Pytorch实战教程(五)-计算机视觉基础

0. 前言
计算机视觉是指通过计算机系统对图像和视频进行处理和分析,利用计算机算法和方法,使计算机能够模拟和理解人类的视觉系统。通过计算机视觉技术,计算机可以从图像和视频中提取有用的信息,实现对环境的感知和理解,从而帮助人们解决各种问题和提高效率。本节中,将介绍计算机中的图像表示,并介绍如何利用神经网络进行图像分析,为计算机视觉的高级任务和应用奠定基础。

1. 图像表示
数字图像文件(通常扩展名为“JPEG”或“PNG”)由像素数组组成,像素是图像的最小构成元素。在灰度图像中,每个像素都是 0 到 255 之间的标量值,0 表示黑色,255 表示白色,介于 0 到 255 之间的值都是灰色值(像素值越小,像素越暗)。
形式上,图像可以描述为 2D 函数 f ( x , y ) f(x, y)f(x,y),其中 ( x , y ) (x, y)(x,y) 是空间坐标,而 f ( x , y ) f(x, y)f(x,y) 是图像在点 ( x , y ) (x, y)(x,y) 处的亮度或灰度或颜色值,其中:

x ∈ [ 0 , h − 1 ] x∈ [0, h-1]x∈[0,h−1],其中 h hh 是图像的高度
y ∈ [ 0 , w − 1 ] y∈ [0, w-1]y∈[0,w−1],其中 w ww 是图像的宽度
f ( x , y ) ∈ [ 0 , L − 1 ] f(x, y)∈ [0,L-1]f(x,y)∈[0,L−1],其中 L = 256 L=256L=256 (对于8位灰度图像)
而彩色图像中的像素是三维矢量,分别对应于红色、绿色和蓝色通道中的标量值,可以定义三个函数来分别表示红色、绿色和蓝色值。这三个单独的函数中的每一个都遵循与为灰度图像定义的

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