《计算机视觉技术基础知识点全解析》
一、计算机视觉概述
计算机视觉（Computer Vision）是一门研究如何使机器“看”的科学，它旨在通过对图像或视频中的数据进行分析和理解，来模仿人类视觉系统的功能，其应用广泛，从自动驾驶汽车中的目标检测与识别，到医疗影像中的疾病诊断，再到安防监控中的行为分析等领域。
二、图像基础
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（一）图像表示
1、数字图像是由像素组成的离散矩阵，每个像素具有特定的颜色值，在灰度图像中，像素值表示灰度强度，范围通常是0（黑色）到255（白色），而在彩色图像中，常见的表示方式有RGB（红、绿、蓝）模型，每个颜色通道的值也在0 - 255之间，通过不同比例的组合可以表示出各种各样的颜色。
2、图像的分辨率是指图像在水平和垂直方向上的像素数量，它决定了图像的清晰度和细节程度。
（二）图像滤波
1、线性滤波
- 均值滤波是一种简单的线性滤波方法，它通过计算图像中每个像素邻域内像素值的平均值来替代中心像素的值，这种方法可以有效地去除图像中的噪声，但会使图像变得模糊。
- 高斯滤波也是一种线性滤波，它使用高斯函数来计算像素邻域的加权平均值，高斯滤波在去除噪声的同时，能够较好地保留图像的边缘信息。
2、非线性滤波
- 中值滤波是非线性滤波的典型代表，它将像素邻域内的像素值排序，然后取中间值作为中心像素的新值，中值滤波对椒盐噪声有很好的去除效果，并且不会像均值滤波那样过度模糊图像的边缘。
三、特征提取
（一）边缘检测
1、边缘是图像中灰度值发生急剧变化的地方，Sobel算子是一种常用的边缘检测算子，它通过计算图像在水平和垂直方向上的灰度变化来检测边缘，Sobel算子计算简单、速度快，但对噪声比较敏感。
2、Canny边缘检测是一种更为复杂和有效的边缘检测算法，它包括噪声抑制、计算梯度幅值和方向、非极大值抑制以及双阈值检测等步骤，Canny边缘检测能够得到较为准确和连续的边缘。
（二）角点检测
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1、Harris角点检测基于图像局部的自相关函数，在图像的角点处，自相关函数在各个方向上的变化都比较大，通过计算自相关函数的矩阵特征值，可以判断一个像素是否为角点。
2、Shi - Tomasi角点检测是对Harris角点检测的改进，它直接使用最小的特征值来判断角点，在某些情况下能够得到更稳定的角点检测结果。
（三）特征描述子
1、SIFT（尺度不变特征变换）特征描述子，它具有尺度不变性和旋转不变性等优点，SIFT通过构建高斯差分金字塔来检测不同尺度下的特征点，然后计算特征点周围区域的梯度方向直方图来形成特征描述子。
2、SURF（加速稳健特征）是对SIFT的一种加速算法，它采用了近似的Hessian矩阵来检测特征点，并通过积分图像等技术加快计算速度。
四、目标检测与识别
（一）传统方法
1、基于模板匹配的目标检测，这种方法将目标的模板在图像中滑动，通过计算模板与图像子区域的相似度（如归一化互相关系数）来确定目标的位置，但这种方法对于目标的尺度、旋转和变形等变化比较敏感。
2、基于特征的目标识别，首先提取目标的特征，然后将这些特征与预定义的目标特征库进行匹配，使用HOG（方向梯度直方图）特征结合支持向量机（SVM）进行行人检测。
（二）深度学习方法
1、卷积神经网络（CNN）在目标检测与识别中取得了巨大的成功，像R - CNN系列（R - CNN、Fast - CNN、Faster - CNN等），通过卷积层自动提取图像的特征，然后进行目标的分类和定位。
2、YOLO（You Only Look Once）系列算法则将目标检测视为一个回归问题，直接预测图像中目标的类别和位置，具有速度快、实时性好的特点。
五、图像分割
（一）阈值分割
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1、全局阈值分割根据图像的全局灰度信息，选择一个合适的阈值，将图像分为目标和背景两部分，对于简单的二值化图像（如文字图像），可以通过选择合适的阈值将文字（目标）与背景区分开来。
2、自适应阈值分割则考虑图像局部的灰度变化，为图像的不同区域设置不同的阈值，适用于光照不均匀的图像分割。
（二）基于区域的分割
1、区域生长算法从图像中的种子点开始，根据一定的相似性准则（如灰度相似性）不断合并相邻的像素，直到形成完整的目标区域。
2、分水岭算法将图像视为地形表面，灰度值高的地方视为山峰，灰度值低的地方视为山谷，通过模拟水从山谷向山峰流动的过程，将图像分割成不同的区域。
六、立体视觉与三维重建
（一）立体视觉原理
1、立体视觉基于人类双眼视觉的原理，通过使用两个相机（双目视觉）或者从不同角度拍摄的图像（多目视觉），计算图像中的对应点，然后根据三角测量原理来获取场景的深度信息。
2、立体匹配是立体视觉中的关键问题，它需要在两幅图像中找到对应于同一场景点的像素，常用的立体匹配方法有基于特征的匹配和基于区域的匹配。
（二）三维重建
1、基于点云的三维重建，首先通过立体视觉等方法获取场景的点云数据（由大量的三维点组成），然后对这些点云进行处理，如滤波、配准等操作，最后通过三角网格化等方法构建三维模型。
2、基于多视图几何的三维重建利用多个视图中的图像信息，通过计算相机的姿态和场景结构来重建三维场景。
计算机视觉技术基础知识点涵盖了从图像的基本表示和处理到复杂的目标检测、识别、分割以及三维重建等多个方面，这些知识点是构建各种计算机视觉应用系统的基石，随着技术的不断发展，计算机视觉将在更多领域发挥重要的作用。
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