计算机视觉-人工智能（AI）入门教程一

计算机视觉是人工智能（AI）领域的一个重要分支，旨在使计算机能够像人类一样理解和处理视觉信息。计算机视觉算法通常涉及图像处理、特征提取、目标检测、图像分割、图像分类、姿态估计等任务。下面是一些常见的计算机视觉算法，以及它们的应用和简要说明。

1. 边缘检测（Edge Detection）

边缘检测是计算机视觉中最基础的操作之一，它通过识别图像中像素强度变化显著的部分，来识别图像的边缘。这通常用于目标检测、图像分割等任务。

• Sobel 算法：

  Sobel 算法使用卷积核对图像进行滤波，计算每个像素点在水平和垂直方向的梯度，从而识别边缘。

  python

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  import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 加载图像 img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 使用Sobel进行边缘检测 sobel_x = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3) sobel_y = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3) # 计算边缘图像 sobel_edges = cv2.magnitude(sobel_x, sobel_y) plt.imshow(sobel_edges, cmap='gray') plt.title("Sobel Edge Detection") plt.show()

• Canny 边缘检测：

  Canny 是一种多阶段算法，能够更精确地提取图像的边缘。

  python

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  # 使用Canny边缘检测 edges = cv2.Canny(img, 100, 200) plt.imshow(edges, cmap='gray') plt.title("Canny Edge Detection") plt.show()

2. 特征检测与匹配（Feature Detection and Matching）

特征检测与匹配用于识别图像中的关键点（如角点、纹理特征）并进行匹配。这在图像拼接、三维重建等任务中非常有用。

• Harris 角点检测：

  Harris 角点检测通过计算图像的梯度矩阵来识别图像中明显的角点。

  python

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  # Harris角点检测 img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSC