Python入门实战：Python计算机视觉入门_python计算机视觉0基础到进阶

1.背景介绍

近年来，随着智能手机、平板电脑等移动设备的普及，图像识别技术越来越受到广泛关注。基于深度学习技术的图像分类、目标检测、分割等技术已经成为图像识别领域的一个热门方向。而Python语言作为一种优秀的脚本语言和交互式编程环境，在机器学习、数据分析等领域也占有重要地位。因此，借助Python的强大功能以及现有的Python库，Python开发者可以快速搭建起一个图像识别应用系统。本文将以最新的计算机视觉领域的Python开源库、工具和框架（如OpenCV，MXNet等）作为切入点，全面介绍Python开发者如何利用Python进行图像识别的各项基本技能。本文的读者应该具有良好的编码能力、了解机器学习基本概念、掌握Python基础语法、能够熟练使用Python进行数据处理和可视化。

2.核心概念与联系

2.1 概念介绍

计算机视觉是指让计算机“看到”并“理解”人类所产生的各种信息——包括图像、视频、声音、文字等。图像是由像素组成的二维矩阵，每个像素都有对应的灰度值，代表其所表示的颜色的强度。不同颜色的像素会被不同的算法识别出不同的特征，从而实现对图像的分析、理解和识别。机器视觉就是使计算机具备对图像和视频中的复杂信息进行高效、准确的提取、跟踪和识别的能力。

2.2 相关术语

• 图像：指被感知到的客观事物的图像。图像的大小、结构、颜色都有差别。图像可以是静态的、静止的或动态的、运动的。
• 特征：用于描述特定对象的显著特征或特质，即对象形状、大小、颜色、纹理等。常用的特征包括边缘、轮廓、形状、色彩和空间布局。
• 语义分割：把图像中每个像素分配给他属于哪个类的过程称为语义分割。语义分割往往需要考虑多个视角、多个类别、复杂的场景和相似性。
• 目标检测：在图像中检测出目标