MATLAB计算机视觉实战:图像识别、目标检测与图像分割,解锁计算机视觉奥秘
发布时间: 2024-06-16 14:48:37 阅读量: 15 订阅数: 14 ![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/col_vip.0fdee7e1.png)
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# 1. 计算机视觉基础**
计算机视觉是人工智能的一个分支,它使计算机能够从数字图像或视频中“看到”并理解世界。它涉及一系列技术,包括图像处理、特征提取、模式识别和机器学习。
计算机视觉在许多行业中都有广泛的应用,例如:
* 安防:目标检测、人脸识别
* 工业:缺陷检测、机器人导航
* 医疗:疾病诊断、医学影像分析
* 娱乐:虚拟现实、增强现实
# 2.1 图像分类与特征提取
### 2.1.1 卷积神经网络简介
卷积神经网络(CNN)是一种深度学习模型,专为处理具有网格状结构的数据(如图像)而设计。CNN 的核心思想是通过卷积运算和池化操作提取图像中的特征。
**卷积运算:** 卷积运算是一种数学操作,用于将一个核(小矩阵)与输入图像的子区域进行卷积。核中的权重参数在卷积过程中与图像像素值相乘,生成一个新的特征图。
**池化操作:** 池化操作是一种降采样技术,用于减少特征图的大小。它通过将特征图中的相邻像素合并为一个像素来实现,从而降低特征图的分辨率。
### 2.1.2 图像特征提取技术
图像特征提取是计算机视觉中的关键步骤,用于从图像中提取有意义的信息。CNN 提供了强大的特征提取能力,通过堆叠多个卷积层和池化层来学习图像的层次特征。
**特征图:** 每个卷积层都会生成一个特征图,其中包含特定特征的激活值。较低的卷积层提取基本特征(如边缘和纹理),而较高的卷积层提取更高级别的特征(如对象和场景)。
**特征向量:** 通过将特征图展平,可以获得一个特征向量。特征向量包含图像中所有提取特征的数值表示。这些特征向量可用于图像分类、目标检测等任务。
**代码示例:**
```python
import tensorflow as tf
# 定义输入图像
image = tf.keras.Input(shape=(224, 224, 3))
# 定义卷积层
conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')(image)
pool1 = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))(conv1)
# 定义第二个卷积层
conv2 = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')(pool1)
pool2 = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))(conv2)
# 展平特征图
flattened = tf.keras.layers.Flatten()(pool2)
# 定义全连接层
dense1 = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')(flattened)
output = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(dense1)
# 定义模型
model = tf.keras.Model(inputs=image, outputs=output)
```
**逻辑分析:**
* `Conv2D` 层执行卷积运算,提取图像特征。
* `MaxPooling2D` 层执行池化操作,减少特征图大小。
* `Flatten` 层将特征图展平为特征向量。
* `Dense` 层是全连接层,用于分类。
* `softmax` 激活函
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