《计算机视觉基础知识全解析》
图片来源于网络，如有侵权联系删除
一、计算机视觉的定义与发展历程
计算机视觉（Computer Vision）是一门研究如何使机器“看”的科学，确切地说，是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
计算机视觉的发展历程源远流长，早期，它受到人类视觉系统研究的启发，20世纪50 - 60年代，计算机视觉开始萌芽，当时的研究主要集中在简单的图像分析任务，如边缘检测等基本操作，70年代，随着人工智能的兴起，计算机视觉开始尝试更复杂的任务，例如物体识别，但由于当时计算能力和算法的局限性，进展较为缓慢，80年代，一些新的理论和算法不断涌现，如基于特征的识别方法，进入90年代和21世纪，随着计算机硬件性能的大幅提升，特别是图形处理单元（GPU）的发展，以及大规模数据集的出现，计算机视觉得到了飞速发展，深度学习技术更是将其推向了一个新的高度，在图像分类、目标检测、语义分割等众多领域取得了令人瞩目的成果。
二、图像基础
1、图像表示
- 计算机中的图像可以用多种方式表示，最常见的是灰度图像和彩色图像，灰度图像是单通道图像，每个像素点的值表示该点的灰度强度，通常取值范围是0 - 255（8位表示），彩色图像一般采用RGB（红、绿、蓝）模型表示，每个像素点由三个通道的值组成，分别代表红、绿、蓝三种颜色的强度，同样每个通道的值也在0 - 255之间，除了RGB模型，还有CMYK（青、品红、黄、黑）等颜色模型，主要用于印刷等领域。
- 图像还可以用矩阵来表示，对于一个M×N的图像，其对应的矩阵就是M行N列，矩阵中的每个元素对应图像中的一个像素点的值。
2、图像滤波
- 图像滤波是一种改善图像质量的基本操作，常见的滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等，均值滤波是用邻域内像素的平均值来代替中心像素的值，它可以有效地去除图像中的噪声，但会使图像变得模糊，中值滤波则是取邻域内像素值的中值来替换中心像素，对椒盐噪声有很好的抑制作用，高斯滤波是基于高斯函数的滤波方法，它对图像进行加权平均，既可以减少噪声，又能较好地保留图像的边缘信息。
3、图像边缘检测
- 边缘是图像中灰度值发生急剧变化的地方，边缘检测的目的是找到这些边界，常用的边缘检测算子有Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子等，Sobel算子和Prewitt算子通过计算图像的一阶导数来检测边缘，它们计算简单，但检测出的边缘可能比较粗，Canny算子则是一种多阶段的边缘检测算法，它首先对图像进行高斯滤波平滑噪声，然后计算梯度幅值和方向，最后通过非极大值抑制和双阈值检测得到精确的边缘，被认为是一种比较优秀的边缘检测算法。
三、特征提取与描述
图片来源于网络，如有侵权联系删除
1、特征的概念
- 特征是图像中能够反映物体本质属性的部分，对于一个人脸图像，眼睛、鼻子、嘴巴等部位的形状、位置等信息都可以作为特征，好的特征应该具有可区分性、稳定性和独立性等特点，可区分性是指不同物体的特征应该有明显的差异，以便于识别；稳定性是指在图像发生一定的变换（如旋转、缩放、平移等）时，特征能够保持不变或者变化很小；独立性是指特征之间相互独立，减少冗余信息。
2、传统特征提取方法
- 尺度不变特征变换（SIFT）是一种经典的特征提取方法，它通过在不同尺度空间下检测极值点，然后计算这些极值点的特征描述符，SIFT特征对图像的尺度、旋转、光照等变化具有较好的不变性，另一种方法是加速稳健特征（SURF），它在计算速度上比SIFT有了很大的提高，同时也保持了较好的特征不变性，方向梯度直方图（HOG）也是常用的特征提取方法，它主要用于物体检测，通过计算图像局部区域的梯度方向直方图来描述物体的外观特征。
3、基于深度学习的特征提取
- 随着深度学习的发展，卷积神经网络（CNN）在特征提取方面表现出了巨大的优势，在CNN中，卷积层自动学习图像的特征，从底层的边缘、纹理等简单特征到高层的语义特征，在一个预训练的VGG - 16网络中，不同的卷积层可以提取出不同层次的特征，这些特征可以直接用于图像分类、目标检测等任务，或者作为进一步处理的基础。
四、目标检测与识别
1、目标检测
- 目标检测的任务是在图像中找出感兴趣的目标，并确定其位置和大小，传统的目标检测方法主要基于手工特征和机器学习算法，如滑动窗口法结合支持向量机（SVM），滑动窗口法通过在图像上滑动不同大小的窗口，然后提取窗口内的特征，用SVM等分类器判断窗口内是否包含目标，这种方法计算量大，效率较低。
- 基于深度学习的目标检测方法有一阶段（One - Stage）和两阶段（Two - Stage）之分，一阶段的目标检测算法如YOLO（You Only Look Once）系列，它直接在图像上预测目标的类别和位置，速度快，但精度相对两阶段算法略低，两阶段的目标检测算法如Faster R - CNN，它首先通过区域提议网络（RPN）生成可能包含目标的区域，然后再对这些区域进行分类和精确定位，精度较高，但速度相对较慢。
2、目标识别
- 目标识别是确定图像中目标所属的类别，在深度学习出现之前，目标识别主要基于传统的特征提取和分类方法，提取图像的HOG特征，然后用分类器进行分类，基于深度学习的方法如ResNet、Inception等网络架构在目标识别任务上取得了非常高的准确率，这些网络通过大量的图像数据进行训练，能够学习到不同类别目标的特征模式，从而准确地识别目标。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
五、语义分割与实例分割
1、语义分割
- 语义分割是将图像中的每个像素分类为不同的语义类别，例如将一幅街景图像中的像素分为道路、建筑物、汽车、行人等类别，基于深度学习的语义分割方法主要基于全卷积网络（FCN）及其变体，FCN将传统的卷积神经网络中的全连接层替换为卷积层，从而可以输出与输入图像大小相同的分割图，其他的方法如U - Net，它具有U形的网络结构，在医学图像分割等领域有很好的应用效果。
2、实例分割
- 实例分割不仅要将像素分类为不同的语义类别，还要区分同一类别的不同实例，在一幅包含多个人的图像中，不仅要识别出哪些像素属于人这个类别，还要区分出不同的人，Mask R - CNN是一种经典的实例分割算法，它在Faster R - CNN的基础上增加了一个用于生成目标掩码（Mask）的分支，能够同时进行目标检测、分类和实例分割任务。
六、三维视觉
1、立体视觉
- 立体视觉是利用两个或多个摄像机从不同视角对同一场景进行拍摄，然后根据三角测量原理计算场景中物体的三维坐标，关键步骤包括图像的校正、特征匹配和深度计算，图像校正的目的是使两个摄像机的图像平面平行，方便后续的计算，特征匹配是找到两个图像中对应的特征点，常用的方法有基于特征描述符的匹配和基于区域的匹配等，深度计算则根据匹配的特征点和摄像机的参数，通过三角测量公式计算出物体的深度信息。
2、三维重建
- 三维重建是根据图像或点云数据构建物体或场景的三维模型，基于多视图几何的方法通过多个视角的图像来重建三维模型，需要解决相机姿态估计、特征匹配等问题，还有基于结构光和激光雷达等主动式传感器的三维重建方法，结构光通过投射特定的光图案到物体表面，然后根据反射光的变形来计算物体的三维形状，激光雷达则直接发射激光束，通过测量激光的反射时间来获取物体的距离信息，进而构建三维模型。
计算机视觉的基础知识涵盖了从图像的基本表示和处理到复杂的目标检测、分割以及三维视觉等多个方面，这些知识为计算机视觉在众多领域的应用，如自动驾驶、安防监控、医疗影像分析等奠定了坚实的基础，随着技术的不断发展，计算机视觉将继续拓展其应用范围，为人类的生产生活带来更多的便利和创新。
评论列表