择更新驱动程序，下一步。

(2)选择“浏览计算机以查找驱动程序软件”下一步。

(3)选择“从计算机的设备驱动列表中选择”，下一步。

(4)取消“显示兼容硬件”的勾选项，在“厂商”中选择“Microsoft”，在“型号”中选择“USB视频设备”，下一步。

(5)显示“WINDOWS已经成功地更新驱动程序文件”后关闭。

二、如果上面方法不能解决，请您查看电脑中是否安装了优化软件（例如金山毒霸或QQ管家等软件），如果是，请您查看软件保护设置中是否禁用了摄像头，如果是，请将它开启试试。

三、如果您确认在设备管理器看到了显示正常的摄像头设备，请您再使用可以打开摄像头的软件例如QQ软件进行测试，另外，我为您提供一个Cyberlink YouCam摄像头调用软件，您可以安装这个软件测试是否可以打开摄像头：

ftp:ftp.hp/pub/softpaq/sp59501-60000/sp59986.exe

四、如果无效，建议您保存数据后恢复BIOS默认值试试，方法如下：

您开机时连续点击F10进入BIOS，选择Exit选项，选择loadsetup defaults--yes.再选择Exit--exit saving changes—yes，就可以保存后退出了。

❽ 计算机是如何识别图像的

OCR (Optical Character Recognition，光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;即，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题，ICR(Intelligent Character Recognition)的名词也因此而产生。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有:拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。

❾ 一台没有网络的电脑怎么测试摄像头能不能用

一台没有网络的电脑测试摄像头能不能用的方法如下：1、打开电脑，在桌面上点击【开始】，在显示的菜单中右击【计算机】，在显示的菜单中选择【管理】。
2、如果桌面上有【计算机】（或我的电脑）图标，右击此图标，选中【管理】菜单。
3、在管理界面中点击【设备管理器】，在右小窗口中查看是否有【图像设备】选项，如果有则说明已安装了视频驱动。
4、大家都知道，如果电脑没有安装视频驱动，摄像头一般是用不了的，这样可以借助使用视频时来判断是否安装了驱动，QQ用的人比较多， 使用QQ视频就可以知道摄像头能否正常使用，如果不能使用可说明驱动没有安装（或驱动已损坏，损坏和没安装结果一样，摄像头都不能用）。
5、打开一个聊天窗口，点击视频下拉按钮，选中【视频设置】。
6、在打开的视频设置窗口中，选择视频中如果没有选项可供选择，则说明没安装视频驱动。