计算机视觉和图像算法

图像处理基础
计算机视觉和图像算法研究如何让计算机从图像中提取有意义的信息。 图像处理是第一步，涉及调整图像亮度、对比度和其他基本属性。 常用技术包括直方图均衡化、卷积和形态学运算。
特征提取
特征提取是识别图像中重要模式的过程。 常见的特征类型包括形状、颜色、纹理和边缘。 特征描述符用于量化这些特征，以便算法可以比较不同的图像。 流行的特征描述符包括局部二进制模式 (LBP) 和尺度不变特征变换 (SIFT)。
分类和检测
分类算法将图像分配到预定义的类别。 常见的分类方法包括支持向量机 (SVM)、决策树和卷积神经网络 (CNN)。 检测算法识别图像中的特定物体或场景。 滑动窗口和区域建议网络 (RPN) 是用于对象检测的常用技术。
图像合成和编辑
计算机视觉还用于生成和编辑图像。 图像合成算法可以使用算法训练数据创建逼真的图像。 图像编辑工具可以使用图像处理和特征提取技术来增强或修改现有图像。
应用
计算机视觉和图像算法在广泛的应用中至关重要，包括：
医学影像诊断
自动驾驶
人脸识别
图像搜索
视频分析
这些算法不断发展，随着计算能力和机器学习技术的进步，它们的潜力也在不断扩大。 它们有望彻底改变我们与视觉信息的交互方式。