计算机视觉常见算法介绍

计算机视觉是一门交叉学科，它利用了计算机科学和图像处理技术来模拟人类对视觉信息的理解。常见的计算机视觉算法可以分为以下几个类别：

1. **特征检测与描述**：如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF），用于从图像中提取稳定的特征点，并为其生成描述符。

2. **物体识别**：包括卷积神经网络（CNN）主导的深度学习模型，如AlexNet、VGG、ResNet等，用于分类和定位图像中的物体，如ImageNet竞赛中的常用模型。

3. **目标检测**：YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）等实时目标检测算法，能快速找出图片中的目标区域并给出边界框。

4. **图像分割**：比如FCN（全卷积网络）和U-Net，将图像划分为多个部分，常用于医学影像分析或自动驾驶中的道路分割。

5. **人脸识别**：EigenFace和DeepFace等方法，通过人脸特征向量进行识别，结合深度学习的FaceNet效果更佳。

6. **光流估计**：通过计算像素在连续帧之间的运动，用于视频稳定和动作跟踪。

7. **立体视觉**：基于双目或多目相机的深度估计，如SfM（Structure from Motion）和SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）。