图像处理和计算机视觉--基础，经典以及最近发展

资 源 简 介

图像处理和计算机视觉--基础，经典以及最近发展

详 情 说 明

图像处理和计算机视觉是两个紧密相关的领域，它们共同构成了现代人工智能的重要基础。图像处理主要关注图像的增强、滤波、分割等底层操作，而计算机视觉则致力于从图像中提取有意义的语义信息。

在基础层面，图像处理技术包括灰度变换、边缘检测（如Sobel、Canny算子）、形态学操作（如膨胀、腐蚀）等。这些技术通常基于数学运算，用于优化图像质量或提取特定特征。经典的计算机视觉算法包括Harris角点检测、SIFT特征提取以及基于Hough变换的直线检测等，这些方法在物体识别和场景分析中发挥了重要作用。

近年来，深度学习的兴起极大地推动了计算机视觉的发展。卷积神经网络（CNN）成为图像分类、目标检测和语义分割的主流方法。经典模型如AlexNet、VGG和ResNet在ImageNet竞赛中表现优异，而YOLO和Faster R-CNN等算法则革新了实时目标检测领域。

OpenCV作为开源计算机视觉库，为传统算法和深度学习模型提供了统一接口，使得开发者能够快速实现复杂的视觉任务。随着Transformer架构在视觉领域的应用（如ViT），计算机视觉正朝着更高效和更智能的方向发展。