机器视觉基础：从图像处理到人工智能，全面解析目标检测与图像增强技术

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    基本概念

    机器视觉主要涉及数字图像处理、计算机视觉、人工智能；主要解决问题：目标检测、目标计数、缺陷检测、图像增强、图像变换、图像压缩等。

    语义分割：这里的语义不是语言的意思，而是指图像的像素

    分辨率、灰度级、坐标系、像素空间关系（8邻4邻）

    彩色图像：RGC、HSV（色调、饱和度、亮度）、YCBCR、CMYK

    二元化

    方法：全局对偶法、最小误判概率法、大足法（类内差异最小、类内差异最大）、局部自适应对偶法

    连通域标记：等价表法（遍历4个邻居并标记两次）、种子填充法

    图片格式

   

    基本操作包括膨胀（恢复连通性）、腐蚀（去除噪声）、开运算（先腐蚀再膨胀）、闭计算（先膨胀再腐蚀）、顶帽操作：原图灰度运算结果（消除背景光衰）不消除背景的光线均匀现象，保留比周围环境亮的像素）和底盖操作：Asxia封闭运输结果-原始图片（保留比周围环境暗的像素）等。

    空间过滤器

    目的：去除高频噪声和干扰，以及图像边缘增强、线性增强

    语音应用：均值滤波、平滑度（高斯分布加权）、中值滤波

    噪声：盐和盐噪声通常使用中值滤波器降噪，Gauz噪声通常使用平滑滤波降噪

    常用的卷积成因：、Sobel （高斯分布的平滑卷积）、算子（通过图像的二阶得到边缘信息，可以得到边缘信息）、Canny算子（最常见的边缘检测算子已经解决）很好地解决了伪边缘问题，主要步骤如下： • 高斯卷积降噪 • 计算图像的一阶微分、方向和幅度值。 -大值抑制•双阈值处理）

    几何变换

    比例、旋转、对称、错位、平移、模仿（无特征线特征，平行线的平行线不变）和投影（仍保持点线特征，平行线可能不再平行）、整体缩放放大

   

    插入算法：最近邻插值法、对偶线性插值法（线性）、对偶三插值法（拟合曲线）

    图像特征

    颜色、形状、纹理、角点、SIFT（不变特征变换的尺度，特征点的描述方法）、HOG（方向梯度直方图，某一区域的特征向量的描述方法）

    角度检测算法的基本思想是使用固定窗口（取一个像素的邻居窗口）在图像中任意方向滑动。比较滑动前后的两种情况。如果在任意方向上有滑动，都有较大的灰度变化，那么我们就可以认为窗口中存在一个角度点。

    频域处理

    包含的信息频率从低到高：轮廓、（边缘、线条、纹理）、噪声

    应用于缺陷检测、图像修复等。