目录
3.3 目标检测算法（如 YOLO、Faster R - CNN）
3.4 图像分割算法（如 U - Net、Mask R - CNN ）
一、计算机视觉：开启智能视觉新时代
在科技飞速发展的今天，计算机视觉作为人工智能领域的璀璨明星，正以前所未有的速度改变着我们的生活。从智能手机中的人脸识别解锁，到自动驾驶汽车在复杂路况下的精准导航；从工业生产线上的智能检测，到医疗影像诊断中的辅助决策，计算机视觉的身影无处不在，它让计算机拥有了 “看” 和 “理解” 世界的能力，为我们开启了一个全新的智能视觉新时代。
计算机视觉，简单来说，就是让计算机像人类一样理解和解释图像与视频信息。它并非简单的图像识别，而是涉及到图像处理、模式识别、机器学习、深度学习等多领域的交叉学科，致力于让计算机从图像或视频中提取有价值的信息，并据此做出决策。例如，在交通监控中，计算机视觉系统能够实时识别车辆、行人以及交通标志，判断交通状况，为交通管理提供数据支持；在安防领域，它可以通过人脸识别技术，快速准确地识别出目标人物，实现安全监控和身份验证。
二、计算机视觉算法的工作原理
2.1 图像获取与预处理
计算机视觉算法的第一步是图像获取，这通常借助摄像机、传感器等设备来完成。这些设备将现实世界中的图像或视频转换为数字信号，为后续的处理提供数据基础。例如，在安防监控系统中，摄像头会实时采集周围环境的图像；在自动驾驶汽车上，各类传感器则不断收集车辆行驶过程中的视觉信息 。
然而，采集到的原始图像往往存在各种问题，如噪声干扰、对比度低等，这就需要进行预处理。预处理的目的是消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而改进后续特征抽取、图像分割、匹配和识别的可靠性。常见的预处理操作包括去噪、增强对比度、灰度化、归一化等。比如，通过高斯滤波可以去除图像中的高斯噪声，让图像更加平滑；直方图均衡化则能增强图像的对比度，使图像细节更加清晰，就像我们在拍照后对照片进行简单的调色处理，让画面更加生动。
2.2 特征提取与分析识别
经过预处理后的图像，接下来就要进行特征提取。特征提取是计算机视觉算法的关键环节，它的目的是从图像中提取出对分类或识别任务有用的信息，这些信息可以是图像中的局部结构，如边缘、角点、纹理等。例如，在识别一张汽车的图片时，汽车的轮廓边缘、车灯和轮毂等独特的角点以及车身的纹理都可能是重要的特征。
传统的特征提取方法有很多，如尺度不变特征变换（SIFT）、加速稳健特征（SURF）、方向梯度直方图（HOG）等。SIFT 算法能够在不同的尺度空间上查找关键点，并计算出关键点的方向，这些关键点对旋转、尺度缩放、亮度变化等具有不变性，在图像匹配、目标识别等任务中表现出色。HOG 特征则是通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征，在行人检测等领域应用广泛。
随着深度学习的发展，卷积神经网络（CNN）成为了特征提取的强大工具。CNN 通过卷积层、池化层和全连接层等结构，能够自动学习图像的层次化特征表示，从低级的边缘、纹理特征到高级的语义特征，都能有效地提取出来。例如，在图像分类任务中，CNN 可以学习到不同类别图像的独特特征，从而准确地判断图像所属的类别。
在完成特征提取后，就进入了分析识别阶段。这一阶段使用机器学习或深度学习模型对提取到的特征进行分析，从而进行分类、检测、分割等任务。以图像分类为例，模型会根据提取到的特征，判断图像属于哪个预定义的类别，如判断一张图片是猫还是狗；在目标检测任务中，模型不仅要识别出图像中的对象类别，还要确定对象在图像中的位置，像在一幅街景图像中，检测出车辆、行人、交通标志等物体的位置和类别；图像分割则是将图像划分为不同的区域，每个区域对应一个物体或背景，比如在医学图像分析中，精确分割出肿瘤或器官的边界，为医生提供辅助诊断。
三、常见计算机视觉算法解析
计算机视觉领域中，各种算法犹如璀璨星辰，各自闪耀着独特的光芒，推动着这一领域不断向前发展。下面，我们将深入探讨几种常见且具有代表性的计算机视觉算法 。
3.1 卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像）而设计的深度学习模型，它通过模拟人类视觉系统的工作原理，从图像中自动学习特征，并进行分类、检测、分割等任务。CNN 的核心组件是卷积层，它通过卷积核（Filter）在输入图像上滑动，计算局部区域的加权和，生成特征图（Feature Mapÿ