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“看”和理解图像和视频。以下是一些计算机视觉的基础概念和关键技术。

基础概念

  • 图像处理：对图像进行增强、滤波、边缘检测等操作，以便更好地进行后续分析。
  • 特征提取：从图像中提取有用的信息，如颜色、形状、纹理等。
  • 目标检测：识别图像中的对象，并定位它们的位置。
  • 图像分类：将图像分为不同的类别，如猫、狗、植物等。

关键技术

  • 卷积神经网络（CNN）：在图像识别和分类任务中取得了巨大成功。
  • 深度学习：通过多层神经网络学习数据中的复杂模式。
  • 光学字符识别（OCR）：从图像中识别和提取文字。

实用工具和库

  • 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算法。
  • TensorFlow：一个由Google开发的深度学习框架。
  • PyTorch：另一个流行的深度学习框架。

扩展阅读

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计算机视觉示例