本文目录导读：
图片来源于网络，如有侵权联系删除
随着科技的飞速发展，计算机视觉技术在图形图像识别领域取得了显著的成果，计算机视觉技术是将人类的视觉感知能力赋予计算机，使其能够像人一样“看”到图像、视频，并从中提取有用的信息，本文将从计算机视觉原理出发，探讨其在图形图像识别领域的应用。
计算机视觉原理
1、图像获取
计算机视觉的基础是图像获取，图像获取的方法主要有两种：一种是直接从摄像头获取图像，另一种是通过扫描仪、相机等设备获取图像。
2、图像预处理
图像预处理是对获取到的图像进行一系列处理，以提高后续处理的效果，常见的图像预处理方法有：灰度化、二值化、滤波、边缘检测等。
3、特征提取
特征提取是计算机视觉的核心环节，通过对图像进行分析，提取出具有代表性的特征，常见的特征提取方法有：HOG（Histogram of Oriented Gradients）、SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、SURF（Speeded Up Robust Features）等。
4、特征匹配
图片来源于网络，如有侵权联系删除
特征匹配是将提取到的特征与已知模型进行匹配，以确定图像中的目标，常见的特征匹配方法有：最近邻匹配、比值测试、迭代最近点算法等。
5、目标识别与分类
在特征匹配的基础上，对图像中的目标进行识别与分类，常见的识别与分类方法有：支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等。
计算机视觉在图形图像识别领域的应用
1、面部识别
面部识别是计算机视觉在图形图像识别领域的典型应用，通过提取人脸特征，实现人脸识别、人脸检测等功能，在安防、门禁、支付等领域具有广泛的应用前景。
2、文本识别
文本识别是将图像中的文字信息提取出来，实现文字识别、文字识别率提高等功能，在OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）领域具有广泛应用。
3、图像分类
图片来源于网络，如有侵权联系删除
图像分类是将图像划分为不同的类别，在图像分类任务中，计算机视觉技术可以根据图像特征自动将图像划分为植物、动物、人物等类别。
4、视频分析
视频分析是计算机视觉在图形图像识别领域的又一重要应用，通过对视频进行实时分析，实现运动检测、目标跟踪等功能，在交通监控、智能监控等领域具有广泛应用。
5、医学图像识别
医学图像识别是计算机视觉在图形图像识别领域的又一重要应用，通过对医学图像进行分析，实现病变检测、疾病诊断等功能，在医学领域具有广泛的应用前景。
计算机视觉技术在图形图像识别领域具有广泛的应用前景，随着技术的不断发展，计算机视觉在图形图像识别领域的应用将更加广泛，为人类生活带来更多便利，本文从计算机视觉原理出发，探讨了其在图形图像识别领域的应用，旨在为相关领域的研究提供参考。
标签： #计算机视觉原理及应用图形图像
评论列表