计算机视觉基础知识考试涵盖核心概念与关键技术解析，包括图像处理、特征提取、机器学习等内容。考生需掌握图像表示、变换、增强、特征提取、分类与识别等基础理论，以及深度学习、神经网络等前沿技术。
本文目录导读：
计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它旨在使计算机能够像人类一样“看”懂图像和视频，随着深度学习等技术的飞速发展，计算机视觉在图像识别、目标检测、图像分割、人脸识别等领域取得了显著的成果，本文将从计算机视觉基础知识出发，探讨其核心概念与关键技术。
核心概念
1、图像与视频
图像是计算机视觉研究的对象，它由像素组成，每个像素包含颜色和亮度信息，视频则是连续的图像序列，通过时间序列分析，可以捕捉到物体的运动和变化。
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2、图像处理
图像处理是计算机视觉的基础，它包括图像增强、滤波、边缘检测、特征提取等操作，图像处理旨在提高图像质量，提取图像中的有用信息。
3、特征提取
特征提取是将图像中的有用信息转化为计算机可以处理的数字信号的过程，常见的特征提取方法有SIFT、SURF、HOG等。
4、模型分类
计算机视觉中的模型分类包括监督学习、无监督学习和半监督学习，监督学习需要标注数据，无监督学习不需要标注数据，半监督学习则介于两者之间。
5、机器学习与深度学习
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机器学习是计算机视觉的核心技术之一，它使计算机能够从数据中学习并作出决策，深度学习是机器学习的一种，它通过模拟人脑神经网络结构，实现了在图像识别、语音识别等领域的突破。
关键技术
1、卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络是深度学习在计算机视觉领域的核心技术，它通过模拟人脑视觉皮层的处理机制，实现了图像识别、目标检测等任务，CNN主要由卷积层、池化层、全连接层等组成。
2、生成对抗网络（GAN）
生成对抗网络是一种无监督学习模型，由生成器和判别器两部分组成，生成器负责生成数据，判别器负责判断数据是否真实，GAN在图像生成、图像修复等领域具有广泛的应用。
3、人脸识别
人脸识别是计算机视觉领域的重要应用之一，它通过分析人脸图像中的特征，实现对人脸的识别，常见的人脸识别方法有基于特征的方法、基于深度学习的方法等。
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4、目标检测
目标检测是计算机视觉领域的关键技术，它旨在识别图像中的物体并定位其位置，常见的目标检测方法有R-CNN、SSD、YOLO等。
5、图像分割
图像分割是将图像划分为若干个互不重叠的区域的过程，常见的图像分割方法有基于阈值的方法、基于区域的方法、基于图的方法等。
计算机视觉基础知识涵盖了图像与视频、图像处理、特征提取、模型分类、机器学习与深度学习等多个方面，掌握这些基础知识，有助于我们更好地理解和应用计算机视觉技术，随着技术的不断发展，计算机视觉将在更多领域发挥重要作用。
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