线性代数在计算机视觉中的强大应用

计算机视觉是人工智能领域中的一个重要分支，它致力于使计算机能够理解和解释图像和视频数据。在计算机视觉中，线性代数发挥着重要的作用。线性代数提供了处理和分析图像数据的数学工具和技术，如矩阵运算、向量空间和特征提取等。本文将详细介绍线性代数在计算机视觉中的一些强大应用，并提供相应的源代码示例。

1. 图像表示
   在计算机视觉中，图像通常以像素矩阵的形式表示。每个像素包含颜色或灰度信息。通过线性代数中的矩阵运算，我们可以对图像进行加法、减法、乘法等操作。例如，可以使用矩阵加法将两个图像叠加在一起，使用矩阵乘法将图像进行缩放或旋转等。下面是一个使用Python和NumPy库实现图像加法和缩放的示例代码：

import numpy as np
import cv2

# 读取两个图像
image1 = cv2.imread('image1.jpg')
image2