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计算机视觉概述
计算机视觉是研究如何让计算机像人一样感知和理解周围环境的一门学科，它涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个领域，随着深度学习技术的快速发展，计算机视觉在各个领域得到了广泛应用，如人脸识别、图像识别、自动驾驶等。
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图像处理基础
1、图像基本概念
图像是计算机视觉的基础，主要包括像素、分辨率、灰度值、色彩等概念。
（1）像素：图像的最小单位，由红、绿、蓝三个颜色通道组成。
（2）分辨率：表示图像中像素的数量，通常以像素/英寸（PPI）或像素/厘米（DPI）表示。
（3）灰度值：表示像素的亮度，取值范围通常为0（黑色）到255（白色）。
（4）色彩：表示像素的颜色，通常使用红、绿、蓝三个颜色通道的值来表示。
2、图像处理技术
图像处理是对图像进行一系列操作，以改善图像质量、提取图像特征或进行图像分析，常见的图像处理技术包括：
（1）滤波：去除图像噪声，如高斯滤波、中值滤波等。
（2）边缘检测：提取图像边缘，如Sobel算子、Canny算子等。
（3）形态学操作：对图像进行膨胀、腐蚀等操作，如开运算、闭运算等。
（4）图像分割：将图像划分为若干区域，如阈值分割、边缘分割等。
特征提取与匹配
1、特征提取
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特征提取是计算机视觉中的关键步骤，旨在从图像中提取具有区分性的特征，以便后续的匹配、分类等任务，常见的特征提取方法包括：
（1）颜色特征：如颜色直方图、颜色矩等。
（2）纹理特征：如灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等。
（3）形状特征：如Hu矩、傅里叶描述符等。
2、特征匹配
特征匹配是指将不同图像或同一图像在不同时刻的特征进行匹配，以实现图像配准、跟踪等任务，常见的特征匹配算法包括：
（1）最近邻匹配：计算特征之间的距离，选择距离最近的匹配对。
（2）比值测试匹配：计算特征之间的比值，选择比值最接近1的匹配对。
（3）随机抽样一致性（RANSAC）算法：用于解决匹配过程中出现的错误匹配问题。
目标检测与识别
1、目标检测
目标检测是指从图像中定位并识别出感兴趣的目标，常见的目标检测算法包括：
（1）基于模板匹配的方法：如模板匹配、形态学匹配等。
（2）基于特征的方法：如HOG（方向梯度直方图）、SIFT（尺度不变特征变换）等。
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（3）基于深度学习的方法：如R-CNN、Faster R-CNN等。
2、目标识别
目标识别是指从图像中识别出特定类别的目标，常见的目标识别算法包括：
（1）基于统计学习的方法：如支持向量机（SVM）、K最近邻（KNN）等。
（2）基于深度学习的方法：如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
计算机视觉应用
计算机视觉在各个领域都有广泛的应用，以下列举一些典型应用：
1、人脸识别：如智能门禁、手机解锁等。
2、图像识别：如医学图像分析、卫星图像处理等。
3、自动驾驶：如车道线检测、障碍物识别等。
4、视频分析：如行为识别、视频监控等。
5、机器人视觉：如物体识别、路径规划等。
计算机视觉作为一门新兴学科，在各个领域都有着巨大的应用前景，随着技术的不断发展，计算机视觉将会在更多领域发挥重要作用。
标签： #计算机视觉基本知识点
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