计算机视觉的基础是图像处理、机器学习和人工智能。其核心基础包括图像采集、预处理、特征提取、模型训练与识别等关键技术。通过这些技术，计算机视觉能够实现对图像的自动分析、理解和应用。
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，近年来取得了飞速的发展，从简单的图像识别到复杂的场景理解，计算机视觉技术已经在各个领域发挥着重要作用，要想深入了解并掌握计算机视觉技术，首先需要了解其核心基础与关键技术，本文将从以下几个方面对计算机视觉的基础进行详细介绍。
图像处理基础
1、图像表示
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计算机视觉中的图像处理主要涉及图像的表示、处理和分析，图像表示是计算机视觉的基础，常用的图像表示方法有像素级表示、频率域表示和空间域表示等，像素级表示是将图像视为一个二维数组，每个元素代表一个像素点的灰度值；频率域表示则是将图像分解为不同频率的成分，便于分析图像的纹理和结构；空间域表示则是直接对图像的像素值进行操作，如滤波、边缘检测等。
2、图像处理算法
图像处理算法主要包括滤波、边缘检测、特征提取、图像分割等，滤波算法可以去除图像噪声，提高图像质量；边缘检测算法可以提取图像中的边缘信息，为后续处理提供基础；特征提取算法可以从图像中提取具有区分性的特征，如颜色、纹理、形状等；图像分割则是将图像划分为若干个区域，便于后续处理。
机器学习基础
1、监督学习
监督学习是计算机视觉中常用的学习方式，其主要任务是通过对标注数据进行学习，建立输入与输出之间的映射关系，常见的监督学习方法包括线性回归、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等。
2、无监督学习
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无监督学习是指在没有标注数据的情况下，通过学习数据之间的关系，发现数据中的潜在结构，常见的无监督学习方法包括聚类、主成分分析、自编码器等。
3、强化学习
强化学习是一种通过与环境交互，学习最优策略的方法，在计算机视觉领域，强化学习可以用于目标跟踪、机器人导航等任务。
深度学习基础
1、卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络是计算机视觉领域最常用的深度学习模型，具有局部感知、参数共享和层次化结构等特点，CNN在图像分类、目标检测、图像分割等领域取得了显著成果。
2、生成对抗网络（GAN）
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生成对抗网络是一种由生成器和判别器组成的对抗性学习模型，可以生成具有真实感的高质量图像，GAN在图像生成、图像修复、风格迁移等领域具有广泛的应用。
3、注意力机制
注意力机制是一种用于提高模型在处理复杂任务时，关注重要信息的能力，在计算机视觉领域，注意力机制可以用于目标检测、图像分割、图像识别等任务。
计算机视觉的基础涵盖了图像处理、机器学习和深度学习等多个方面，了解并掌握这些基础，有助于我们更好地理解和应用计算机视觉技术，随着人工智能技术的不断发展，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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