计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它致力于让计算机能够“看”懂世界。本书详细介绍了计算机视觉的基本算法和应用，旨在帮助读者全面了解这一领域的知识。
目录
引言
计算机视觉技术近年来取得了长足的进步，已经广泛应用于安防监控、自动驾驶、医疗影像等领域。本书将从基础概念开始，逐步深入到各种算法和应用。
基础概念
计算机视觉的基础概念包括像素、图像、图像处理、特征提取等。以下是一些基本概念：
- 像素：图像的最小单位，通常用数字表示。
- 图像：由像素组成的二维数组。
- 图像处理：对图像进行一系列操作，如滤波、增强、分割等。
- 特征提取：从图像中提取出有助于识别和分类的特征。
图像处理算法
图像处理算法是计算机视觉的基础，以下是一些常见的图像处理算法：
- 滤波：去除图像噪声，如均值滤波、高斯滤波等。
- 边缘检测：检测图像中的边缘，如Sobel算子、Canny算子等。
- 形态学操作：对图像进行膨胀、腐蚀等操作，如开运算、闭运算等。
目标检测与识别
目标检测与识别是计算机视觉的核心任务，以下是一些常见的目标检测与识别算法：
- 基于传统方法的目标检测：如HOG+SVM、Haar特征等。
- 基于深度学习的方法：如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。
深度学习在计算机视觉中的应用
深度学习在计算机视觉领域取得了显著的成果，以下是一些深度学习在计算机视觉中的应用：
- 卷积神经网络（CNN）：用于图像分类、目标检测等任务。
- 生成对抗网络（GAN）：用于图像生成、风格迁移等任务。
计算机视觉应用实例
计算机视觉技术在各个领域都有广泛的应用，以下是一些实例：
- 安防监控：人脸识别、车辆识别等。
- 自动驾驶：车道线检测、障碍物检测等。
- 医疗影像：病变检测、疾病诊断等。
总结
计算机视觉技术是一个充满活力的研究领域，本书为您提供了一个全面了解计算机视觉算法与应用的途径。希望本书能对您在计算机视觉领域的学习和研究有所帮助。