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“看”和理解图像和视频。以下是计算机视觉基础的一些关键概念。
什么是计算机视觉？
计算机视觉是使计算机能够通过图像和视频捕捉和解释视觉信息的技术。它模拟人类的视觉感知，使计算机能够识别、分析和理解图像内容。
计算机视觉的应用
计算机视觉在许多领域都有应用，包括：
- 安防监控：识别和追踪异常行为。
- 医疗诊断：辅助医生进行疾病诊断。
- 自动驾驶：使汽车能够“看”并理解周围环境。
- 图像识别：识别照片中的对象和场景。
计算机视觉的关键技术
- 图像处理：对图像进行增强、滤波、分割等操作。
- 特征提取：从图像中提取有助于识别和分类的特征。
- 机器学习：使用算法使计算机从数据中学习并做出预测。
扩展阅读
想要深入了解计算机视觉？请访问我们的 深度学习教程 页面。
图像处理
图像处理是计算机视觉的基础。以下是一些常见的图像处理技术：
- 灰度化：将彩色图像转换为灰度图像。
- 滤波：去除图像中的噪声。
- 边缘检测：检测图像中的边缘。
特征提取
特征提取是计算机视觉中的关键步骤。以下是一些常用的特征提取方法：
- SIFT（尺度不变特征变换）：在图像中检测关键点。
- HOG（方向梯度直方图）：用于描述图像的形状。
SIFT 关键点
机器学习
机器学习在计算机视觉中扮演着重要角色。以下是一些常用的机器学习算法：
- 支持向量机（SVM）：用于分类和回归。
- 卷积神经网络（CNN）：在图像识别和分类任务中表现优异。
卷积神经网络
希望这些信息能帮助您更好地理解计算机视觉的基础。如果您有任何疑问，请随时在评论区留言。