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31篇文章!计算机视觉从原理到OpenCv实战

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  AI(人工智能)主要分为感知理解决策三部分。而其中的理解,在图像处理和计算机视觉中被称作图像分析(或者叫做图像理解)。国际上做这个方向比较出名的就是斯坦福大学人工智能实验室(SAIL)主管李飞飞教授。而所谓的理解,就是理解图像背后的深层次含义,最终目标是像人一样,看一张老照片,可能会让你流下深情的泪水(所包含的信息量巨大,如何来衡量其中的信息来让计算机知道呢?)。现在李飞飞团队所做的成果能够理解各个物品之间的事物关系。

  对图像的处理也分为三个等级:低级处理中级处理高级处理

  低级处理:主要是对图片进行一些简单的操作,像降低噪声、增强对比度和图像尖锐化。降低噪声可以用滤波。图像增强的原则是处理某个给定的图像,使其结果较源图像更便于后续的操作与应用,主要解决由于图像的灰度级范围较小造成的对比度较低的问题,目的就是将输出图像的灰度级放大到指定的程度,使得图像中的细节看起来增加清晰。锐化图像特征,如:边缘(edges)、边界(boundaries)、对比度(contrast)等,使得图像获得更好的显示效果或更便于图像分析。

  中级处理:涉及诸多任务,如把一副图像分为不同区域或目标,也就是图像分割领域做的事情,以使得其更好被识别,分类,也可以称之为目标检测。

  高级处理:也就是上文说到的理解图像,为什么理解这么难呢?因为人类都很难做到这件事情,就像一万个读者眼中,就有一万个哈姆雷特。虽然数字图像处理这一领域建立在数学和概率公式表示的基础之上,但人的直觉和分析在选择一种技术而不选择另一种技术时会其核心作用。其实整个科学领域都是这样。

计算机视觉系列

  这个系列的文章来自东北大学 魏颖教授的图像处理课程笔记:

计算机视觉实战

  下文所有文章都来自网易云课堂《Opencv计算机视觉实战》的学习笔记。

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