计算机视觉与模式识别：理论和实践

IdfdFsharp

于 2023-09-18 20:21:32 发布

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文章标签：计算机视觉人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/IdfdFsharp/article/details/132994968

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本文探讨了计算机视觉和模式识别的基础，如图像处理、特征提取、目标检测与识别，以及图像分割。通过OpenCV、TensorFlow和PyTorch等工具展示了相关代码示例，这些技术广泛应用于图像分析、自动驾驶等多个领域。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

计算机视觉和模式识别是计算机科学领域中的重要研究方向，它们涉及从图像和视频数据中提取信息、理解场景以及识别和分类对象的能力。本文将介绍计算机视觉和模式识别的基本概念、方法和应用，并提供相应的源代码示例。

计算机视觉的基础是对图像和视频数据的处理和分析。常用的图像处理操作包括图像增强、滤波、边缘检测和图像分割等。在Python中，我们可以使用开源库OpenCV来进行这些操作。

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 图像增强
enhanced_image = cv2.equalizeHist

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