《计算机视觉基础知识全解析》
一、计算机视觉概述
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，旨在让计算机理解图像或视频中的内容，它融合了多个学科的知识，如计算机科学、数学、物理学和生物学等，计算机视觉的目标广泛，包括图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、姿态估计等，在图像分类中，计算机要判断一幅图像属于哪一类，像区分是猫还是狗的图片；目标检测不仅要确定目标的类别，还要找出目标在图像中的位置。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
二、图像基础
（一）图像表示
图像可以用多种方式表示，最常见的是像素矩阵，对于彩色图像，通常采用RGB（红、绿、蓝）颜色模型，每个像素由三个值（R、G、B）表示，取值范围一般是0 - 255，而灰度图像则只有一个通道，每个像素用一个数值表示亮度。
（二）图像分辨率
分辨率决定了图像的细节程度，通常用水平和垂直方向上的像素数量来表示，如1920×1080，高分辨率图像包含更多的细节，但同时也需要更多的存储空间和计算资源。
（三）图像滤波
滤波是一种改善图像质量的操作，均值滤波通过计算像素邻域内的平均值来平滑图像，去除噪声，中值滤波则是取邻域内像素值的中值，对椒盐噪声有较好的去除效果。
三、特征提取
（一）传统特征
1、边缘特征
边缘是图像中亮度或颜色发生急剧变化的地方，通过计算梯度可以检测边缘，例如Sobel算子、Canny边缘检测算法，Canny算法首先进行高斯滤波平滑图像，然后计算梯度幅值和方向，通过非极大值抑制和双阈值检测得到边缘。
2、角点特征
图片来源于网络，如有侵权联系删除
角点是图像中两条边缘的交点，具有独特的性质，Harris角点检测算法是一种常用的角点检测方法，它基于图像的自相关函数，通过计算局部窗口内的灰度变化来确定角点。
（二）基于深度学习的特征提取
随着深度学习的发展，卷积神经网络（CNN）在特征提取方面取得了巨大的成功，CNN中的卷积层通过卷积核在图像上滑动进行卷积操作，自动学习图像中的特征，VGGNet、ResNet等经典的网络结构，它们可以提取出高度抽象的特征，这些特征在图像分类、目标检测等任务中表现出色。
四、目标检测
（一）传统目标检测方法
传统的目标检测方法通常基于手工特征和机器学习算法，滑动窗口方法，通过在图像上滑动不同大小的窗口，提取每个窗口的特征，然后使用分类器（如支持向量机）进行分类，判断窗口内是否包含目标。
（二）基于深度学习的目标检测
1、两阶段检测方法
如Faster R - CNN，第一阶段通过区域提议网络（RPN）生成可能包含目标的区域提议，第二阶段对这些提议进行分类和边界框回归，得到目标的类别和精确位置。
2、单阶段检测方法
YOLO（You Only Look Once）系列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，这种方法速度快，适合实时检测任务。
五、语义分割
图片来源于网络，如有侵权联系删除
语义分割是将图像中的每个像素分类为不同的语义类别，全卷积网络（FCN）是语义分割的一个重要突破，它将传统CNN中的全连接层替换为卷积层，从而可以输出与输入图像大小相同的分割结果，U - Net是另一种流行的语义分割网络，它具有编码 - 解码结构，在医学图像分割等领域有广泛的应用。
六、计算机视觉的应用
（一）安防领域
通过目标检测和行为分析，可以监控公共场所，识别异常行为和可疑人员。
（二）自动驾驶
计算机视觉技术用于识别道路、交通标志、车辆和行人，是实现自动驾驶的关键技术之一。
（三）医疗领域
在医学影像分析中，如X光、CT、MRI图像的分析，帮助医生诊断疾病、检测病变等。
（四）工业制造
用于产品质量检测、机器人视觉引导等，提高生产效率和产品质量。
计算机视觉作为一个充满活力和潜力的领域，不断推动着人工智能技术的发展，并且在越来越多的领域发挥着不可替代的作用，随着技术的不断进步，计算机视觉将继续拓展其应用范围，为人类社会带来更多的便利和创新。
评论列表