计算机视觉与图形学概览:从色彩到图像处理
需积分: 0 23 浏览量
更新于2024-08-05
收藏 1.37MB PDF 举报
这篇复习资料主要涵盖了可视媒体的类型与研究领域、计算机视觉的定义与应用、计算机视觉与计算机图形学的区别、色彩空间的理解以及在视频处理中的应用、图像在计算机中的存储方式、图像色彩调整的过程,以及OpenCV库中进行基本图像操作的方法。
1. 可视媒体类型与研究领域:
可视媒体包括视频、音频、图形和图像等,这些媒体形式广泛应用于各种领域。计算机图形学专注于创建和操纵图像,而计算机视觉则侧重于让机器理解和解析视觉信息。人工智能是这些领域的交汇点,通过机器学习和深度学习技术,使计算机能够自动识别、跟踪和检测目标。
2. 计算机视觉:
计算机视觉是一门交叉学科,结合了图像处理、模式识别、机器学习和神经网络等技术,旨在模拟人类视觉功能,使机器能够识别、理解图像和视频内容。这包括目标检测、场景理解、行为分析等任务。
3. 计算机视觉与计算机图形学的差异:
计算机视觉关注如何从现实世界捕获和分析图像,而计算机图形学则关注如何生成和操纵图像。前者侧重于理解和解释输入的图像,后者更侧重于创造新的视觉输出。
4. 色彩空间:
常见的色彩空间有RGB、HSV和YUV。RGB由红、绿、蓝三原色组成,广泛用于显示器。HSV将颜色分解为色相、饱和度和明度,便于色彩操作。YUV常用于视频,因为它能有效地处理色彩和亮度信息,适合数据压缩和黑白电视兼容。
5. YUV在视频中的应用:
YUV色彩空间在视频中广泛使用,因为它的结构允许对灰度信号和色度信号进行分离,降低了数据传输需求。同时,由于人眼对灰度变化的敏感度高于色彩变化,适当牺牲色彩信息可实现高效的数据压缩。
6. 图像处理中的色彩调整:
图像的亮度、对比度和饱和度可以通过数学公式进行调整。例如,亮度调整可以通过线性变换实现,对比度调整则涉及到像素值的非线性变换,而饱和度调整则影响图像的颜色纯度。
7. OpenCV中的图像操作:
OpenCV是一个强大的图像处理库,提供了如`cv::imread`用于读取图像,`cv::imshow`用于显示图像,以及`img.at<>()`用于访问和修改图像像素值等功能。它支持多种图像处理和计算机视觉任务,是实际应用中不可或缺的工具。
这篇复习资料详细介绍了可视媒体、计算机视觉和图像处理的基础知识,为深入学习和实践提供了坚实的基础。
2023-01-23 上传
2009-12-08 上传
2019-09-08 上传
2021-09-29 上传
2023-05-25 上传
2013-10-21 上传
2021-12-29 上传
番皂泡
- 粉丝: 26
- 资源: 320
最新资源
- 单片机串口通信仿真与代码实现详解
- LVGL GUI-Guider工具:设计并仿真LVGL界面
- Unity3D魔幻风格游戏UI界面与按钮图标素材详解
- MFC VC++实现串口温度数据显示源代码分析
- JEE培训项目:jee-todolist深度解析
- 74LS138译码器在单片机应用中的实现方法
- Android平台的动物象棋游戏应用开发
- C++系统测试项目:毕业设计与课程实践指南
- WZYAVPlayer:一个适用于iOS的视频播放控件
- ASP实现校园学生信息在线管理系统设计与实践
- 使用node-webkit和AngularJS打造跨平台桌面应用
- C#实现递归绘制圆形的探索
- C++语言项目开发:烟花效果动画实现
- 高效子网掩码计算器:网络工具中的必备应用
- 用Django构建个人博客网站的学习之旅
- SpringBoot微服务搭建与Spring Cloud实践