计算机视觉算法总结

计算机视觉算法是一类旨在从图像或视频中自动提取、分析和理解视觉信息的算法。 这些算法已在各个领域广泛应用，包括对象检测和识别、图像分割、动作识别、医学成像和自动驾驶。
以下是计算机视觉算法的一些主要类别：
图像处理算法
图像增强： 提高图像质量、可视性和对比度。
图像分割： 将图像分割成不同的区域或对象。
边缘检测： 检测图像中物体的边缘和轮廓。
特征提取算法
颜色直方图： 根据颜色分布描述图像。
局部二值模式 (LBP)： 描述图像中局部纹理模式。
尺度不变特征转换 (SIFT)： 检测和描述图像中的关键点。
对象检测和识别算法
卷积神经网络 (CNN)： 基于深度学习的技术，用于识别和定位图像中的对象。
支持向量机 (SVM)： 统计学习算法，用于将对象分类为不同的类别。
YOLO (You Only Look Once)： 快速而准确的对象检测算法。
图像分割算法
阈值分割： 根据像素值将图像分割为不同的区域。
区域增长分割： 从种子像素开始，将相似的像素分组。
图分割： 根据像素之间的相似性和连通性将图像视为图。
动作识别算法
光流算法： 估计图像序列中的像素运动。
时序卷积网络 (TCN)： 用于从视频中识别动作的神经网络。
LSTM 网络： 用于处理顺序数据的循环神经网络。
其他计算机视觉算法
图像配准： 将两幅或多幅图像对齐，使其具有相同坐标系。
图像检索： 根据视觉相似性搜索图像。
人脸识别： 识别和验证图像或视频中的人脸。
算法评估
计算机视觉算法的性能通常根据以下指标进行评估：
精度： 正确识别的对象或区域的比例。
召回率： 找到所有相关对象的比例。
速度： 执行算法所需的时间。