目标检测与实例分割：计算机视觉的精细艺术

目标检测与实例分割：计算机视觉的精细艺术

在计算机视觉领域，目标检测和实例分割是两个核心任务，它们在图像处理和理解中扮演着至关重要的角色。虽然两者都与识别图像中的对象有关，但它们的目标和实现方式存在明显的区别。本文将深入探讨目标检测与实例分割之间的差异，并通过代码示例展示它们的实际应用。

一、目标检测概述

目标检测是指在图像中识别和定位感兴趣的目标，通常表示为矩形边界框和对象的类别。它的目标是确定图像中存在哪些对象以及它们的位置。

关键点：

• 类别识别：识别图像中所有感兴趣的对象类别。
• 位置定位：确定对象在图像中的具体位置，通常用边界框表示。

示例代码（使用Python和OpenCV）：

import cv2

# 加载图像
image = cv2.imread("example.jpg")

# 目标检测模型（以YOLO为例）
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]

# 预处理图像
blob