计算机视觉与图像处理 笔记

计算机视觉和图像处理是计算机科学中的两个重要领域。算机视觉是指计算机通过图或视频等视觉信息来模拟人类视觉的能力，从而识别、分析和理解图像。图像处理则是指对图像进行数字和处理，以改善图像质量、提取有用信息或实现特定应用的技术。

以下是一些常见的计算机视觉和图像处理技术：

1. 特征提取：通过对图像进行特征提取，可以将图像转化为数字化的向量或特征，从而更容易进行分类、检测、识别等操作。

2. 目标检测：通过在图像中寻找特定目标的位置和大小，可以实现对目标的识别和定位。

3. 图像分割：将一幅图像分成多个区域，从而更好地理解和分析图像。

4. 图像拼接：将多幅图像拼接在一起，以创建更大的图像或全景图像。

5. 图像增强：通过增加对比度、降噪等方式，改善图像质量，提高图像的可读性和可理解性。

6. 三维重建：通过多个角度的图像来重建三维模型，从而更好地理解和分析物体。

7. 计算机视觉的应用：包括机器人导航、智能交通、安防监控、医学影像分析等。

总之，计算机视觉和图像处理是计算机科学中非常重要的领域，它们的应用范围非常广泛，可以为我们的生活带来更多的便利和效率。

相关问题

数字图像处理笔记第十二章

### 数字图像处理第十二章内容概述

#### 12.1 形状描述子的选择原则
形状描述子用于表征物体轮廓或区域的独特属性，对于不同应用场景需遵循特定选择标准。理想情况下，描述子应具备旋转不变性、平移不变性和尺度不变性等特点[^1]。

#### 12.2 边界描述法
边界描述侧重于捕捉对象边缘的信息，常用技术包括但不限于链码编码方式。通过记录沿着边界的路径方向变化情况来构建紧凑而有效的表达形式。

#### 12.3 区域描述法
除了关注外部形态外，内部特性同样重要。四叉树分解是一种典型的区域分割策略；另外还有基于骨架提取的方法能够简化复杂图形并保留其拓扑关系。

#### 12.4 特征抽取与表示
为了实现更高级别的计算机视觉任务，如分类和检索，往往需要进一步提炼原始数据中的关键要素作为特征向量输入给后续算法模型进行分析处理[^3]。

import cv2
from skimage import feature, exposure

def extract_features(image_path):
    img = cv2.imread(image_path, 0)
    
    # 计算HOG特征
    hog_feature, hog_image = feature.hog(img, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8),
                                         cells_per_block=(2, 2), visualize=True)

    return hog_feature, hog_image

冈萨雷斯数字图像处理 第一章 绪论 的学习笔记

冈萨雷斯的《数字图像处理》第一章节通常会从绪论开始，介绍了数字图像处理的基本概念和发展背景。主要内容可能包括：

1. **数字图像概述**：区分模拟图像与数字图像，强调数字化过程的重要性，如采样和量化。

2. **图像编码和压缩**：讨论如何通过有损或无损的方式将图像数据压缩以便存储和传输，比如JPEG、PNG等标准。

3. **图像处理的目的和应用**：提到图像处理技术在科学、医学、艺术、计算机视觉等多个领域的广泛应用，如图像增强、识别、分析等。

4. **基本概念和术语**：介绍像素、灰度级、颜色模型（RGB、CMYK等）、图像分辨率等核心概念。

5. **图像处理系统架构**：讲解由传感器、信号处理器、存储设备等构成的完整图像处理流程。

6. **算法基础**：简述常用的图像处理算法，如滤波（低通、高通、中值滤波等），以及它们在去除噪声、边缘检测等方面的作用。