计算机视觉识别三个步骤

1. 图像采集和预处理
图像采集：使用摄像头或传感器捕捉场景或目标的图像。
预处理：对原始图像进行增强，如去噪、调整大小、转换颜色空间。
要素：
图像分辨率和质量
照明条件
视角和透视
图像降噪算法
2. 特征提取
特征提取：从图像中提取描述性特征，可以区分不同的目标。
特征描述器：用于捕获特征的数学表示，例如：
直方图定向梯度 (HOG)
尺度不变特征变换 (SIFT)
深度神经网络
要素：
特征的类型和数量
特征提取算法的鲁棒性
特征描述器的维度
3. 分类和识别
分类：将提取的特征与已知的类标签相匹配。
识别：确定图像中对象的特定实例。
要素：
分类算法（例如，SVM、神经网络）的准确性
训练数据集的大小和多样性
交叉验证技术，以评估分类器的性能