做为一名5岁的AI产品汪，刚好利用春节（疫情）假期在家整理了一些CV的文章，发现网上的资料质量参差不齐，内容缺斤少两，小白很难甄别/读懂，想对CV有一个系统的认识很难，就自己做了一个系统总结（小白可以当教材看）。
本人并非CV领域专业人士（产品经理），但希望可以帮助小白对CV全流程和原理有一个系统的认识，也欢迎各位大牛帮忙纠正。
适读人群：
- 对AI感兴趣的同学
- 对AI产品经理感兴趣的同学
- 互联网产品经理想转AI产品经理的同学
- 对CV或者图像处理有一定基础，想再系统复习的同学
读完收获：
- 对CV全流程有一个了解，明白从一个图像识别需求到输出结果，CV都需要做些什么
- AI产品经理需要掌握的CV常识和专业名词，终于知道算法工程师在说什么了
- 熟悉CV的全流程，在数据收集、产品设计时就可以尽量规避问题，提高图像识别准确率
- 收藏了本文章，可以经常拿出来复习，再方便不过啦
首先我把CV的处理流程分为4个阶段：1图像采集->2图像编码->3图像预处理->4特征工程
- 图像采集：是CV处理的数据输入来源，根据需要识别的业务需求，对图像的背景光线、噪音、距离、遮挡物等会有相关的要求。
- 图像编码：做为计算机视觉处理的前提，通过把图像的二进制数据进行交换，转换为OpenVC等算法模型可用的图片编码格式，常用的方法有模拟处理、脉冲调制、数字编码、预测码等方式。
- 图像预处理：是为特征工程扫除障碍和无效信息，提高图像识别准备率的核心主力了，因为在实际的业务场景中收集到的图像数据是非常复杂多样的，会有图像质量太差、大量无效数据、图像变形、失真等情况，而这种图像如果直接由特征工程去处理，输出的结果可想而知。
- 特征工程：就是大家常说的AI模型，但可能运用的不只一种模型，根据业务的需求选择对应的算法模型，提前针对需要的输出结果，进行特征提取、特征选择、PCA降维等工作，再用大量已标注好的高质量数据进行训练，输出可以满足此阶段业务识别需求的特征工程。
下图是我对CV处理流程的理解：
一、图像预处理是什么？
图像预处理主要目的是消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性、最大限度地简化数据，从而改进特征提取、图像分割、匹配和识别的可靠性。
一般的预处理流程为：1灰度化->2几何变换->3图像增强
1.1 灰度化是什么？
现在大部分的彩色图像都是采用 RGB颜色模式，在进行图像处理时，我们往往需要对RGB三个分量通道依次进行处理，花费时间和计算成本会相对较高。但实际上RGB并不能反映图像的形态特征，只是从光学的原理上进行颜色的调配。
所以我们经常要把彩色图像弄成8位的灰度值图像直接进行处理，可以通过直方图，灰度变化，还有正交变换之类的进行处理，减少所需处理的数据量，从而达到提高整个应用系统的处理速度的目的。
目的：为了减小图像原始数据量，提升计算效率，因为图像处理中不一定需要对彩色图像的RGB三个分量都进行处理。
科普环节，大牛请跳过：
R：Red 红色
G：Green 绿色
B：Blue 蓝色
RGB图像就是我日常见到的大多数彩色图像，它只使用R、G、B三种颜色，每种颜色有0~255范围内的强度值。如果按照不同的比例混合可以组合成约1677万种颜色，几乎包含了人类视力所能感知的所有颜色，而每幅彩色图像是由RGB三幅灰度图像组合而成。
二值图像(Binary Image)：图像中每个像素的灰度值仅可取0或1，即不是取黑，就是取白，二值图像可理解为黑白图像
灰度图像(Gray Scale Image)：图像中每个像素可以由0-255的灰度值表示，具体表现为从全黑到全白中间有255个介于中间的灰色值可以取
下面用一张图来感受一下灰度图与彩色图像之间的联系与差别
然后下面分析一下关键的代码：
读入图像之后，得到im,我们可以看到im是一个三维的变量，包括了像素的位置（高度(即垂直长度)和宽度（即水平长度）），像素的颜色。（注，24位真彩图：也是用矩阵表示，图像像素直接用RGB颜色显示，而不是通过颜色索引表。图像像素的颜色用三个变量表示即（R,G,B），每个变量从0~255变化，因此一个像素也就是8bit*3=24bit，一个像素用24bit表示可以有2^24种颜色。）我们可以看到会有unit8，就是8bit的原因。
然后我们获取图像的大小，用H，W，Z三个变量接收，其中H接收了图片的高度（也就是垂直长度），W接收了图片的宽度（水平长度），然后Z接收了图片的颜色值。
然后我们将图像转换成双精度类型 I，这是因为使用双精度可以仿真在转换过程中发生精度损失的问题，也是方便我们进行转换。转换之后，我们可以看到unit8的类型别我们转换成了double类型。
接着，我们构造一个图像res矩阵，这个图像首先进行归一化，也就是让里面的元素全部为1，对于图像，就是一张白色的图片了。这个图像主要是用来“保存”我们进行位移后的图像。
然后我们就设置平移量、构造平移变换矩阵。这个矩阵我们根据前面的理论部分可以得到。
接着便是重点了，进行平移变换。我们来一句一句解读这个循环。当x0=1,y0=1时，得到第一个像素的位置，也就是（x0,y0）这个像素，然后将这个像素位置进行缓存，也就是构造一个矩阵temp,即理论中的：
1.2.4 图像的旋转
一般情况下，旋转操作会有一个旋转中心，这个旋转中心一般为图像的中心，旋转之后图像的大小一般会发生改变。图像像素原来的坐标为（x0,y0），（顺时针）选择Θ角度后得到（x1,y1），用数学公式表达如下所示：
x1 = x0·cosΘ+ y0·sinΘ
y1 = -x0·sinΘ+ y0·cosΘ
用矩阵表示如下所示：
双三次曲线插值方法计算量较大，但处理图像效果是最好的。这种算法是一很常见的算法，普遍用在图像编辑软件、打印机驱动和数码相机上。
现在有许多数码相机厂商将插值算法用在了数码相机上，并将通过算法得到的分辨率值大肆宣传。固然他们比双三次插值算法等先进很多，但是事实图像的细节不能凭空造出来的。因为插值分辨率是数码相机通过自 身的内置软件来增加图像素，从而达到大分辨率效果。
啊哈，对于小白来说这些内容已经很烧脑了，大家看完之后要尽量动手尝试一下哦，下一篇会继续为大家更新图像增强和图像恢复的部分。
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作者：贾涛，微信公众号：贾产品（ID：JIAPRODUCT），互联网爱好者。想把自己工作实践中的心得体会分享给大家，专注于产品讲技术、产品心得、产品面经、产品职业规划知识分享。
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