视觉识别详解

视觉识别是一项复杂而多样化的技术，它的核心在于通过视觉信息对图片中的内容进行分类、检测或识别。以下是对视觉识别过程的详细阐述：

图像处理基础

    图像来源：视觉识别主要应用于数字图像，包括照片、视频帧等。

    预处理步骤：

        尺寸调整：确保图像尺寸一致，便于后续处理。

        亮度和色调调整：标准化图像的亮度和色调，以减少对模型的影响。

        归一化：将图像数据转换到0-1范围内，防止数值过大或过小的问题。

 

特征提取

    边缘检测： 使用算法如Canny边缘检测法，提取图像的边缘信息，有助于识别物体的轮廓和形状。

    哈尔斯凯-施密特特征（HOG）： 通过计算不同尺度上的纹理梯度，生成特征向量，描述图像中的细粒度特征。

    色彩描述： 提取颜色的分布信息，有助于区分不同物体的颜色特点。

 

分类层

    卷积神经网络（CNN）： 通过多层卷积操作，提取图像中的低级和高级特征，最后进行分类预测。

    全连接层： 将不同尺寸的特征映射到一致维度，结合更多上下文信息