视觉感知与处理：解密计算机视觉的未来
文章目录
- 前言
- 1. 计算机视觉的概述
- 2. 计算机视觉的应用
- 3. 运动感知与光流
- 4. 人类视觉感知
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- 4.1 大脑中的视觉处理
- 4.2 视觉缺陷与对比
- 4.3 分辨率
- 4.4 视觉错觉
- 5. 图像采集与处理
- 6. 图像处理流程
- 7. 二值图像处理与分割
- 8. 3D 机器视觉系统
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- 8.1 主动3D视觉
- 8.2 立体视觉
- 9. 商业机器视觉系统
- 总结
前言
在当今的科技世界中，计算机视觉（Computer Vision）正在迅速崛起，从无人驾驶汽车到智能手机的人脸识别，它已经深刻影响了我们的生活。无论是自动化生产线上的质量检测，还是医疗影像中的病灶识别，计算机视觉凭借其强大的图像处理能力，已成为人工智能的重要组成部分。
在本篇文章中，我们将带你走进视觉感知与处理的世界，探讨计算机视觉的核心技术、应用场景以及3D视觉的未来趋势。
1. 计算机视觉的概述
计算机视觉的目标是赋予机器像人类一样“看见”并理解图像的能力。与人类视觉不同的是，计算机视觉可以处理多维度的数据，包括2D和3D图像、视频、红外线、X光等。计算机视觉的应用已经深入到各个领域，以下是它的一些显著特点：
人类 vs. 计算机：人类在处理复杂、稀有的物体或场景时表现更好；而计算机在一些相对简单的任务上（如车牌识别、手写识别等）表现更为出色，尤其是在处理大量重复任务时。
2. 计算机视觉的应用
随着计算机视觉技术的成熟，越来越多的创新应用正在改变各个行业：
2.1 人脸检测与识别
你可能已经注意到，手机和相机的人脸检测功能变得越来越智能，甚至可以检测笑容并自动拍摄照片。这项技术被广泛应用于社交媒体、智能监控和安全领域。
2.2 生物识别
生物识别技术（如虹膜识别、指纹扫描、面部识别）已经成为身份验证的主流方式，尤其是在无密码登录、支付安全等场景中广泛应用。
2.3 光学字符识别（OCR）
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