# 计算机视觉
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。计算机视觉是机器认知世界的基础，终极目的是使得计算机能够像人一样“看懂世界”。它旨在使计算机能够理解、分析和解释数字图像或视频，并从中获取有关物体、场景和人类行为的有用信息。计算机视觉结合了计算机科学、机器学习、图像处理、模式识别和人工智能等多个领域的技术和方法。
人类的视觉是由外部光线穿过角膜，再通过瞳孔，光线穿过晶状体照射到视网膜，感光体细胞会将光线转换成电信号，电信号从视网膜通过视神经传播到大脑成像。而计算机视觉是一个数字化的过程，它先由类似摄像头这样的接收器，经过电信号传入主机，主机通过CPU对图像进行处理呈现。
计算机视觉相较于人类在图像处理方面会更有优势，计算机视觉可以到达人类到不了的地方，也可以获取到人类肉眼看不到的信息，计算机在图片颜色、细节敏感度和很多图形细微变化识别上会更快，也更准确，相比于人类来说，在计算能力上，速度也远超常人。
计算机视觉的目标是使计算机能够模拟和理解人类的视觉感知和认知能力。它涉及许多任务和应用，包括图像分类、目标检测和跟踪、人脸识别、姿态估计、场景理解、三维重建和增强现实等。通过使用计算机视觉技术，计算机可以自动提取、分析和理解大量的图像和视频数据，从而实现自动化、智能化和高效率的图像处理和理解。
计算机视觉的核心问题之一是图像和视频的理解与分析。这涉及到从图像中提取低级特征，如边缘、纹理和颜色信息，到更高级的特征，如物体、场景和行为等。为了实现这一目标，计算机视觉使用各种技术和方法，包括图像滤波、特征提取、特征匹配、模式识别、机器学习和深度学习等。
深度学习在计算机视觉领域发挥了重要作用。深度学习模型，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs），已经在图像分类、目标检测和分割等任务中取得了显著的成功。通过对大量标注数据的训练，深度学习模型可以学习到图像的高级表示和语义信息，从而实现更准确和鲁棒的图像分析和理解。
# 基本原理
将图像转化成计算机能够识别的过程通常要先要通过扫描或摄像的方式，将图像转化为数字信号，然后对采集到的数字信号进行预处理，其中包括去噪、平滑和增强等操作，借此提高图像的质量。增强图像后，要将图像分成不同的区域，以便进一步进行处理和分析，分隔过后可通过滤波器或特征检测器，从图像中提取有用的特征，并根据特征将图像分为不同的类别或对象。所以，计算机视觉识别，其实是一个采样、量化和数据分类的过程。
在计算机视觉中，采样和量化是数字图像处理的两个基本步骤。采样是指将连续的模拟图像信号转换为离散的数字信号。在采样过程中，图像被分成若干个像素，每个像素表示图像上的一个小区域，像素的大小取决于采样率。采样率越高，图像的细节和清晰度就越高，但是图像文件的大小也会变得更大。采样过程中，需要考虑到采样定理，即采样频率应该大于图像信号的最高频率，以避免采样误差和失真。
量化是指将采样后的图像信号转换为数字信号。在量化过程中，每个像素的灰度值被映射到一个离散的数字值，通常是8位二进制数，也就是256个灰度级。量化过程中，需要考虑到量化误差，即由于量化精度的限制，会导致图像的细节和清晰度损失。为了减小量化误差，可以采用更高的位深度，例如10位或12位。采样和量化是数字图像处理中的两个基本步骤，它们对于图像质量和清晰度有着重要的影响。在实际应用中，需要根据具体的需求和场景来选择采样率和位深度，以达到最佳的图像质量和清晰度。
除采样和量化外，计算机视觉还有如下关键技术：
- 图像分类：图像分类是指将输入的图像分为不同的类别。这个任务通常使用卷积神经网络（CNN）进行处理，CNN可以提取图像中的特征，然后使用softmax分类器将图像分为不同的类别。图像分类可以使用CIFAR-10数据集来训练模型，其包含6万张32*32的彩色图像，共有10个类，每个类有6000张图，可以用5万张图组成训练集合，用1万张图组成测试集合。
- 目标检测：目标检测是指在图像中检测出物体的位置和类别。这个任务通常使用一种叫做“区域提议网络”（Region Proposal Network，RPN）的算法，该算法可以生成一系列候选框，然后使用卷积神经网络对这些候选框进行分类和回归，确定物体的位置和类别。
- 图像分割：图像分割是指将图像中的不同部分分割成不同的区域。这个任务通常使用一种叫做“全卷积网络”（Fully Convolutional Network，FCN）的算法，该算法可以将卷积神经网络的全连接层替换成卷积层，从而实现像素级别的分类。
- 视频分类：视频分类是指将输入的视频分为不同的类别。这个任务通常使用一种叫做“时空卷积神经网络”（3D Convolutional Neural Network，3D CNN）的算法，该算法可以将卷积神经网络的卷积核从二维扩展到三维，从而可以处理时间序列数据。
- 人体关键点检测：人体关键点检测是指在图像中检测出人体的关键点，如头部、手臂、腿等部位。这个任务通常使用一种叫做“姿态估计网络”（Pose Estimation Network，PEN）的算法，该算法可以对人体进行关键点检测和姿态估计。
- 目标跟踪：目标跟踪是指在视频中跟踪目标的位置。这个任务通常使用一种叫做“卡尔曼滤波器”（Kalman Filter）的算法，该算法可以对目标的位置进行预测和修正，从而实现目标跟踪。
- 场景文字识别：场景文字识别是指在自然场景中识别出文字。这个任务通常使用一种叫做“卷积循环神经网络”（Convolutional Recurrent Neural Network，CRNN）的算法，该算法可以将卷积神经网络和循环神经网络结合起来，从而实现对场景文字的识别。