计算机视觉 学习笔记 (1) —— 图像处理基础

最新推荐文章于 2025-07-15 15:40:30 发布
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#CV

本文概述了计算机视觉(CV)的主要任务，包括识别和测量，探讨了图像处理的基本概念，如像素和亚像素，并介绍了OpenCV的安装与使用方法。文中还详细讲解了特征提取、图像局部特征点检测算法，以及如何使用K-means进行颜色量化，减少数据复杂度，对导航和地图应用有显著帮助。

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

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CV有两个任务： 识别、测量

  • 在图像处理中，输入的是图像，输出的也是图像；
  • 在CV中，输入的是图像，输出的可能是图像，可能是语义，也有可能是利用计算机图形学的原理，对图形进行渲染。
    在这里插入图片描述
    像素（图像基本单位）、亚像素 （用像素表示位移）
    在这里插入图片描述
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Viusal Studio 2017 + OpenCV 4.0安装

  1. vs2017 通过NuGet免安装opencv + 解决无法解析的外部符号
  2. 安装opencv和VS2017并进行环境配置
  3. OpenCV官方文档学习
  4. OpenCV安装测试程序

MAC平台下Xcode配置使用OpenCV的具体方法 (2016最新)

Example1：用K-means做颜色量化

减少数据空间，降低数据颜色复杂度 eg:0~255->0->11
在导航、地图，对外围世界展示的简化非常有帮助

空间滤波/频率滤波

  • 线性/非线性滤波

边缘检测

  • Canny/Sobel/Laplace

用NN或SVM做车牌号识别

特征提取

图像局部特征点检测算法综述

SIFT/SURF/Harries
关键点：角点
希望特征具有如下的特性：

  1. 尺度不变形
  2. 旋转不变形

变换：

  1. 相似变换（保证角度不变）
  2. 仿射变换（角度不能保证，但是平行线还是平行的）
  3. 投影变换（3X3的矩阵，只能保证直线是直线，角度和平行线都不能保证）

RANSAC 剔除离心点

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