计算机视觉入门

引言

计算机视觉是研究如何让计算机“看”和“理解”图像和视频的领域。本文将介绍计算机视觉入门的流程和每个步骤需要做的事情，包括需要使用的代码和代码的注释。如果你是一名刚入行的开发者，希望通过学习计算机视觉来提升自己的技能，那么本文将为你指明方向。

流程图

flowchart TD;
    A(计算机视觉入门)
    B(学习基本图像处理)
    C(学习图像特征提取)
    D(学习目标检测)
    E(学习图像分类)
    F(学习图像分割)
    G(学习深度学习)
    H(实践项目)
    A-->B
    A-->C
    A-->D
    A-->E
    A-->F
    A-->G
    A-->H

步骤详解

学习基本图像处理

基本图像处理是计算机视觉的基础，包括图像的加载、显示、保存等操作。在Python中，可以使用OpenCV库进行图像处理。

以下是一个简单的例子，代码使用OpenCV库加载并显示一张图像：

import cv2

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 显示图像
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

代码解释：

  • cv2.imread('image.jpg')：加载名为'image.jpg'的图像，并将其存储在变量'image'中。
  • cv2.imshow('Image', image)：显示名为'Image'的窗口，并在窗口中显示'iamge'变量中的图像。
  • cv2.waitKey(0)：等待用户按下任意键。
  • cv2.destroyAllWindows()：关闭窗口。

学习图像特征提取

图像特征提取是计算机视觉中的重要步骤，它是从图像中提取有用信息的过程。常用的特征包括颜色直方图、边缘检测、角点检测等。

以下是一个简单的例子，代码使用OpenCV库提取图像的边缘：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

# 显示边缘图像
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

代码解释：

  • cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)：将彩色图像转换为灰度图像。
  • cv2.Canny(gray, 100, 200)：使用Canny算法进行边缘检测，参数100和200是边缘强度的阈值。
  • cv2.imshow('Edges', edges)：显示名为'Edges'的窗口，并在窗口中显示边缘图像。

学习目标检测

目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它是识别图像中特定目标的过程。常见的目标检测算法包括Haar级联、HOG+SVM、YOLO等。

以下是一个简单的例子，代码使用OpenCV库进行人脸检测：

import cv2

# 加载人脸检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 人脸检测
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

# 标记人脸
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

# 显示标记后的