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

2.1.2 对比度压缩

2.1.3 伽马矫正

亮的越亮

2.1.4 直方图变换

不是绝对的均衡，是相对均衡一些

规定化就是对特定区间进行变换

2.2 空间滤波

就跟卷积原理是一样的

2.2.1 均值滤波

2.2.2 高斯滤波

根据高斯分布来设置滤波器

2.2.3 中值滤波

2.3 图像锐化

2.3.1 边缘检测

2.3.2 图像锐化实现

2.4 坐标变换

2.4.1 平移

2.4.2 镜像

2.4.3 旋转

2.4.4 缩放

2.4.5 仿射变换

2.4.6 透视变换

2.5 彩色图像处理的两种思路

2.6 图像预处理技术在深度学习中的应用

3 图像处理的基本任务

3.1 3个等级

3.1.1 图像处理

3.1.2 图像分析

3.1.3 图像理解

3.2 4个基本任务

3.2.1 分类

3.2.2 检测

3.2.3 分割

3.2.4 跟踪

4 特征提取和传统的图像处理算法

4.1 传统图像处理算法流程

4.2 图像特征提取

4.2.1 图像二值化

关键在于阈值的设置

4.2.2 形态学处理

4.2.3 模板匹配

给一个模板，匹配出相似的部分

模板匹配用到了滑动窗口法，来回滑动

4.2.4 特征描述子

4.2.5 方向梯度直方图HOG

参考下面网址，将的比较清楚
https://blog.csdn.net/passball/article/details/82254256

4.2.6 局部二值模式LBP

4.2.7 Haar特征提取描述子

4.2.8 灰度共生矩阵GLDM

参考下面资料：
https://blog.csdn.net/qq_37059483/article/details/78292869

https://blog.csdn.net/guanyuqiu/article/details/53117507

5 深度学习

图像处理总结

（1）读取，保存
（2）显示为数字
（3）颜色变换
（4）图像缩放
（5）图像裁剪
（6）图像位置变化，翻转等
（7）多幅图像加减乘除等
（8）灰度变换
（9）重采样，分辨率变换
（10）滤波变换
（11）图像锐化
（12）二值化
（13）腐蚀，膨胀
（14）模板匹配
（15）hog
（16）LBP
（17）Haar

6 计算机视觉的研究领域和主要公司

6.1 8大公司

6.2 计算机视觉的9大应用领域与任务：

6.3 要会的研究方向

3大技术和4大方向：

6.3.1 三大技术

1. 图像分类
2. 目标检测
3. 语义分割

6.3.2 4大研究方向

1. 人脸识别
2. OCR文字识别
3. 遥感影像语义分割
4. 工业上的缺陷检测（车道线检测，行人检测，缺陷检测）

6.3.3 三大顶会

参考资料

[1] https://www.bilibili.com/video/BV1Yt4y1i7by?p=25&t=185
[2] 计算机视觉哪个方向就业比较好？ - 知乎
https://www.zhihu.com/question/319883236