计算机视觉与图像识别综述

计算机视觉和图像识别是计算机科学领域中重要的研究方向，涉及通过计算机算法和技术来模拟人类视觉系统，使计算机能够理解和解释图像或视频数据。它在各个领域都有广泛的应用，包括医学影像分析、自动驾驶、安全监控、人脸识别等。本文将介绍计算机视觉和图像识别的基本概念和常用技术，并提供一些相关的源代码示例。

1. 图像处理与特征提取
   图像处理是计算机视觉的基础，它包括对图像进行预处理、增强和分割等操作。常用的图像处理技术包括图像平滑、边缘检测、图像滤波等。特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征，用于后续的图像分类或目标识别任务。常用的特征提取方法有灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）等。

下面是一个使用Python和OpenCV库进行图像平滑和边缘检测的示例代码：

import cv2

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

# 图像平滑
smoothed