本文目录导读：
像素（Pixel）
像素是计算机视觉中最基本的概念，它指的是图像中的一个点，每个像素都包含红、绿、蓝三个颜色通道的信息，这些信息以数字形式表示，像素的尺寸和分辨率直接影响图像的质量和视觉效果。
1、像素尺寸：像素尺寸指的是单个像素的大小，通常以微米（μm）为单位，像素尺寸越小，图像的细节越丰富，但所需的存储空间和计算资源也越多。
2、分辨率：分辨率是指图像中像素的数量，通常以横向像素数×纵向像素数表示，分辨率越高，图像越清晰，但文件大小也越大。
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颜色空间（Color Space）
颜色空间是描述图像颜色的一种方法，常见的颜色空间有RGB、HSV、Lab等。
1、RGB颜色空间：RGB颜色空间是最常见的颜色空间，它由红、绿、蓝三个颜色通道组成，每个通道的值范围从0到255，表示颜色的强度。
2、HSV颜色空间：HSV颜色空间将颜色分解为色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Value）三个维度，色调表示颜色的种类，饱和度表示颜色的纯度，亮度表示颜色的明亮程度。
3、Lab颜色空间：Lab颜色空间是CIELAB颜色空间的简化版本，它将颜色分为亮度（L）、红色绿色（a）和黄蓝色（b）三个通道，Lab颜色空间具有更好的颜色表现能力，但计算复杂度较高。
图像尺寸（Image Size）
图像尺寸指的是图像的宽度和高度，通常以像素为单位，图像尺寸影响图像的视觉效果和存储空间。
图像格式（Image Format）
图像格式是指图像存储和传输的方式，常见的图像格式有JPEG、PNG、TIFF等。
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1、JPEG：JPEG格式是一种有损压缩的图像格式，适用于存储和传输高质量的图像，JPEG格式具有较好的压缩比，但会损失一定的图像质量。
2、PNG：PNG格式是一种无损压缩的图像格式，适用于存储和传输高质量的图像，PNG格式具有较好的压缩比，但文件大小相对较大。
五、图像处理（Image Processing）
图像处理是指对图像进行一系列操作，以改善图像质量或提取图像信息，常见的图像处理方法有滤波、边缘检测、特征提取等。
1、滤波：滤波是一种用于去除图像噪声和模糊的方法，常见的滤波器有均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。
2、边缘检测：边缘检测是一种用于检测图像中边缘的方法，常见的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
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3、特征提取：特征提取是一种用于从图像中提取关键信息的方法，常见的特征提取方法有HOG（Histogram of Oriented Gradients）、SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）等。
深度学习（Deep Learning）
深度学习是近年来计算机视觉领域的一大突破，它通过模拟人脑神经元结构，实现图像识别、目标检测、图像分割等功能。
1、卷积神经网络（CNN）：CNN是一种用于图像识别和处理的深度学习模型，它通过卷积层、池化层和全连接层提取图像特征。
2、生成对抗网络（GAN）：GAN是一种用于生成图像的深度学习模型，它由生成器和判别器两部分组成，通过对抗训练生成逼真的图像。
计算机视觉基础参数涵盖了从像素到深度学习的多个方面，包括像素、颜色空间、图像尺寸、图像格式、图像处理和深度学习等，掌握这些基础参数对于计算机视觉领域的研究和应用具有重要意义，随着技术的不断发展，计算机视觉基础参数将继续扩展和更新，为我国计算机视觉领域的发展提供源源不断的动力。
标签： #计算机视觉基础参数
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