计算机视觉是指利用计算机和算法来解析和理解图片和视频中的内容。这是一个跨学科领域，融合了计算机科学、图像处理、机器学习和模式识别等多方面的技术。以下是一些计算机视觉入门的基本知识点：

主要知识点

1. 图像基础：

   • 像素：图片的最基本组成单元，包含了颜色信息。
   • 色彩空间：如RGB（红、绿、蓝）、HSV（色调、饱和度、明度）等，不同色彩空间代表图像色彩的方式不同。
   • 图像类型：位图（Bitmap）与矢量图（Vector），位图由像素组成，矢量图由数学方程式定义。

2. 图像处理：

   • 滤波与卷积：通过不同的核（kernel）操作来增强或抑制图片中的各种特征。
   • 边缘检测：如Canny、Sobel边缘检测器，可识别出图像中的边界。
   • 形态学操作：例如膨胀（dilation）、腐蚀（erosion）等，用于图形的简化和去噪。

3. 特征提取和描述：

   • 角点检测：如Harris角点检测，用于找到图像中的角点。
   • SIFT（尺度不变特征变换）：描述和匹配在不同视角、光照和尺度下的局部特征。
   • HOG（方向梯度直方图）：捕捉图像中的形状和结构信息，常用于物体检测。

4. 图像分割：

   • 阈值处理：将图像分割为前景和背景。
   • 区域生长：从种子点开始，根据预定义的准则将邻近像素合并成较大区域。
   • 图割（Graph Cut）：基于图论的方法，将图像建模为图，通过最小化一个能量函数进行分割。

5. 模式识别与机器学习：

   • 分类器：如k-最近邻（k-NN）、支持向量机（SVM）和神经网络（NN），用于图像分类任务。
   • 聚类：把数据分组的无监督学习算法，如k-means或层次聚类。
   • 深度学习：特别是卷积神经网络（CNNs），在图像识别、分类和其他视觉任务中取得突破性进展。

6. 计算机视觉应用：

   • 物体识别和跟踪：识别视频中的特定物体，并跟踪其运动。
   • 人脸识别：使用各种特征提取方法来识别和验证人脸。
   • 场景重建：结合多张图像进行3D模型构建。

7. 计算机视觉库和工具：

   • OpenCV（Open Source Computer Vision Library）：一个广泛使用的图像与视频处理的开源库。
   • MATLAB Image Processing Toolbox：MATLAB的图片处理工具箱。

8. 性能评价：

   • 准确率、召回率和F1分数：评估分类和检测任务的性能指标。
   • 混淆矩阵：呈现实际和预测分类之间的关系。
   • ROC曲线：接收者操作特性曲线，用于评估不同阈值下的性能。

学习计算机视觉的基础知识和掌握这些基本概念，是进一步深入该领域的关键。随着技术的发展，计算机视觉已经在各种行业中扮演了重要的角色，从自动驾驶汽车到智能视频监控、从医疗图像分析到增强现实应用。

相关博文

理解并实现OpenCV中的图像平滑技术

OpenCV中的边缘检测技术及实现

OpenCV识别人脸案例实战

入门OpenCV：图像阈值处理

我的图书

下面两本书欢迎大家参考学习。

OpenCV轻松入门

李立宗，OpenCV轻松入门，电子工业出版社，2023
本书基于面向 Python 的 OpenCV(OpenCV for Python)，介绍了图像处理的方方面面。本书以 OpenCV 官方文档的知识脉络为主线，并对细节进行补充和说明。书中不仅介绍了 OpenCV 函数的使用方法，还介绍了函数实现的算法原理。

在介绍 OpenCV 函数的使用方法时，提供了大量的程序示例，并以循序渐进的方式展开。首先，直观地展示函数在易于观察的小数组上的使用方法、处理过程、运行结果，方便读者更深入地理解函数的原理、使用方法、运行机制、处理结果。在此基础上，进一步介绍如何更好地使用函数处理图像。在介绍具体的算法原理时，本书尽量使用通俗易懂的语言和贴近生活的实例来说明问题，避免使用过多复杂抽象的公式。

本书适合计算机视觉领域的初学者阅读，包括在校学生、教师、专业技术人员、图像处理爱好者。
本书第1版出版后，深受广大读者朋友的喜爱，被很多高校选为教材，目前已经累计重印9次。为了更好地方便大家学习，对本书进行了修订。

计算机视觉40例

李立宗，计算机视觉40例，电子工业出版社，2022
近年来，我深耕计算机视觉领域的课程研发工作，在该领域尤其是OpenCV-Python方面积累了一点儿经验。因此，我经常会收到该领域相关知识点的咨询，内容涵盖图像处理的基础知识、OpenCV工具的使用、深度学习的具体应用等多个方面。为了更好地把所积累的知识以图文的形式分享给大家，我将该领域内的知识点进行了系统的整理，编写了本书。希望本书的内容能够对大家在计算机视觉方向的学习有所帮助。
本书以OpenCV-Python（the Python API for OpenCV）为工具，以案例为载体，系统介绍了计算机视觉从入门到深度学习的相关知识点。
本书从计算机视觉基础、经典案例、机器学习、深度学习、人脸识别应用等五个方面对计算机视觉的相关知识点做了全面、系统、深入的介绍。书中共介绍了40余个经典的计算机视觉案例，其中既有字符识别、信息加密、指纹识别、车牌识别、次品检测等计算机视觉的经典案例，也包含图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、风格迁移、姿势识别等基于深度学习的计算机视觉案例，还包括表情识别、驾驶员疲劳监测、易容术、识别年龄和性别等针对人脸的应用案例。
在介绍具体的算法原理时，本书尽量使用通俗易懂的语言和贴近生活的示例来说明问题，避免使用复杂抽象的公式来介绍。
本书适合计算机视觉领域的初学者阅读，适于在校学生、教师、专业技术人员、图像处理爱好者使用。