OpenCV 机器视觉的四大任务

本文概述了计算机视觉(CV)的四个主要任务:图像分类用于物体识别,目标检测定位并识别对象,语义分割对图像进行像素级分类而忽视个体差异,实体分割则进一步区分个体。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

CV的四大任务

  1. 图像分类(image classification), 检查图像中是否包含某种物体, 或者包含哪些物体.

  2. 目标检测(Object detection 或 Object localization), 确定目标的位置和类别, 用bounding box圈出具体的位置

  3. 语义分割 (semantic segmentation) 对图像进行像素级的分类, 预测每个像素属于具体的分类, 但不区分不同的个体, 相连个体会被标记为同一颜色.

  4. 实体分割(instance segmentation) 比语义分割更进一步, 预测每个像素属于哪个分类, 同时区分不同的个体.

参考:

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44097477/article/details/123525344

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值