本文目录导读：
图片来源于网络，如有侵权联系删除
计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支，近年来在各个行业得到了广泛应用，计算机视觉技术通过模拟人类视觉系统，使计算机能够从图像或视频中提取信息、进行理解和处理，本文将详细介绍计算机视觉领域中的常用技术，帮助读者更好地了解这一领域。
计算机视觉常用技术种类
1、图像预处理技术
图像预处理是计算机视觉任务的基础，主要包括图像去噪、图像增强、图像分割等。
（1）图像去噪：去除图像中的噪声，提高图像质量，常用的去噪方法有中值滤波、高斯滤波、小波变换等。
（2）图像增强：调整图像的亮度、对比度、饱和度等参数，使图像更易于分析，常用的增强方法有直方图均衡化、对比度拉伸、边缘检测等。
（3）图像分割：将图像分割成若干个区域，以便进行后续处理，常用的分割方法有基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘的分割等。
2、特征提取技术
特征提取是将图像或视频中的关键信息提取出来，为后续处理提供依据，常用的特征提取方法有：
（1）颜色特征：包括颜色直方图、颜色矩、颜色矩特征等。
（2）纹理特征：包括灰度共生矩阵、局部二值模式、小波特征等。
（3）形状特征：包括Hausdorff距离、轮廓特征、角点特征等。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
3、目标检测与识别技术
目标检测与识别是计算机视觉中的核心任务，主要包括：
（1）目标检测：确定图像中感兴趣区域的位置，常用的检测方法有基于背景减法、基于光流法、基于深度学习等。
（2）目标识别：对检测到的目标进行分类，常用的识别方法有基于传统机器学习、基于深度学习等。
4、3D重建与视觉SLAM
3D重建是将二维图像转换为三维模型，视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是在移动过程中同时进行定位和建图，常用的方法有：
（1）多视图几何：通过多个视角的图像，求解物体的三维结构。
（2）结构光扫描：利用结构光投影，获取物体的三维信息。
（3）视觉SLAM：利用相机运动和图像信息，实现实时定位和建图。
5、视频处理技术
视频处理是计算机视觉领域的重要应用之一，主要包括：
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（1）视频分割：将视频分割成多个帧，便于后续处理。
（2）目标跟踪：在视频序列中跟踪目标运动。
（3）动作识别：识别视频中的人物动作。
6、深度学习在计算机视觉中的应用
深度学习在计算机视觉领域取得了显著成果，主要包括：
（1）卷积神经网络（CNN）：用于图像分类、目标检测、图像分割等任务。
（2）循环神经网络（RNN）：用于视频处理、语音识别等任务。
（3）生成对抗网络（GAN）：用于图像生成、风格迁移等任务。
计算机视觉技术不断发展，为各行各业带来了便利，本文介绍了计算机视觉领域中的常用技术，包括图像预处理、特征提取、目标检测与识别、3D重建与视觉SLAM、视频处理以及深度学习等，掌握这些技术，有助于推动计算机视觉在更多领域的应用。
标签： #计算机视觉中的常用技术有哪些
评论列表