图像处理与计算机视觉算法

图像处理与计算机视觉算法是实现对图像和视频内容分析、理解和操作的一系列技术。这些算法可以分为多个类别，包括但不限于以下几个主要方面：

1. 预处理：

   • 像素操作：灰度化、二值化、直方图均衡化等，用于改善图像的对比度和亮度分布。
   • 去噪：高斯滤波、中值滤波、自适应滤波等，用于减少图像中的噪声干扰。
   • 边缘检测：Sobel算子、拉普拉斯算子、Canny边缘检测等，用于识别图像中的边界信息。

2. 特征提取：

   • 局部特征：如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（oriented FAST and rotated BRIEF）等，用于描述图像局部结构并进行匹配。
   • 全局特征：如PCA-SIFT、VLAD、 Fisher Vector等，适合大规模图像检索或分类任务。
   • 深度学习特征：CNN（卷积神经网络）提取的特征，如AlexNet、VGG、ResNet等模型在图像识别、目标检测等领域广泛应用。

3. 图像分割：

   • 分水岭算法、GrabCut、水平集方法等，将图像分割成不同区域。
   • 语义分割和实例分割使用深度学习方法，如FCN（全卷积网络）、U-Net、Mask R-CNN等。

4. 目标检测与识别：

   • 滑动窗口、HOG+SVM（方向梯度直方图和支持向量机&