计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，其核心目标在于让机器具备类似人类的视觉能力，从而能够对现实世界中的图像和视频进行理解和分析，为了实现这一目标，计算机视觉研究通常聚焦于三个关键任务：图像分类、目标检测以及图像识别。
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图像分类
图像分类是计算机视觉中最基础的层次之一，它旨在将输入的图像归类为预先定义好的类别中，在医学影像学中，可以将一张胸部X光片判断为正常或异常；而在交通监控系统中，则可以将车辆分为轿车、卡车、摩托车等不同类型,图像分类的任务流程主要包括以下几个步骤：
- 特征提取：从原始图像中提取出具有代表性的特征，这些特征可以是颜色、纹理、形状等，常见的特征提取方法包括灰度化处理、直方图均衡化、边缘检测等。
- 特征选择：在众多提取出的特征中选择那些最能反映样本本质的特征组合，以提高分类器的性能，常用的特征选择算法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
- 分类器设计：利用选定的特征构建分类器，如支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等,这些分类器可以根据已知的标签数据学习如何区分不同的类别。
- 模型评估与优化：通过交叉验证等技术手段来评估所建模型的准确性和泛化能力,并根据实验结果调整参数以获得更好的分类效果。
目标检测
相较于简单的图像分类，目标检测要求系统能够准确地定位并识别出图像中的特定对象，这不仅需要知道某个物体是否存在，还需要确定它的具体位置和大小，目标检测广泛应用于自动驾驶汽车、安防监控等领域,以下是对目标检测任务的详细阐述：
- 候选区域生成：使用滑动窗口技术或者区域建议网络（RPN）等方法生成一系列可能的候选区域,每个区域都对应一个初始的边界框预测值。
- 边界框回归：对于每一个生成的候选区域，进一步修正其边界框的位置和尺寸，使其更接近实际物体的真实轮廓，这通常涉及到一些数学运算,如最小二乘法或牛顿迭代法等。
- 分类与得分计算：在每个候选区域内应用卷积神经网络或其他深度学习方法来预测该区域的类别概率分布，结合边界框回归的结果计算出每个候选区域的置信度分数,表示其为目标的可能性大小。
- 非极大值抑制（NMS）：由于同一个目标可能会被多个候选区域覆盖，因此需要进行非极大值抑制操作，保留最高分的那个候选区域作为最终检测结果,而其他低分候选区域将被丢弃。
图像识别
图像识别是指将图像中的文本信息转化为可读的文字形式，这项技术在OCR（光学字符识别）系统中得到了广泛应用，如身份证号码读取、票据扫描等场景下都需要用到图像识别技术,以下是关于图像识别任务的深入探讨：
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- 预处理阶段：在进行文字识别之前，需要对原始图像进行一系列预处理工作，包括去噪、增强对比度、调整亮度/饱和度等,以确保后续处理的准确性。
- 分割与归一化：将整个图像划分成若干个小块，以便分别进行处理和分析，还需对这些小块进行归一化处理，使得它们的大小和方向保持一致,便于后续的特征提取和学习。
- 特征提取与建模：采用诸如Hough变换、链码等方式来检测图像中的直线段或曲线，进而构建起相应的几何结构模型，然后借助统计模式识别的方法，将这些几何结构映射到预定义的字母表上,形成待识别的文字序列。
- 解码与校验：最后一步是将得到的数字序列转换成对应的自然语言表达形式，并进行必要的错误检查和纠正,以提高整体的识别率和可靠性。
计算机视觉的三大基础任务——图像分类、目标检测以及图像识别——各自有着独特的特点和挑战性，随着科技的不断进步和发展，相信未来会有更多创新性的解决方案涌现出来,推动着整个领域的繁荣与发展。
标签： #计算机视觉三大基础任务
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