1、计算机视觉全解析：从基础到应用

计算机视觉全解析：从基础到应用

1. 计算机视觉概述

计算机视觉在当今科技领域扮演着至关重要的角色。它的发展源于人们对让计算机像人类一样“看”和理解世界的追求。在早期，计算机视觉主要应用于一些简单的图像分析任务，随着技术的不断进步，其应用范围逐渐扩大到计算机图形学、视觉效果制作以及计算摄影等多个领域。

在解决计算机视觉问题时，有三种主要的方法值得借鉴：
- 科学方法 ：构建详细的图像形成过程模型，并开发数学技术来反转这些模型，以恢复感兴趣的量。必要时，做出简化假设以使数学处理更易于操作。例如，在研究图像的几何变换时，通过建立精确的数学模型来描述物体在三维空间中的旋转、平移以及投影到二维平面的过程。
- 统计方法 ：使用概率模型来量化未知量的先验可能性以及产生输入图像的噪声测量过程，然后推断所需量的最佳估计，并分析其结果的不确定性。这种方法在处理图像中的噪声和不确定性时非常有效，例如在立体匹配中，通过概率模型来估计物体的深度信息。
- 工程方法 ：开发易于描述和实现的技术，并且这些技术在实践中被证明是有效的。通过测试这些技术，了解它们的局限性、失败模式以及预期的计算成本（运行时性能）。例如，在图像拼接中，采用简单而高效的算法来实现图像的对齐和合成。

2. 图像形成

图像形成是计算机视觉的基础，它涉及到多个方面的知识。
- 几何原语和变换
- 几何原语 ：包括点、线、面等基本元素，它们是构建复杂图像的基础。
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