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原文链接：https://machinelearningmastery.com/the-beginners-guide-to-computer-vision-with-python/

原文作者：Jason Brownlee

计算机视觉是人工智能领域最令人兴奋的领域之一。它允许计算机“看”和解释世界，这在许多实际应用中至关重要，例如自动驾驶汽车、医学影像分析和内容推荐系统。

本指南旨在为初学者提供一个清晰、实用的路线图，帮助您使用 Python 开始计算机视觉之旅。我们将涵盖基础知识、关键工具和常用技术。

计算机视觉是什么？

计算机视觉（Computer Vision, CV）是使计算机能够从图像或视频中获取、处理、分析并理解信息的领域。其目标是使机器的行为类似于人类视觉系统。

计算机视觉任务通常包括：

图像分类 (Image Classification)：确定图像中主要对象的类别（例如，猫、狗、汽车）。
目标检测 (Object Detection)：在图像中定位一个或多个对象并用边界框标识它们。
图像分割 (Image Segmentation)：将图像中的每个像素分配给特定的类别或对象。
图像生成 (Image Generation)：创建新的、逼真的图像（例如使用GANs）。

学习计算机视觉的关键工具

Python生态系统为计算机视觉提供了强大的库和框架。对于初学者来说，以下工具是必不可少的：

1. OpenCV (Open Source Computer Vision Library)

OpenCV 是最流行和最强大的开源计算机视觉库。它提供了数千种针对实时计算机视觉应用优化的算法。

它提供了用于图像处理、视频捕获、特征检测和机器学习等广泛的功能。

安装：

pip install opencv-python

2. Scikit-image

Scikit-image 是一个基于 SciPy 的图像处理库，它提供了更多算法和更“Pythonic”的接口，特别适合科研和教育目的。

安装：

pip install scikit-image

3. NumPy/SciPy

计算机视觉的本质是处理多维数组（图像）。NumPy 提供了高效的数组操作能力，是所有这些库的基础。

4. Matplotlib

Matplotlib 用于图像的可视化，帮助我们查看加载的图像、处理结果和模型输出。

入门：图像数据的处理

在计算机视觉中，图像通常被视为多维数组。彩色图像是三维数组（高度、宽度、颜色通道），灰度图像是二维数组（高度、宽度）。

加载和显示图像

使用 OpenCV 加载图像是最常见的方法：

import cv2

# 加载图像
img = cv2.imread('path/to/your/image.jpg')

# 检查图像是否成功加载
if img is None:
    print("无法加载图像")
else:
    # OpenCV 默认使用 BGR 顺序，Matplotlib 需要 RGB
    img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    
    # 使用 Matplotlib 显示图像
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.imshow(img_rgb)
    plt.title("加载的图像")
    plt.axis('off') # 关闭坐标轴
    plt.show()

请注意，OpenCV 默认以 BGR（蓝、绿、红）顺序读取颜色通道，而大多数其他库（如 Matplotlib）期望 RGB（红、绿、蓝）。因此，转换是必要的。

灰度转换

许多计算机视觉任务，如特征提取或某些早期的机器学习模型，通常在灰度图像上效果更好或计算效率更高。

# 将彩色图像转换为灰度图
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

plt.imshow(gray_img, cmap='gray')
plt.title("灰度图像")
plt.axis('off')
plt.show()

关键概念：灰度图像只有一个通道，像素值范围通常是 0（黑色）到 255（白色）。

基本图像处理技术

一旦您能加载和查看图像，下一步就是学习如何处理它们。

图像阈值处理 (Thresholding)

阈值处理是一种将图像转换为二值图像（仅包含黑白像素）的技术，常用于前景和背景的分离。

# 假设 gray_img 已经加载
ret, thresh = cv2.threshold(gray_img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

plt.imshow(thresh, cmap='gray')
plt.title("二值化图像")
plt.axis('off')
plt.show()

边缘检测 (Edge Detection)

边缘是图像中亮度发生显著变化的区域，它们是对象边界的关键信息。

Canny 边缘检测器 是最著名的算法之一，它提供了一个多阶段的算法来检测各种边缘。

# 使用 Canny 算法检测边缘
edges = cv2.Canny(gray_img, 100, 200)

plt.imshow(edges, cmap='gray')
plt.title("Canny 边缘检测")
plt.axis('off')
plt.show()

参数 100 和 200 是低阈值和高阈值，用于确定哪些梯度值应该被视为边缘。

特征提取：从像素到描述符

仅仅是像素值不足以描述一个对象。特征提取旨在识别图像中具有区分性的、对光照和角度变化不敏感的结构点或模式。

SIFT/SURF/ORB

这些算法用于寻找图像中的关键点（Keypoints），并为这些关键点周围的区域生成描述符（Descriptors）。

ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) 是一个非常流行且高效的特征提取器，通常在实时应用中被优先考虑。

# 注意：ORB可能需要安装 opencv-contrib-python
# pip install opencv-contrib-python

# 创建 ORB 检测器
orb = cv2.ORB_create()

# 查找关键点和描述符
keypoints, descriptors = orb.detectAndCompute(gray_img, None)

# 绘制关键点
img_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(gray_img, keypoints, None, color=(0, 255, 0), flags=0)

plt.imshow(img_with_keypoints, cmap='gray')
plt.title("ORB 特征点")
plt.axis('off')
plt.show()

这些特征点和描述符可以用于后续的任务，如图像匹配（Image Matching）和目标识别。

走向深度学习

虽然传统的 CV 方法（如 OpenCV 中的算法）仍然非常重要，但现代计算机视觉几乎完全由深度学习主导，特别是 卷积神经网络 (CNNs)。

深度学习框架

要进入深度学习领域，您需要掌握一个深度学习框架：

TensorFlow/Keras：Google 开发，功能强大，社区庞大。Keras 提供了高级的、易于使用的 API。
PyTorch：Facebook (Meta) 开发，以其动态计算图和研究灵活性而闻名。

对于图像分类任务，您将使用这些框架来构建或加载预训练的 CNN 模型（如 ResNet、VGG、MobileNet）。

数据准备（现代 CV 的核心）

深度学习模型需要大量带有标签的图像数据。您需要学习如何高效地管理和加载数据集。常用的工具包括：

TensorFlow Datasets 或 PyTorch DataLoader：用于高效地批量加载数据。
数据增强 (Data Augmentation)：通过随机旋转、裁剪、翻转等操作创建训练数据的变体，以提高模型的泛化能力。

总结和下一步行动

本指南为您勾勒了使用 Python 进行计算机视觉的入门路径。您现在应该对基础概念和核心库有了初步了解。

您的下一步行动可以包括：

安装所有必需的库：OpenCV, Scikit-image, NumPy, Matplotlib。
实践操作：尝试加载、显示和进行简单的灰度转换和阈值处理。
深入学习：开始学习 Keras 或 PyTorch，尝试训练一个简单的图像分类器。

计算机视觉是一个不断发展的领域。通过持续练习和探索，您将能够解决越来越复杂的视觉问题。

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