目录

1：数字图像处理的层次：（处理-分析-理解）顺序不能错：

2：图像处理（图像处理过程）：

3：图像分析（特征提取）：

4：图像理解（识别）：

5：图像分类（核心问题）：

6：目标检测（目标位置的输出一般使用（边界框描述方法））：

7：图像分割（把感兴趣的目标框出来）：

8：目标跟踪：

9：图像处理算法的集成应用：

10：文字识别（OCR）：

11：yolov5原生态能识别有多少种—80种（框架文件夹：128coco）

12：传统图像处理算法：

13：图像特征提取（人脸：：68个点，眉毛，眼皮，左右脸，眼睛（6个带点），嘴巴4个点）：

1：降采样

2：分割感兴趣区域

3：特征描述子：

14：图像二值化（最常用的是：阈值分割）：大于180就白色，小于180就黑色

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1：数字图像处理的层次：（处理-分析-理解）顺序不能错：

2：图像处理（图像处理过程）：

3：图像分析（特征提取）：

4：图像理解（识别）：

5：图像分类（核心问题）：

几类是多少，k就是多少，训练数据集种类

6：目标检测（目标位置的输出一般使用（边界框描述方法））：

7：图像分割（把感兴趣的目标框出来）：

8：目标跟踪：

9：图像处理算法的集成应用：

10：文字识别（OCR）：

需求，摄像头（环境），应用环境，资金，部署，边缘计算适配器

11：yolov5原生态能识别有多少种—80种（框架文件夹：128coco）

12：传统图像处理算法：

13：图像特征提取（人脸：：68个点，眉毛，眼皮，左右脸，眼睛（6个带点），嘴巴4个点）：

1：降采样

2：分割感兴趣区域

3：特征描述子：

14：图像二值化（最常用的是：阈值分割）：大于180就白色，小于180就黑色