Mahotas - 计算机视觉
计算机视觉是人工智能和计算机科学的一个分支，专注于使计算机能够从图像或视频中获得对视觉信息的高级理解。
- 受人类视觉感知的启发，计算机视觉旨在使用算法、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方法，多年来，它使用计算机科学、工程、数学和数据库使机器理解视觉数据。
- 大型数据集、深度学习和训练机器学习模型的可用性使计算机视觉更加实用。
- mahotas 就是这样一个开源计算机视觉和图像处理库。
Mahotas 是一个计算机视觉库，包含图像处理操作，例如过滤、形态学操作和分类以及其他现代计算机视觉函数。
在本教程中，我们将探索计算机视觉的基本概念、关键技术和实际应用。
了解计算机视觉
计算机视觉涉及开发算法和模型，使计算机能够解释和理解视觉数据。它涵盖了广泛的任务，包括图像分类、对象检测和跟踪、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策。
计算机视觉基础
计算机视觉从人类视觉系统中汲取灵感，旨在复制甚至超越某些任务中的人类视觉感知。该领域起源于 20 世纪 60 年代，当时研究人员开始探索图像识别和模式检测技术。
早期的方法侧重于手工制作的特征和基于规则的系统，但随着机器学习和深度学习的出现，计算机视觉经历了革命性的转变。
图像表示− 计算机视觉的基石在于如何表示和处理视觉信息。图像中的像素被转换成数值数据，可以通过算法进行分析和解释。
特征提取− 在图像分析中，特征提取在识别相关模式和结构方面起着至关重要的作用。早期的方法包括边缘检测和角点检测，而现代方法利用深度学习来学习抽象特征。
机器学习和深度学习−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发展中发挥了重要作用。卷积神经网络 (CNN) 在图像分类、物体检测和分割等任务中取得了显著的成功。
计算机视觉的应用
计算机视觉的应用多种多样，并且随着技术的进步而不断扩展。以下是计算机视觉产生重大影响的一些关键领域 −
图像分类− 计算机视觉使机器能够以惊人的精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范围。
物体检测− 物体检测超越了分类，不仅可以识别物体，还可以在图像中定位它们。它在监控、自动驾驶汽车和增强现实等任务中至关重要。
图像分割− 图像分割涉及将图像划分为有意义的区域，以便于进一步分析和理解。它用于医学成像、场景理解和视频处理。
面部识别−面部识别技术有许多应用，包括生物特征认证、监控和社交媒体标记。
光学字符识别 (OCR)− OCR 使机器能够识别图像中的印刷或手写文本并将其转换为可编辑和可搜索的数字格式。它广泛应用于文档数字化和自动化。
计算机视觉中的挑战
虽然计算机视觉取得了巨大的进步，但它仍然面临着一些挑战，其中一些是 −
数据有限− 深度学习模型依赖于大量标记数据，而为每个应用程序获取带注释的数据集可能既麻烦又昂贵。
可解释性−深度学习模型通常被视为"黑匣子"，因此很难理解它们如何做出决策，而这在医疗保健和安全等关键应用中至关重要。
稳健性− 计算机视觉算法必须能够适应光照条件、视点和遮挡的变化，才能在真实场景中可靠地运行。
