计算机视觉算法及其特点

计算机视觉是人工智能领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够模拟人类视觉系统，从图像或视频中获取信息并进行分析和理解。计算机视觉算法是实现这一目标的关键组成部分。本文将介绍几种常见的计算机视觉算法，包括特征提取、目标检测、图像分割和图像识别，并提供相应的源代码示例。

1. 特征提取算法
   特征提取是计算机视觉中的基础任务，旨在从图像中提取最具代表性的特征。常用的特征提取算法包括：

   • 尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）：SIFT算法能够检测出图像中的关键点，并生成具有尺度和旋转不变性的特征描述子。
   • 霍夫变换（Hough Transform）：霍夫变换可以用于检测图像中的直线、圆等几何形状，并通过参数空间的累加来实现检测。
   • 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）：PCA算法通过线性变换将高维数据降低到低维空间，以便更好地表示和分析数据。

2. 目标检测算法
   目标检测是计算机视觉中的重要任务，旨在从图像中定位和识别特定的目标。常用的目标检测算法包括：

   • 卷积神经网络（旨在从图像中定位和识别特定的目标。常用的目标检测算法包括：
   • 卷积神经网络（Convolut