计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它使计算机能够从图像或视频中提取信息和理解内容。以下是一些计算机视觉的基础知识：

1. 图像处理

图像处理是计算机视觉的基础，它涉及对图像进行各种操作，如滤波、边缘检测、特征提取等。

  • 图像滤波：用于去除图像噪声，提高图像质量。
  • 边缘检测：用于检测图像中的边缘，是许多计算机视觉任务的关键步骤。
  • 特征提取：用于从图像中提取可识别的特征，如颜色、纹理、形状等。

2. 深度学习

深度学习是近年来计算机视觉领域取得巨大进步的关键技术。以下是一些常用的深度学习模型：

  • 卷积神经网络（CNN）：特别适用于图像识别和分类任务。
  • 循环神经网络（RNN）：适用于处理序列数据，如视频。
  • 生成对抗网络（GAN）：用于生成逼真的图像和视频。

3. 应用场景

计算机视觉技术在许多领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：

  • 人脸识别：用于身份验证和监控。
  • 自动驾驶：用于车辆检测、路径规划和障碍物识别。
  • 医学影像分析：用于疾病诊断和图像分割。

Image Processing

4. 本站链接

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