作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着信息技术的飞速发展、互联网的蓬勃发展、用户对信息快速获取的需求不断增长，以及云计算、边缘计算等新兴技术的推进，对图像处理技术的应用日益增加，图像识别成为了各行各业解决实际问题的重要手段。图像识别具有广泛的应用场景，如手机拍摄的照片、购物网站的商品图片、视频监控系统中的车流监测、文字识别、机器人导航等。本文将介绍如何用计算机视觉技术实现图像识别功能，并分享基于深度学习的人脸识别、物体检测等技术的最新研究进展，及相关案例实践。文章主要面向技术开发人员、数据科学家和运维工程师。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-652671.html
2.基本概念与术语
2.1 什么是计算机视觉
计算机视觉（Computer Vision，CV）是指让电脑“看到”、“理解”和“从中产生智能行为”的一门学科。通过对图像、视频、声音、文本等各种输入媒介的处理，实现对客观世界的建模、表示、分析、感知、分类、识别和决策等多种功能。其涉及到的基本理论、方法、技术、算法、模型和工具统称为计算机视觉技术。其分为以下几个方面:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-652671.html
- 视觉三维重建
- 图像特征描述
- 图像识别
- 图像检索
- 目标跟踪
- 视觉规划
- 视觉导航
- 图像辅助翻译
- 智能图像合成
- 图像编辑
- ……
2.2 计算机视觉的关键技术要素
-
图像采集与处理
- 相机设备: 可以采用摄像头或其他方式采集图像，包括电子扫描件、激光扫描器等；
- 图像处理算法: 对采集到的数据进行清洗、裁剪、变换、去噪、拼接等处理，提取有意义的信息；
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