计算机视觉涉及图像与视频处理，其核心是利用计算机技术解析视觉信息。本内容概述了计算机视觉的基本概念，涵盖了解析图像和视频的关键技术，旨在为读者提供全面了解计算机视觉领域的入门知识。
本文目录导读：
计算机视觉，作为人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够“看”懂图像和视频，它通过模仿人类视觉系统，使计算机能够识别、分析和理解图像中的信息，本文将为您详细解析计算机视觉的基本知识，带您领略这一领域的神奇魅力。
计算机视觉的基本概念
1、图像与像素
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图像是计算机视觉处理的对象，它由像素组成，像素是图像的基本单元，通常用二维坐标表示，在计算机中，图像通常以数字形式存储，称为数字图像。
2、视觉感知与图像处理
视觉感知是指人类通过眼睛接收外部世界信息的过程，图像处理是对图像进行分析、增强、转换和识别等一系列操作的过程，目的是提取图像中的有用信息。
3、计算机视觉任务
计算机视觉任务主要包括以下几类：
（1）图像分类：将图像划分为不同的类别，如猫、狗、植物等。
（2）目标检测：定位图像中的目标物体，并给出其位置和大小。
（3）图像分割：将图像分割成若干个区域，每个区域代表图像中的一个对象。
（4）姿态估计：估计图像中人物的姿态，如坐、立、跑等。
（5）行为识别：识别图像中的人物行为，如走路、跳舞、打篮球等。
计算机视觉关键技术
1、特征提取
特征提取是计算机视觉中的核心步骤，旨在从图像中提取出具有区分性的信息，常用的特征提取方法包括：
（1）基于传统图像处理的方法：如边缘检测、角点检测等。
（2）基于深度学习的方法：如卷积神经网络（CNN）等。
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2、目标检测与跟踪
目标检测是计算机视觉中的关键技术之一，旨在从图像中定位和识别目标，常用的目标检测方法包括：
（1）基于传统图像处理的方法：如基于区域生长、基于模板匹配等。
（2）基于深度学习的方法：如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。
目标跟踪是在视频序列中跟踪目标物体的过程，常用的目标跟踪方法包括：
（1）基于光流的方法：如Lucas-Kanade算法、SUMO算法等。
（2）基于深度学习的方法：如Siamese网络、跟踪器网络等。
3、图像分割
图像分割是将图像分割成若干个区域的过程，常用的图像分割方法包括：
（1）基于传统图像处理的方法：如基于阈值、基于边缘、基于区域生长等。
（2）基于深度学习的方法：如U-Net、Mask R-CNN等。
4、姿态估计与行为识别
姿态估计是估计图像中人物的姿态，常用的姿态估计方法包括：
（1）基于传统图像处理的方法：如基于骨骼、基于关键点等。
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（2）基于深度学习的方法：如PoseNet、HRNet等。
行为识别是识别图像中的人物行为，常用的行为识别方法包括：
（1）基于传统图像处理的方法：如基于时空特征、基于运动模型等。
（2）基于深度学习的方法：如Temporal Convolutional Network（TCN）、Dynamic Convolutional Network（DCN）等。
计算机视觉的应用
计算机视觉技术在众多领域有着广泛的应用，如：
1、人工智能助手：如人脸识别、手势识别等。
2、无人驾驶：如车道线检测、障碍物检测等。
3、医学影像：如病变检测、疾病诊断等。
4、安全监控：如人脸识别、行为识别等。
5、视频分析：如视频摘要、视频检索等。
计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支，在图像与视频处理方面具有广泛的应用前景，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，为我们的生活带来更多便利。
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