计算机视觉计算基础图像分类

计算机视觉中的图像分类是指将数字图像分配到预定义类别的过程。在图像分类中，我们的目标是训练一个模型，使其能够根据像素级别的特征将图像分配到正确的类别中。通常，这个模型由一组有标签的训练图像组成，其中每个图像都有一个预定义的类别标签。

图像分类的计算机视觉基础主要包括以下几个方面：

1. 特征提取：提取图像中最具有代表性的特征，例如颜色、纹理、形状等。这些特征可以是手动提取的，也可以是通过卷积神经网络等深度学习模型自动学习的。

2. 特征表示：将提取的特征表示为机器可以理解和处理的形式，例如向量。

3. 分类器：使用机器学习算法或深度学习模型对图像进行分类。

在实际应用中，图像分类技术已经广泛应用于各种领域，例如医疗影像分析、智能交通、安防监控等。