目标检测 系统结构框图

目标检测是计算机视觉领域中的重要任务，其目标是在图像或视频中识别出特定类别的物体，并将其位置框出。目标检测的系统结构框图通常包含以下几个主要步骤：

1. 图像预处理：对输入的图像进行预处理，包括图像增强、图像缩放等操作。

2. 特征提取：从预处理后的图像中提取特征，常用的特征提取方法包括 Haar 特征、HOG 特征、SIFT 特征、SURF 特征和 CNN 特征等。

3. 目标检测：利用分类器进行目标检测，常用的分类器包括 Adaboost、SVM、CNN 等。

4. 后处理：对目标检测结果进行后处理，包括非极大值抑制、边界框回归等操作。