《计算机视觉40例》第1章：数字图像与基础介绍

《计算机视觉40例》课件的第一章涵盖了计算机视觉的基本原理和实践应用，旨在帮助读者从入门到深入理解这一领域的核心概念。本章内容包括： 1. **数字图像基础**： - 数字图像被定义为通过量化和编码的艺术与生活中的视觉信息，其在计算机中的表示是矩阵形式的。 - 图像中的像素值范围具有特定含义，数值越小对应灰度越深，数值越大则灰度越浅。例如，循环取余方法可以用于模拟时钟，而截断法则可用于模拟汽车仪表盘的显示。 2. **二值图像处理**： - 章节关注于将图像转换为黑白或二值形式，以便进行简单的分析和处理，如阈值化等。 3. **像素值范围与图像索引**： - 学习如何理解和操作像素的索引系统，如行、列、宽度和高度的定义，以及它们在坐标系中的位置变化。 4. **表示基础**： - 概念理解部分介绍了彩色图像的量化过程，如颜色模型和编码方式，以及特征、距离和图像识别的概念，这些都是后续图像处理技术的基础。 5. **信息隐藏**： - 简要提及了信息隐藏技术，这是利用图像数据的特性来隐藏额外信息的技术，常用于数据加密和隐写术等领域。 6. **应用基础**： - 提供了如何选取合适的特征、量化方式以及进行距离计算的方法，这些是实际应用中处理和分析图像的重要步骤。 7. **智能图像**： - 概念理解部分可能探讨了如何利用计算机视觉技术实现智能化，通过例子让读者更好地理解高级应用。 8. **抽象层次**： - 章节结构上，从基础概念到应用实例，再到抽象层面，逐步提升读者的理解和技能。 该课件以其全面性、精美制作和实用价值，适合希望深入了解计算机视觉并具备Python OpenCV背景的学习者使用。无论是初学者还是进阶者，都能从中找到适合自己的内容，通过40个实例案例深入掌握计算机视觉的核心原理和技术。