Mahotas 简明教程
Mahotas - Computer Vision
计算机视觉作为人工智能和计算机科学的一个子领域，专注于使计算机能够从图像或视频中获得视觉信息的更高级别的理解。
-
受人类视觉感知的启发，计算机视觉旨在通过算法、机器学习和深度学习技术复制和超越人类的视觉能力。
-
计算机视觉是一种跨学科的方法，它使用计算机科学、工程学、数学和数据库让机器日益理解视觉数据。
-
大量数据集、深度学习和训练机器学习模型的可用性让计算机视觉更具功能性。
-
这样的一个开源计算机视觉和图像处理库就是 mahotas。
在本教程中，我们将探讨计算机视觉的基本概念、关键技术和实际应用。
Understanding Computer Vision
计算机视觉涉及开发允许计算机解释和理解视觉数据的算法和模型，它涵盖广泛的任务，包括图像分类、目标检测和追踪、图像分割、面部识别、场景理解和 3D 重建。
最终目标是使计算机能够从视觉数据中提取有意义的信息，并根据该信息做出明智的决定。
Foundations of Computer Vision
计算机视觉的灵感源于人类视觉系统，旨在复制，甚至在某些任务中超越人类的视觉感知。当研究人员开始探索图像识别和模式检测技术时，该领域得以在 20 世纪 60 年代扎根。
早期的做法集中于手工制作的特征和基于规则的系统，但是随着机器学习和深度学习的出现，计算机视觉经历了一场革命性的变革。
-
Image Representation − 计算机视觉的基石在于视觉信息是如何被表示和处理的。图像中的像素被转化为数字数据，该数据可以被算法分析和解释。
-
Feature Extraction − 在图像分析中，特征提取在识别相关模式和结构中起着至关重要的作用。早期的办法包括边缘检测和角检测，而现代方法利用深度学习来学习抽象特征。
-
Machine Learning and Deep Learning − 机器学习算法，特别是深度学习神经网络，在计算机视觉的快速进步中发挥了重要作用。卷积神经网络 (CNN) 在图像分类、目标检测和分割等任务中取得了显著的成绩。
Applications of Computer Vision
计算机视觉的应用领域广泛且随着技术发展不断扩展。以下是计算机视觉产生重大影响的一些关键领域−
-
Image Classification − 计算机视觉使机器能够以惊人的准确度对图像中的物体和场景进行分类。从识别日常物体到识别自然界中的特定物种，图像分类具有广泛的应用。
-
Object Detection − 目标检测不仅识别物体，还对其在图像中的位置进行定位，从而超越了分类。它在监视、自动驾驶和增强现实等任务中至关重要。
-
Image Segmentation − 图像分割涉及将图像分割成有意义的区域，以便进一步分析和理解。它用于医学成像、场景理解和视频处理。
-
Facial Recognition − 人脸识别技术有众多应用，包括生物识别认证、监视和社交媒体标记。
-
Optical Character Recognition (OCR) − OCR 使机器能够识别和将图像中的印刷或手写文本转换成可编辑和可搜索的数字格式。它广泛用于文档数字化和自动化。