计算机视觉技术
- 任务：通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的相关信息。
- 流程：
- 视频处理以图像处理为基础
- 图像数据最流行的表示方式：数字图像。
- 成像方式不止可见光，微波、超声波、射线等都可以成像。
图像处理系统
图像处理技术
- 图像编码
- 图像压缩
- 图像变换
- 图像增强
- 图像复原
- 图像分割
- 图像识别
- ...
技术的进化过程
- 对比
| 传统图像处理 | 经典机器学习 | 深度学习 | |
|---|---|---|---|
| 提取特征模式 | 人工设计特征 | 人工设计特征 | 数据驱动-学习特征 |
| 分类模式 | 人为设定固定阈值 | 通过学习得到阈值 | 通过学习得到阈值 |
| 便利性 | 纯手工 | 半自动 | 全自动 |
展望
虽然深度学习的崛起降低了图像处理的门槛，但要想对图像所包含的信息有一个更好的了解，学习传统的图像处理算法是必要的。况且AGI的实现也必定基于对图像特征在逻辑层次的理解。
标签：阈值,特征,数字图像处理,学习,图像处理,概述,图像 From： https://www.cnblogs.com/gxxtsz/p/16655081.html