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经典计算机视觉核心技术与算法 – 重温经典，扎实 AI 根基

计算机视觉是人工智能领域的重要分支，旨在让计算机理解和处理图像和视频数据。经典计算机视觉技术为现代 AI 奠定了基础，掌握这些核心技术和算法对于深入理解计算机视觉至关重要。本文将带你重温经典计算机视觉的核心技术与算法，帮助你扎实 AI 根基。

1.图像处理基础

1. 图像表示：
2. 图像通常表示为像素矩阵，每个像素包含颜色信息（如 RGB 值）。
3. 灰度化：
4. 将彩色图像转换为灰度图像，简化处理过程。
5. python
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7. import cv2 image = cv2.imread('image.jpg') gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
8. 图像滤波：
9. 均值滤波：平滑图像，去除噪声。
10. python
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12. blurred_image = cv2.blur(image, (5, 5))
13. 高斯滤波：更平滑的图像处理，保留边缘信息。
14. python
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16. gaussian_blurred = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)

2.边缘检测

1. Sobel 算子：
2. 检测图像中的边缘，基于梯度计算。
3. python
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5. sobel_x = cv2.Sobel(gray_image, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5) sobel_y = cv2.Sobel(gray_image, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5)
6. Canny 边缘检测：
7. 多阶段算法，检测精确的边缘。
8. python
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10. edges = cv2.Canny(gray_image, 100, 200)

3.特征提取

1. Harris 角点检测：
2. 检测图像中的角点，用于特征匹配。
3. python
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5. corners = cv2.cornerHarris(gray_image, 2, 3, 0.04)
6. SIFT（尺度不变特征变换）：
7. 提取尺度不变的特征点，适用于图像匹配和识别。
8. python
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10. sift = cv2.SIFT_create() keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(gray_image, None)
11. SURF（加速稳健特征）：
12. SIFT 的加速版本，适用于实时应用。
13. python
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15. surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create() keypoints, descriptors = surf.detectAndCompute(gray_image, None)

4.图像分割

1. 阈值分割：
2. 根据像素值将图像分为前景和背景。
3. python
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5. _, binary_image = cv2.threshold(gray_image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
6. K-means 聚类：
7. 将图像像素分为 K 个簇，用于颜色分割。
8. python
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10. import numpy as np pixels = image.reshape((-1, 3)) pixels = np.float32(pixels) criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 0.2) _, labels, centers = cv2.kmeans(pixels, 4, None, criteria, 10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS)
11. GrabCut 算法：
12. 基于图割的图像分割方法，适用于前景提取。
13. python
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15. mask = np.zeros(image.shape[:2], np.uint8) bgd_model = np.zeros((1, 65), np.float64) fgd_model = np.zeros((1, 65), np.float64) rect = (50, 50, 450, 290) cv2.grabCut(image, mask, rect, bgd_model, fgd_model, 5, cv2.GC_INIT_WITH_RECT)

5.目标检测

1. Haar 特征与 AdaBoost：
2. 用于人脸检测的经典方法。
3. python
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5. face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)
6. HOG（方向梯度直方图）与 SVM（支持向量机）：
7. 用于行人检测的经典方法。
8. python
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10. hog = cv2.HOGDescriptor() hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()) boxes, weights = hog.detectMultiScale(gray_image, winStride=(8, 8))

6.图像匹配与识别

1. 模板匹配：
2. 在图像中查找模板的位置。
3. python
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5. result = cv2.matchTemplate(gray_image, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
6. 特征匹配：
7. 使用 SIFT/SURF 特征进行图像匹配。
8. python
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10. bf = cv2.BFMatcher() matches = bf.knnMatch(descriptors1, descriptors2, k=2)

7.总结

经典计算机视觉技术为现代 AI 奠定了坚实的基础。通过掌握图像处理、边缘检测、特征提取、图像分割、目标检测和图像匹配等核心技术，你可以深入理解计算机视觉的工作原理，并为学习更高级的 AI 技术打下扎实的基础。希望本文的讲解能为你提供有价值的参考和帮助！