4、计算机视觉入门：图像分割与边缘检测技术解析

计算机视觉入门：图像分割与边缘检测技术解析

1. 计算机视觉概述

计算机视觉作为一种深度学习技术，具备理解和解读输入图像或场景的能力，能够从视觉图像、图像序列或场景中生成智能信息。它主要聚焦于复制人类视觉系统，助力计算机像人类一样识别图像和视频中的物体，具体可实现物体的识别、跟踪、测量、检测和分类。机器学习和深度学习技术可用于训练模型，以识别或分类场景中的物体。计算机视觉系统将图像处理作为一个子集，用于增强图像以作进一步应用。

图像处理旨在对图像进行处理以实现增强，其主要目标是提升图像质量，使其适用于特定任务。通常，从相机捕获的图像会先进行预处理，以提高图像质量，如降噪、增强亮度和对比度等。图像处理有助于物体检测、定位和测量、识别和验证，其基本步骤包括：
1. 图像采集 ：将图像转换为数字形式。
2. 图像增强 ：使模糊的细节显现出来。
3. 图像恢复 ：改善图像外观。
4. 彩色图像处理 ：包括颜色建模和处理。
5. 图像压缩 ：减少图像存储所需空间。
6. 形态学处理 ：提取有用的图像组件。
7. 图像分割 ：将图像划分为不同部分。
8. 物体识别 ：识别图像中的物体。

图像分割是图像处理、视频处理和计算机视觉应用中极为重要的部分，其目的是从图像中提取有意义的信息。它是图像分析中关键且具有挑战性的步