算法工程师5——计算机视觉知识点概览

1 基础

1.1 计算机视觉定义

计算机视觉大部分内容运用了人工智能技术，同样人工智能的发展离不开计算机视觉。计算机视觉是人工智能领域最成功的方向。

1.2 人眼图像的形成

图像数字化包括两种处理过程：采样和量化
采样：将空间上连续的图像变换成离散点
量化就是用不同等级的颜色表示图像信息

1.3 灰度级

1.4 分辨率

1.5 数字图像的表示

图像中每个采样点称为像素，可以用坐标（x,y）表示，像素的数据维度称为通道。
黑白图就是0和1 的二值图
灰度图中0表示最暗，255表示最亮
彩色图像中每个像素点有3个维度，分表表示红绿蓝三个颜色的亮度大小
颜色空间hsv，彩色图像的另一种表示，比rgb表示的颜色更多。

彩色图像还有其它的颜色表示，不同颜色表示之间可以使用颜色进行转换。

1.6 像素关系

像素连同就是在4领域或8领域中有像素相等的点就可连接起来

1.7 图像中常用的距离有3个

1.欧氏距离
2.城市街区距离
3.棋盘距离

1：欧氏距离是最直观的距离，

2.城市街区距离（也叫曼哈顿距离）：D=|x1-x2|+|y1-y2|;
就是两个直角边的和

3.棋盘距离：D=MAX{|x1-x2|,|y1-y2|}
就是长宽中最小的那个边

1.8 图像计算

1.8.1 像素计算

1.8.2 坐标计算

1.9 色彩3要素

搞不懂，下面是解释，但是还是搞不懂

https://zhidao.baidu.com/question/48787087.html

2 图像预处理

就是图像输入，输出还是图像，一般这样称呼

2.1 灰度变换

2.1.1 对比度增强