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计算机视觉算法实战与目标检测

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2024-01-04

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计算机视觉概述

图像预处理与特征提取

计算机视觉算法实战

目标检测原理与技术

目标检测算法实战

计算机视觉与目标检测前沿技术

计算机视觉概述

PART

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定义

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

发展历程

计算机视觉的发展经历了从图像处理、图像分析到图像理解三个阶段。目前，计算机视觉技术已经广泛应用在工业自动化、医疗、农业、交通、安防等各个领域。

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02

工业自动化

计算机视觉在工业自动化领域的应用主要包括零件识别与定位、产品检测、机器人导航等。通过计算机视觉技术，可以实现生产线的自动化和智能化，提高生产效率和产品质量。

医疗

计算机视觉在医疗领域的应用主要包括医学图像处理、辅助诊断、手术导航等。通过计算机视觉技术，可以对医学影像进行分析和处理，辅助医生进行诊断和治疗。

农业

计算机视觉在农业领域的应用主要包括农作物状态监测、精准施肥、自动化种植等。通过计算机视觉技术，可以实现农业生产的智能化和精细化，提高农作物产量和品质。

交通

计算机视觉在交通领域的应用主要包括交通监控、车辆检测与跟踪、智能驾驶等。通过计算机视觉技术，可以实现交通流量的实时监测和调度，提高交通运行效率和安全性。

安防

计算机视觉在安防领域的应用主要包括人脸识别、行为分析、智能监控等。通过计算机视觉技术，可以对监控视频进行分析和处理，实现异常行为的自动检测和报警。

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04

05

结果输出

将检测和识别的结果以可视化或数据形式输出，供后续处理或分析使用。

目标检测与识别

利用提取的特征信息对目标进行检测和识别，确定目标的位置和类别。

特征提取

从处理后的图像中提取出与目标相关的特征信息，如颜色、形状、纹理等。

图像采集

通过摄像机等图像采集设备获取目标场景的图像信息。

图像处理

对采集到的图像进行预处理，包括去噪、增强等操作，以改善图像质量。

图像预处理与特征提取

PART

02

将彩色图像转换为灰度图像，减少计算量，同时保留图像的重要信息。

灰度化

采用滤波器等手段去除图像中的噪声，提高图像质量。

去噪

对图像进行尺寸归一化，使得不同大小的图像能够统一处理。

归一化

传统特征提取

利用手动设计的特征提取器（如SIFT、HOG等）提取图像的特征。

深度学习特征提取

利用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型自动提取图像的特征。

特征融合

将不同特征提取方法得到的特征进行融合，以提高特征的表达能力。

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02

01

从提取的特征中选择出与目标任务相关的特征，去除冗余和无关的特征。

特征选择

采用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法对特征进行降维处理，减少特征维度，提高计算效率。

降维

计算机视觉算法实战

PART

03

SIFT、HOG等算法在图像特征提取中的应用及实现。

特征提取

目标跟踪

图像处理

MeanShift、CamShift等目标跟踪算法的原理及实现。

图像滤波、边缘检测、二值化等图像处理技术在计算机视觉中的应用。

03

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01

1

2

3

CNN的基本原理、常见模型（如VGG、ResNet等）及其在图像分类、目标检测等任务中的应用。

卷积神经网络（CNN）

R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN等目标检测算法的原理及实现，以及YOLO、SSD等实时目标检测算法的介绍。

目标检测算法

FCN、U-Net等图像分割算法的原理及实现，以及在语义分割、实例分割等任务中的应用。

图像分割算法

准确率、召回率、F1分数等评估指标的计算方法及意义。

性能评估指标

模型优化方法

数据增强技术

模型剪枝、量化、蒸馏等模型优化方法的原理及实现，以及它们在提高模型性能和减小模型大小方面的应用。

数据增强技术的原理及实现，如旋转、平移、缩放等图像变换，以及在提高模型泛化能力方面的应用。

目标检测原理与技术

PART

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要点三

传统目标检测方法

基于滑动窗口或区域提议的方法，如HOG+SVM、DPM等。这些方法通常依赖于手工设计的特征，计算量大且实时性差。

要点一

要点二

基于深度学习的目标检测方法

利用卷积神经网络（CNN）自动提取特征，大大提高了检测精度和速度。主要方法包括R-CNN系列（如FastR-CNN、FasterR-CNN）、YOLO系列（如YOLOv1、YOLOv2