计算机视觉简介

前言

计算机视觉是一门涉及人工智能、电子工程、数学和计算机科学等多学科的交叉学科，它致力于开发能够从图像或视频中获取信息的硬件和软件工具。其应用场景包括但不限于自动驾驶、安全监控、医疗影像分析、机器人技术等。

图像基础

1. 图像矩阵

计算机视觉的研究离不开图像类型的理解和处理。图像是一种数字信号，可以表示为一个由像素构成的二维矩阵。在彩色图像中，每个像素点由红、绿、蓝三原色组成，形成一个三维矩阵。

2. 像素值

图像中每个像素点都有自己的像素值，代表了该点的颜色信息。在灰度图像中，像素值为0代表黑色，255代表白色。在彩色图像中，像素值由RGB三个通道的像素值组成。

3. 图像滤波

图像滤波是一种常用的图像处理方法，主要应用于去噪、模糊、锐化等方面。滤波器是图像处理中常用的工具之一，常用的滤波器有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

目标检测

1. 图像分类

图像分类是指将一个图片分到已知的多个类别中的一个。通常采用卷积神经网络（CNN）进行训练和分类。

2. 目标检测

目标检测是指给定一张图片，检测出其中所有的目标物体并对其进行定位和分类。目标检测可采用 Faster RCNN、YOLO、SSD 等方法。

结论

计算机视觉是一门复杂而又有用的学科，它包含了图像基础、目标检测等多个方面。可以应用于各种场景，如自动驾驶、安防监控等。