计算机视觉

📋 概览

计算机视觉（Computer Vision, CV）是人工智能的重要分支，致力于让计算机能够"看懂"和理解图像和视频。通过模拟人类的视觉系统，计算机视觉在图像识别、目标检测、图像生成等领域取得了重大突破。

🎯 学习目标

理解计算机视觉的基本原理和技术
掌握图像处理和特征提取方法
学习各种计算机视觉算法和模型
能够应用计算机视觉解决实际问题

🖼️ 图像基础

图像表示

像素: 图像的基本组成单位
颜色空间: RGB、HSV、Lab等
图像格式: JPEG、PNG、BMP等
分辨率: 图像的清晰度指标

图像预处理

几何变换: 旋转、缩放、平移
颜色调整: 亮度、对比度、饱和度
滤波: 去噪、锐化、模糊
边缘检测: Sobel、Canny算子

🔍 特征提取

传统方法

SIFT: 尺度不变特征变换
SURF: 加速鲁棒特征
HOG: 方向梯度直方图
LBP: 局部二值模式

深度学习方法

卷积特征: 使用CNN提取特征
预训练模型: VGG、ResNet、EfficientNet
特征融合: 多尺度特征融合
注意力机制: 关注重要特征

🎯 图像分类

基本概念

图像分类: 将图像分为不同类别
多分类: 识别图像中的主要物体
细粒度分类: 区分相似物体的细微差别
零样本学习: 识别训练时未见过的类别

经典算法

AlexNet: 深度学习的里程碑
VGG: 更深的网络结构
ResNet: 残差连接解决梯度消失
DenseNet: 密集连接提高特征复用
EfficientNet: 平衡效率和准确率

应用场景

医学影像: 疾病诊断和辅助治疗
农业: 作物识别和病虫害检测
安防: 人脸识别和行为分析
电商: 商品识别和搜索

🎯 目标检测

两阶段方法

R-CNN: 区域卷积神经网络
Fast R-CNN: 加速R-CNN训练
Faster R-CNN: 端到端的目标检测
Mask R-CNN: 同时进行检测和分割

单阶段方法

YOLO: You Only Look Once
SSD: Single Shot MultiBox Detector
RetinaNet: 解决类别不平衡问题
EfficientDet: 高效的目标检测

应用场景

自动驾驶: 车辆、行人、交通标志检测
安防监控: 异常行为检测
工业检测: 产品质量检测
体育分析: 运动员动作分析

🎨 图像分割

语义分割

FCN: 全卷积网络
U-Net: 医学图像分割的经典架构
DeepLab: 使用空洞卷积的分割网络
PSPNet: 金字塔场景解析网络

实例分割

Mask R-CNN: 同时进行检测和分割
YOLACT: 实时实例分割
SOLO: 简单实例分割方法
PolarMask: 基于极坐标的分割

应用场景

医学影像: 器官和病变分割
自动驾驶: 道路和障碍物分割
遥感图像: 土地利用分类
视频编辑: 背景替换和特效

🎭 图像生成

生成对抗网络

GAN: 生成对抗网络
DCGAN: 深度卷积GAN
StyleGAN: 高质量图像生成
CycleGAN: 无配对图像转换

变分自编码器

VAE: 变分自编码器
β-VAE: 控制表示学习
VQ-VAE: 向量量化VAE
VQGAN: 结合GAN和VAE

扩散模型

DDPM: 去噪扩散概率模型
DDIM: 确定性扩散模型
Stable Diffusion: 文本到图像生成
DALL-E: OpenAI的图像生成模型

🔧 实践应用

开发工具

OpenCV: 计算机视觉库
PIL/Pillow: Python图像处理库
scikit-image: 科学图像处理
Mahotas: 快速计算机视觉算法

深度学习框架

TensorFlow: Google的深度学习框架
PyTorch: Facebook的动态图框架
Keras: 高级神经网络API
MXNet: 高效的深度学习框架

预训练模型

ImageNet: 大规模图像数据集
COCO: 目标检测和分割数据集
Open Images: Google的开源数据集
Hugging Face: 预训练模型库

🌟 应用场景

医疗健康

医学影像: X光、CT、MRI图像分析
病理诊断: 组织切片分析
药物发现: 分子结构分析
手术辅助: 机器人手术导航

自动驾驶

环境感知: 道路、车辆、行人检测
路径规划: 基于视觉的路径规划
交通标志: 识别和理解交通标志
行为预测: 预测其他车辆和行人行为

工业制造

质量控制: 产品缺陷检测
机器人视觉: 工业机器人导航
预测维护: 设备状态监测
供应链管理: 库存和物流管理

娱乐媒体

视频编辑: 自动剪辑和特效
游戏开发: 游戏角色和环境生成
AR/VR: 增强现实和虚拟现实
内容创作: 自动生成图像和视频

💡 技术挑战

数据质量

数据标注: 高质量标注数据稀缺
数据偏差: 训练数据可能存在偏差
数据隐私: 保护用户图像隐私
数据安全: 防止恶意图像攻击

计算效率

实时处理: 满足实时性要求
资源限制: 移动设备计算能力有限
能耗优化: 降低计算能耗
模型压缩: 减少模型大小

鲁棒性

光照变化: 不同光照条件下的性能
视角变化: 不同角度和距离的识别
遮挡处理: 部分遮挡物体的识别
对抗攻击: 对抗样本的鲁棒性

📚 学习资源

经典教材

《计算机视觉：算法与应用》- Richard Szeliski
《计算机视觉：现代方法》- David Forsyth
《深度学习与计算机视觉》- 张江
《OpenCV计算机视觉编程攻略》- Robert Laganière

在线课程

Coursera: 斯坦福大学计算机视觉课程
edX: MIT计算机视觉课程
Udacity: 计算机视觉纳米学位
Fast.ai: 实用计算机视觉课程

实践平台

Kaggle: 计算机视觉竞赛
Google Colab: 免费的GPU环境
Papers With Code: 论文和代码
GitHub: 开源项目和代码

🎯 下一步

数学基础: 巩固线性代数、概率统计基础
编程实践: 熟练使用Python和OpenCV
深度学习: 学习CNN和现代视觉模型
项目实战: 完成实际的计算机视觉项目
持续学习: 跟上技术发展的最新趋势

通过系统学习计算机视觉技术，您将能够构建智能的视觉系统，为人工智能的发展做出贡献。