Azperk的博客

计算机视觉正迈向更智能、更高效的未来。自监督学习、轻量化模型和多模态融合将引领潮流。本系列从基础到前沿已告一段落，希望读者有所收获，未来继续探索！

计算机视觉的目标是让计算机能够模拟人类的视觉感知，理解图像和视频中的内容。图像分类：根据图像内容将图像归类。目标检测：在图像中识别并定位特定物体。图像分割：将图像分割成多个区域，以便更好地分析。人脸识别：识别图像中的人脸，并进行身份验证。运动追踪：跟踪图像或视频中物体的运动轨迹。是一个开源的计算机视觉库，提供了大量的图像处理功能，包括图像读写、变换、滤波、特征检测等。

图像分割是将图像的每个像素分配到一个特定类别或对象的任务。与目标检测（仅定位边界框）相比，图像分割需要像素级别的精确划分。语义分割：为每个像素分配类别标签（如“道路”“车辆”）。实例分割：区分同一类别中的不同对象（如每辆车单独标记）。全景分割：结合语义和实例分割，处理复杂场景。图像分割是计算机视觉的重要分支，从简单阈值法到深度学习方法，应用场景日益丰富。下一期（系列5），我们将探讨视频分析与跟踪，敬请期待！

深度学习彻底改变了计算机视觉的格局，从分类到跟踪，应用无处不在。本文通过代码展示了其基础应用。下一期（系列7），我们将展望计算机视觉的未来趋势，敬请期待！

视频分析是指从视频数据中提取有用信息，如检测物体、识别行为等。而目标跟踪是在视频序列中持续定位特定目标（如行人、车辆）的过程。相比静态图像，视频引入了时间维度，增加了复杂性和应用价值。视频分析与跟踪将计算机视觉扩展到动态场景，是许多实际应用的核心。下一期（系列6），我们将探讨深度学习在计算机视觉中的全面应用，敬请期待！

目标检测的任务是在图像或视频中找到感兴趣的对象，并标注其位置和类别。例如，在自动驾驶场景中，目标检测可以识别行人、车辆和交通标志。相比图像分类（仅输出类别），目标检测多了一个“定位”的要求，因此难度更高。两阶段检测：如 Faster R-CNN，先生成候选区域（Region Proposal），再分类和定位。单阶段检测：如 YOLO 和 SSD，直接预测边界框和类别，速度更快。目标检测是计算机视觉中的关键技术，广泛应用于自动驾驶、安防监控等领域。