计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它让计算机能够像人类一样“看”和理解图像和视频。本教程将为您介绍计算机视觉的基础知识。
基础概念
- 图像处理：对图像进行操作，如滤波、边缘检测等。
- 特征提取：从图像中提取有用的信息，如颜色、纹理等。
- 目标检测：识别图像中的特定对象。
- 图像识别：识别图像中的内容，如动物、物体等。
常用工具和库
- OpenCV：一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。
- TensorFlow：一个广泛使用的深度学习框架，可以用于构建复杂的计算机视觉模型。
- PyTorch：另一个流行的深度学习框架，以其动态计算图和易于使用的API而闻名。
快速开始
- 安装必要的库：
pip install opencv-python tensorflow torchvision - 下载一个简单的图像，例如：
wget https://example.com/sample_image.jpg - 使用OpenCV读取图像：
cv2.imread('sample_image.jpg') - 使用TensorFlow加载预训练的模型：
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True) - 对图像进行预测：
predictions = model(sample_image.jpg)
扩展阅读
希望这个教程能帮助您入门计算机视觉！🤖