计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支,旨在使计算机能够理解和解释图像和视频数据。计算机视觉的关键工艺技术涵盖了图像处理、特征提取、目标检测和识别等方面。本文将对这些关键工艺技术进行详细介绍,并提供相应的源代码示例。
- 图像处理
图像处理是计算机视觉的基础,其目标是对图像进行增强、降噪、滤波等操作,以提高后续处理的效果。常用的图像处理技术包括灰度化、平滑滤波、边缘检测和直方图均衡化等。下面是一个使用Python和OpenCV库进行图像灰度化的示例代码:
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 将图像转为灰度图
gray_image = cv2.cvtColor(im
本文深入探讨了计算机视觉的关键工艺,包括图像处理、特征提取、目标检测和识别。通过使用Python的OpenCV库进行图像灰度化、SIFT特征提取以及TensorFlow和Keras库进行目标检测的代码示例,帮助读者理解并实践这些核心技术。
订阅专栏 解锁全文
1万+

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



