14、计算机视觉中的深度学习与传统方法结合

计算机视觉中的深度学习与传统方法结合

1. 引言

计算机视觉作为人工智能的一个重要分支，旨在赋予计算机理解和解释视觉信息的能力。随着技术的进步，计算机视觉已经广泛应用于各个领域，如自动驾驶汽车、医学成像、监控系统等。本文将探讨计算机视觉的基础理论和技术，重点介绍深度学习与传统方法的结合，以应对现实世界中的复杂视觉任务。

2. 计算机视觉的基本原理

计算机视觉系统的核心任务是从图像中提取有意义的信息。为了实现这一目标，计算机视觉系统需要具备以下几个关键组件：

• 特征提取 ：识别图像中的局部特征，如边缘、角落等。
• 特征描述 ：用数学模型描述这些特征，以便后续处理。
• 特征匹配 ：在不同图像或场景中找到相似的特征。
• 图像分割 ：将图像划分为多个有意义的区域。
• 对象识别 ：识别和分类图像中的对象。

2.1 特征提取

特征提取是计算机视觉的第一步，目的是从图像中识别出重要的局部特征。常见的特征包括边缘、角落、纹理等。边缘检测是最常用的特征提取方法之一，通过计算图像梯度来检测边缘。

边缘检测的常用方法

• Sobel算子 ：通过卷积核计算图像的梯度。
• Canny算子 ：