6、计算机视觉经典与现代算法：原理、应用与代码实现

计算机视觉经典与现代算法：原理、应用与代码实现

1. 计算机视觉算法概述

计算机视觉算法主要分为经典算法和现代算法两类。经典计算机视觉算法基于传统技术和启发式方法，侧重于显式的手工特征和基于规则的方法。它具有定义明确的步骤和可解释性，适用于边缘检测、角点检测和图像滤波等任务。然而，在处理复杂和大规模数据集时，经典算法面临诸多挑战，需要大量的参数调整，且缺乏泛化能力。其对手工特征和显式规则方法的依赖，限制了它对不同数据集和变化的适应性。

现代计算机视觉算法则能够自动从数据中学习特征，利用深度学习和神经网络的强大能力。像卷积神经网络（CNNs）在图像分类、目标检测、语义分割和图像合成等任务中表现出色。通过从数据中学习分层表示，现代算法能够有效处理复杂模式，达到当前的先进水平。不过，这些算法需要大量的标注数据进行训练，训练和推理过程计算量巨大，并且由于其黑盒性质，难以解释。

算法类型	优点	缺点	适用场景
经典算法	步骤明确、可解释性强	处理复杂大规模数据能力弱、缺乏泛化性	边缘检测、角点检测、图像滤波
现代算法	自动学习特征、处理复杂模式能力强	需大量标注数据、计算量大、难以解释	图像分类、目标检测、语义分割、图像合成