本文详述了计算机视觉的基础，包括图像处理、目标检测和图像分割。讲解了图像读取、缩放、灰度化，介绍了Faster R-CNN、YOLO、SSD等目标检测模型，以及U-Net、FCN、DeepLab等语义分割技术，并提供了相关代码示例。
计算机视觉是深度学习领域中的重要分支，它致力于使计算机具备理解和解释图像和视频的能力。本文将提供关于计算机视觉的精要笔记，涵盖了一些基本概念、常用技术和源代码实例。让我们一起深入了解计算机视觉的精髓。
- 图像处理基础
在计算机视觉中，图像处理是一项基础任务。下面是一些常用的图像处理操作及其对应的代码实现：
1.1 图像读取和显示
图像的读取和显示是图像处理中的常见操作。下面是使用Python和OpenCV库进行图像读取和显示的代码示例：
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 显示图像
cv2.imshow('Image'
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