计算机视觉从入门到放肆
一、基础知识
1.1 计算机视觉到底是什么？
计算机视觉是一门研究如何让机器“看”的科学
更进一步的说，就是使用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
作为一门科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，视图建立能够从图像或者多维数据中获取’信息’的人工智能系统。
- 高度、宽度
假如一张照片的分辨率为：1920*1080(单位为dpi，全称为 dot per inch)，1920 就是照片的宽度，1080 就是图片的高度。
- 深度
存储每个像素所用的位数，比如正常RGB的深度就是 2^8 * 3 = 256 * 3 = 768 ， 那么此类图片中的深度为768，每个像素点都能够代表768中颜色。
- 通道数
RGB图片就是有三通道，RGBA类图片就是有四通道
- 颜色格式
是将某种颜色表现为数字形式的模型，或者说是一种记录图像颜色的方式。比较常见的有：RGB模式、RGBA模式、CMYK模式、位图模式、灰度模式、索引颜色模式、双色调模式和多通道模式。
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图像中的知识点太多，做基本图像处理，了解以上知识个人感觉可以了。等到以后如果做深入研究，或许有机会做更多的学习
1.3 视频
原始视频 = 图片序列，视频中的每张有序图片被称为“帧(frame)”。压缩后的视频，会采取各种算法减少数据的容量，其中IPB就是最常见的。
- 码率
数据传输时单位时间传送的数据位数，通俗一点的理解就是取样率，单位时间取样率越大，精度就越高，即分辨率越高
- 帧率
每秒传输的帧数，fps（有没有一种似曾相识的感觉~~~），全称为 frames per second
- 分辨率
每帧图片的分辨率
- 清晰度
平常看片中，有不同清晰度，实际上就对应着不同的分辨率
- IPB
在网络视频流中，并不是把每一帧图片全部发送到客户端来展示，而是传输每一帧的差别数据（IPB），客户端然后对其进行解析，最终补充每一帧完整图片
1.4 摄像机
在实际应用当中，基本上都是通过不同种类的摄像机来获取数据，然后发送给服务端（AI Server）进行处理，分类有：
- 监控摄像机（网络摄像机和模拟摄像机&#x
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