【计算机视觉初探】：专升本计算机视觉基础知识入门！


参考资源链接：[2021广东专插本计算机基础真题及答案解析](https://wenku.csdn.net/doc/3kcsk8vn06?spm=1055.2635.3001.10343)
# 1. 计算机视觉概述

在当今数字化时代，计算机视觉作为人工智能的一个重要分支，已经成为推动技术革新的关键力量。计算机视觉通过分析图像和视频数据，赋予计算机“看”的能力，以实现对场景和对象的识别、跟踪和理解。随着硬件性能的提升和算法的进步，计算机视觉的应用范围不断扩大，从最初的工业自动化扩展到了现在的自动驾驶、医疗影像分析、智能安防、增强现实等诸多领域。本章我们将揭开计算机视觉的神秘面纱，从基础原理出发，探讨其发展历程、核心技术和潜在的应用场景。

# 2. 图像处理基础
图像处理是计算机视觉的核心部分，它包括图像的采集、数字化处理、分析、识别等众多技术。我们将深入探讨图像处理的基础，包括图像的基本概念、常用图像处理技术以及如何从图像中提取特征。

### 2.1 图像的基本概念
图像处理的第一步是理解图像本身。数字图像由像素阵列构成，每个像素由数字值表示颜色和亮度等信息。在这一小节，我们首先了解图像的数字化表示方法，接着深入到颜色模型。

#### 2.1.1 图像的数字化表示
图像的数字化表示是将图像转换为计算机可以处理的数据格式。一个基本的灰度图像可以使用一个二维数组来表示，其中每个元素对应一个像素的亮度值，取值范围通常是0到255（8位深度）。彩色图像则更加复杂，通常使用RGB颜色模型来表示，即红色、绿色、蓝色三个颜色通道的组合。在RGB模型中，每个颜色通道也通常是一个0到255的数值。为了存储这些数据，计算机使用位图（Bitmap）格式，常见的有BMP、JPEG、PNG等。

# 示例：在Python中使用Pillow库来读取和显示一个图像
from PIL import Image

# 打开一个图像文件
image = Image.open('example.jpg')

# 显示图像
image.show()

在上面的Python代码中，我们使用了Pillow库来加载和显示一个名为"example.jpg"的图像文件。这是图像处理中常见的第一步，即图像的读取。

#### 2.1.2 图像的颜色模型
颜色模型是用于描述颜色的方法或系统。除了RGB模型之外，还有其他几种常见的颜色模型，如HSV（色调、饱和度、值）模型，它更接近于人类视觉感知方式，因此在处理图像时更为直观。还有一种CMYK（青色、洋红色、黄色、黑色）模型，常用于印刷和出版领域。

# 示例：使用Pillow将图像从RGB颜色空间转换到HSV空间
from PIL import Image
import numpy as np

# 打开图像并转换为numpy数组以便进行处理
image = np.array(Image.open('example.jpg'))

# 将RGB图像转换为HSV空间
image_hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2HSV)

# 将转换后的图像转换回RGB空间（通常在处理之后）
image_rgb = cv2.cvtColor(image_hsv, cv2.COLOR_HSV2RGB)

# 将numpy数组转换回Pillow图像对象以便显示
image = Image.fromarray(image_rgb)

# 显示图像
image.show()

在上述代码中，我们使用了OpenCV库（通过cv2模块）来在RGB和HSV颜色空间之间转换图像。由于OpenCV主要是用于处理图像和视频的库，因此在这里使用它来进行颜色空间转换。

### 2.2 图像处理技术
图像处理技术涵盖了多种方法和算法，用于改善、变换或分析图像数据。接下来，我们将详细讲解三种常见的图像处理技术：图像变换、图像滤波增强技术和图像分割边缘检测。

#### 2.2.1 常用的图像变换
图像变换是指将图像从一个域转换到另一个域的过程，常用的图像变换包括傅里叶变换、小波变换等。这些变换有助于分析图像的频率特性，并对图像进行压缩、滤波和其他形式的处理。

# 示例：使用Python和NumPy库来实现傅里叶变换
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.fft import fft2, fftshift

# 创建一个简单的二维图像数据（128x128像素）
image = np.zeros((128, 128))
image[64, 64] = 1

# 执行二维傅里叶变换
f_transform = fft2(image)

# 为了可视化，将零频率分量移动到频谱中心
f_shift = fftshift(f_transform)

# 计算幅度谱（取对数以增强低幅度分量的可视化效果）
magnitude_spectrum = 20 * np.log(np.abs(f_shift))

# 显示结果
plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap='gray')
plt.title('Magnitude Spectrum')
plt.show()

在上述代码中，我们创建了一个简单的二维图像，并对其执行了二维傅里叶变换。然后将零频率分量移到频谱中心，并显示了它的幅度谱。傅里叶变换是分析图像的重要工具，可以帮助我们理解图像的频率特性。

#### 2.2.2 图像滤波和增强技术
图像滤波是通过应用各种滤波器来改善图像质量的过程。滤波可以去除噪声、锐化或模糊图像。图像增强则是提高图像的视觉效果，使得图像中的某些特征更加突出。例如，直方图均衡化可以用来增强图像的对比度。

# 示例：使用OpenCV进行直方图均衡化增强图像的对比度
import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 对图像应用直方图均衡化
equalized_image = cv2.equalizeHist(image)

# 显示原始图像和处理后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Equalized Image', equalized_image)

# 等待按键然后关闭所有窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码使用OpenCV库来对灰度图像进行直方图均衡化处理，从而增强图像的对比度。直方图均衡化是图像处理中常用的技术，尤其适用于改善图像的全局对比度。

#### 2.2.3 图像分割和边缘检测
图像分割是将图像分割为多个部分或对象的过程。图像边缘检测是从图像中检测出边界的过程，这些边界通常对应于对象的轮廓。图像分割和边缘检测是计算机视觉中的重要技术，它们为理解图像内容提供了基础。

# 示例：使用Canny算法进行边缘检测
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像
image = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 使用Canny算法进行边缘检测
edges = cv2.Canny(image, threshold1=100, threshold2=200)

# 显示原始图像和边缘检测结果
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.title('Original Image')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(edges, cmap='gray')
plt.title('Edge Detection')

plt.show()

在这段代码中，我们使用了OpenCV库中的Canny边缘检测算法来处理灰度图像，并使用matplotlib显示了结果。Canny算法是一种非常流行的边缘检测方法，它首先使用高斯滤波去除噪声，然后计算图像梯度的强度和方向，并应用非极大值抑制和双阈值方法来确定边缘。

### 2.3 图像的特征提取
图像特征是图像中对人或机器有意义的区域或形状。特征提取涉及识别、选择和提取对任务有价值的特征。在本小节中，我们将讨论点、线、面特征以及特征描述符的计算方法。

#### 2.3.1 点、线、面特征
点特征通常对应图像中的特定点，比如角点或关键点。线特征和面特征通常表示图像中的直线和区域。这些特征对于图像理解和识别是至关重要的。

# 示例：使用Harris角点检测法来识别图像中的关键点
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像
image = cv2.imread('example.jpg')

# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 应用Harris角点检测
gray = np.float32(gray)
dst = cv2.cornerHarris(gray, blockSize=2, ksize=3, k=0.04)

# 对于结果进行膨胀以便更加容易看到角点
dst = cv2.dilate(dst, None)

# 阈值化，以便得到二值图像
image[dst > 0.01 * dst.max()] = [0, 0, 255]

# 显示图像
plt.imshow(image)
plt.title('Harris Corner Detection')
plt.show()

在上述代码中，我们使用了OpenCV库中的Harris角点检测算法来寻找图像中的角点，并通过膨胀和阈值化将其突出显示。角点是图像中的显著特征点，可用于跟踪和识别图像中的对象。

#### 2.3.2 特征描述符的计算方法
特征描述符是一组数值，描述了图像特征的独特属性，它们用于比较和识别图像中的对象。特征描述符的例子包括SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征）等。

# 示例：使用ORB算法来计算特征描述符
import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('example.jpg')

# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 初始化ORB检测器
orb = cv2.ORB_create()

# 检测关键点并计算描述符
keypoints, descriptors = orb.detectAndCompute(gray, None)

# 打印关键点和描述符数量
print("Number of keypoints detected:", len(keypoints))
print("Descriptor size:", descriptors.shape)

# 显示图像中的关键点
cv2.drawKeypoints(image, keypoints, image)
cv2.imshow('ORF Keypoints', image)
cv2.waitKey(0)
cv2