计算机视觉常见的算法

计算机视觉（Computer Vision）是人工智能的一个重要领域，旨在使计算机能够理解和处理图像或视频数据。以下是计算机视觉中常见的算法及其详细讲解：

---

### 1. **图像预处理算法**
图像预处理是计算机视觉任务的基础，用于增强图像质量或提取有用信息。

#### (1) **灰度化**
- **作用**：将彩色图像转换为灰度图像，减少计算复杂度。
- **方法**：
  - 平均值法：`Gray = (R + G + B) / 3`
  - 加权法：`Gray = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B`

#### (2) **图像平滑（去噪）**
- **作用**：去除图像中的噪声。
- **常用方法**：
  - **均值滤波**：用像素邻域的平均值替换当前像素值。
  - **高斯滤波**：使用高斯核进行加权平均，保留边缘信息。
  - **中值滤波**：用像素邻域的中值替换当前像素值，适合去除椒盐噪声。

#### (3) **边缘检测**
- **作用**：提取图像中的边缘信息。
- **常用算法**：
  - **Sobel 算子**：计算图像梯度，检测边缘。
  - **Canny 边缘检测**：
    1. 高斯滤波去噪。
    2. 计算梯度幅值和方向。
    3. 非极大值抑制。
    4. 双阈值检测和边缘连接。

#### (4) **二值化**
- **作用**