本文目录导读：
计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，近年来在各个行业中得到了广泛的应用，对于初学者来说，计算机视觉的学习过程充满了挑战，本文将从零开始，详细介绍计算机视觉的基础知识，帮助读者顺利开启图像处理的学习之旅。
什么是计算机视觉？
计算机视觉是研究如何让计算机通过图像和视频等视觉信息，实现对周围环境的感知和理解，计算机视觉就是让机器具备“看”的能力，它涉及图像处理、机器学习、模式识别等多个领域，旨在让计算机能够像人类一样“看”懂世界。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
计算机视觉的基础知识
1、图像处理
图像处理是计算机视觉的基础，它主要包括图像增强、图像分割、特征提取等环节，以下是几个常见的图像处理技术：
（1）图像增强：通过对图像进行一系列的数学运算，提高图像质量，使其更易于后续处理，直方图均衡化、对比度增强等。
（2）图像分割：将图像分割成若干个互不重叠的区域，以便进行后续处理，常用的图像分割方法有阈值分割、边缘检测、区域生长等。
（3）特征提取：从图像中提取具有代表性的特征，用于后续的图像识别和分类，常见的特征提取方法有颜色特征、纹理特征、形状特征等。
2、机器学习
机器学习是计算机视觉的核心技术，它通过训练数据集，让计算机学会识别和分类图像，常见的机器学习方法有监督学习、无监督学习、半监督学习等，以下是几种常见的机器学习算法：
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（1）监督学习：通过标注好的数据集，让计算机学会对未知数据进行分类或回归，常见的监督学习方法有支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。
（2）无监督学习：通过对未标注的数据集进行分析，发现数据中的潜在规律，常见的无监督学习方法有聚类、降维等。
（3）半监督学习：结合标注数据和未标注数据，提高模型的泛化能力，常见的半监督学习方法有标签传播、图嵌入等。
3、模式识别
模式识别是计算机视觉的高级阶段，它通过分析图像中的特征，实现对图像的识别和分类，常见的模式识别方法有贝叶斯分类器、隐马尔可夫模型（HMM）、深度学习等。
计算机视觉的应用
计算机视觉技术在各个领域都有广泛的应用，以下列举几个典型的应用场景：
1、图像识别：人脸识别、车牌识别、物体识别等。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、视频分析：运动检测、目标跟踪、视频检索等。
3、辅助驾驶：车辆检测、行人检测、车道线检测等。
4、医学影像：病变检测、图像分割、疾病诊断等。
5、机器人视觉：物体识别、路径规划、场景理解等。
计算机视觉作为一门充满挑战和机遇的学科，其应用前景广阔，通过本文的学习，相信读者已经对计算机视觉有了初步的认识，在今后的学习过程中，不断积累知识、拓展视野，相信你将在这个领域取得优异的成绩。
标签： #计算机视觉零基础入门
评论列表