计算机视觉(computer vision):用计算机来模拟人的视觉机理获取和处理信息的能力。就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。 计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取'信息'的人工智能系统。
### 一、图像处理基础### 1.1 图像概述图像是视觉信息的重要载体，根据存储和处理方式的不同，可分为模拟图像和数字图像两大类。在计算机视觉中，我们主要处理的是数字图像，它由一系列像素点组成，每个像素点具有特定的颜色和位置信息。数字图像的处理和分析，是计算机视觉技术的基石。### 1.2 基本图像处理技术...
其实从图像处理到计算机视觉并没有特别清晰的边界,图像处理也是计算机视觉使用到的技术之一。为了得到更加清晰的边界,我们可以参照冈萨雷斯的第四版图像处理,人为地将图像处理到计算机视觉中的技术分为三个级别:低级处理、中级处理和高级处理。低级处理的输入和输出都是图像,如图像去噪、对比度增强、图像锐化。中级处理的...
图像处理器与计算机视觉是两个在图像处理领域紧密相连但又有所区别的概念。它们之间的关系和区别可以从多个维度进行探讨。 一、关系 1. 技术基础的重叠 图像处理器是计算机视觉技术实现的重要硬件基础。计算机视觉技术依赖于对图像的高效处理和分析,而图像处理器正是通过其强大的计算能力和优化的算法,为计算机视觉提供了...
在图像识别中,计算机视觉算法可以识别出图像中的物体、人脸等内容。目标跟踪则是通过连续图像序列来追踪目标的位置和运动。场景理解则是对图像中的场景和语义进行理解,例如识别出室内或室外场景、人类活动等。 三、图像处理与计算机视觉的应用 图像处理和计算机视觉的应用非常广泛,几乎涉及到了各个领域。在医学领域,它...
要实现计算机视觉必须有图像处理的帮助,而图像处理倚仗与模式识别的有效运用,而模式识别是人工智能领域的一个重要分支,人工智能与机器学习密不可分。纵观一切关系,发现计算机视觉的应用服务于机器学习,各个环节缺一不可,相辅相成。 计算机视觉 计算机...
计算机视觉是指计算机通过摄像机和图像处理算法,模拟和实现对真实世界的感知和理解能力。计算机视觉从图像中提取有用的信息,并进行分析、理解和识别。计算机视觉技术的应用包括人脸识别、目标跟踪、图像检索、自动驾驶等领域。 二、应用领域 1.医学图像处理与计算机辅助诊断 医学图像处理和计算机视觉技术在医学影像诊断中发挥...
图像处理与机器视觉是紧密相关但又有所区别的领域。图像处理着重于对图像进行数字化处理和改善,使其更加清晰、美观和易于分析。而机器视觉则是一种模拟人类视觉能力的技术,通过计算机视觉算法和模型来实现对图像的理解和解释。两者相互依赖,图像处理为机器视觉提供了数据处理和预处理的基础,而机器视觉则借助图像处理的技术...
特征提取与目标检测：计算机视觉的目标检测和识别任务需要从输入图像中提取特征。在此过程中，图像处理技术如边缘检测、图像分割等被广泛应用，帮助计算机视觉系统捕获和表示图像中的重要信息。三维建模与虚拟现实：计算机图形学的三维建模技术为虚拟现实应用提供了基础，而计算机视觉则可用于跟踪用户在虚拟环境中的位置和姿态...
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,高效地实现了大量图像处理和计算机视觉算法。本书基于成熟的OpenCV库,采用Python语言,通过大量的实际应用案例,介绍图像处理和计算机视觉算法。书中的案例以最近几年的最新科研进展为主,如人脸识别、目标跟踪、二维码识别、手势识别等。读者通过这些实用案例可以快速透彻理解算法理论,同时提高...