linux图像特点？

一、linux图像特点？

有7个特点：

     1、Linux系统是免费的自由软件：通过公共许可协议GPL的自由软件。

　　2、良好的硬件后台可移植性：

硬件平台可移植性指将操作系统从一个硬件平台转移到另一个硬件平台时，只需要修改底层少量代码，无需改变自身的运行方式。

　　3、符合POSIX标准：

称为可移植的Linux操作系统接口，是由ANSI和ISO制订的一种国际标准，在源代码级别上定义了一组最小的Linux操作系统接口。Linux系统遵循这一标准，使得它和其他类型的Linux系统之间可以很方便地相互移植平台上的应用软件。

　　4、良好的图形用户界面：

具有类似于Windows操作系统的图形界面，名称是 X-Window系统，它起源于Linux操作系统的标准图形界面，可以为用户提供一种具有多种窗口管理功能的对象集成环境。

　　5、强大的网络功能：

Linux系统是依靠互联网平台发展起来的，具有强大的网络功能。在内核中实现了 TCP/TP协议簇，提供了对 TCP/TP协议簇的支持。

　　6、丰富的应用程序和开发工具：

Linux系统具有良好的可移植性，目前绝大部分其他Linux系统下使用的流行软件都已经移植到Linux系统中。

　　7、安全性和稳定性：

Linux系统采取了多种安全措施，比如说任务保护机制、审计跟踪、核心报校、访问授权等，为网络多用户环境中的用户提供了强大的安全保障;另外Linux系统具有极强的稳定性，可以长时间稳定运营。

二、医学图像处理和视频图像处理？

医学图像更多的三维重建(体绘制和面绘制)，分割，配准，识别等。视频应该就是目标跟踪，检测之类的吧。技术上有交叉，也有区别，像三维重建就属于图形学的内容，不完全属于视觉的内容

三、请问大家AI图像处理与传统图像处理各自有何优劣？

从事深度学习研究两年，谈一谈个人经历及感受。

传统图像处理方法：特征提取主要依赖人工设计的特征提取器，需要有专业知识及复杂的调参过程，同时每个方法都是针对具体应用，泛化能力及鲁棒性较差。传统图像算法能解决某些特定场景的、可人工定义、设计、理解的图像任务。特定场景效果好，但普遍泛化性弱，可解释性更强，性能一般更好，但调参依赖专业知识和经验。目前在某些极端低算力场景、特定海量处理场景仍有一定应用价值。

深度学习方法：主要基于数据驱动进行特征提取，根据大量样本的学习能够得到深层的、数据集特定的特征表示，其对数据集的表达更高效和准确，所提取的抽象特征鲁棒性更强，泛化能力更好，并且可以是端到端的。缺点是样本集影响较大，算力要求较高。深度学习能够解决更多高级的、语义级别的、只能抽象描述的图像识别、检测、风格、创造性的问题。优点是效果优异、泛化更好、可端到端训练、无需复杂调参，仍处于蓬勃发展的时期；但算力、数据消耗大，可解释性目前很弱。

综上所述，深度学习方法逐渐成为主流，传统方法依然有用武之地。

四、图像处理别称？

图像处理(image processing)别称ps，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。可以说是包括了PS。

图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。

图像处理技术的一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。 常见的系统有康耐视系统、图智能系统等，目前是正在逐渐兴起的技术。

五、图像处理方面有什么好书？

1. 基础类：《Digital Image Processing》（3rd Edition），2007

－介绍经典算法

2. 前沿类：《Computer Vision: Algorithms and Applications》，2011

－介绍最新进展

3. 程序解读类：《Digital Image Processing Using Matlab》（2nd Edition），2009

《Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library》，2008

－编程指导

以上供参考！

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抱歉，没看题干，罗嗦了一堆！

推荐一篇二值化算法经典的综述性文献：《Evaluation of Binarization Methods for Document Images》，现在的算法多数是在这篇文章中介绍的方法基础上扩展的。

六、图像处理前景

图像处理前景

随着科技的不断突破和发展，图像处理技术正变得越来越重要和普遍。图像处理不仅仅是一种技术，更是一项科学，涵盖了数字图像处理、计算机视觉、模式识别等领域，广泛应用于医学影像、无人驾驶、安防监控、虚拟现实等众多领域。

图像处理前景广阔，随着人工智能、深度学习等技术的不断改进和普及，图像处理技术将会有更加深入的应用和发展。未来，我们可以期待图像处理在医学诊断、智能交通、智能家居等领域中扮演更为重要的角色。

图像处理技术的发展趋势

随着云计算、大数据、人工智能等技术的迅速普及和应用，图像处理技术也在不断地发展和完善。未来，图像处理技术将会呈现以下几个发展趋势：

• 深度学习技术的广泛应用：随着深度学习技术的不断进步，图像处理领域将更多地借助深度学习网络进行图像识别、分析和处理。
• 实时性和效率的提升：随着硬件设备性能的提升和算法优化，图像处理技术的实时性和效率将得到极大改善。
• 图像处理与物联网的结合：未来，图像处理技术将与物联网技术相结合，实现更加智能化和高效化的应用场景。
• 自然语言处理和图像处理的融合：自然语言处理和图像处理的结合将会开辟全新的应用领域，实现更加智能化的交互体验。

图像处理技术在医学领域的应用

图像处理技术在医学影像诊断中有着重要的应用价值。通过图像处理技术，医生可以更准确地诊断疾病、制定治疗方案，提高医疗诊断的准确性和效率。

未来，随着人工智能和深度学习技术的发展，图像处理技术在医学领域的应用将会更加广泛。例如，基于深度学习算法的医学影像学习系统能够帮助医生自动识别和分析病灶，提高医学影像诊断的精准度。

结语

图像处理技术作为一项重要的前沿技术，将在未来发展中发挥越来越重要的作用。随着科技的不断进步和创新，图像处理技术将会在各个领域发挥重要作用，为社会发展和生活带来更多便利和改善。

因此，投身于图像处理技术的学习和研究，将会是一项具有广阔前景和发展潜力的事业选择。相信随着科技的不断创新和发展，图像处理技术必将迎来更加美好的未来！

七、图像处理芯片

图像处理芯片是当前计算机视觉和图像处理领域非常重要的技术之一。它们的出现和发展使得图像处理变得更加高效和精确，广泛应用于人脸识别、图像编辑、安防监控等领域。本文将介绍图像处理芯片的原理、优势以及应用场景。

什么是图像处理芯片？

图像处理芯片是一种专门用于图像处理任务的集成电路芯片。它通过集成丰富的图像处理算法和高性能计算单元，能够高效地进行图像识别、图像处理和图像分析等任务。与传统的通用处理器相比，图像处理芯片具有更高的并行性和更低的能耗，能够在较短的时间内处理大规模的图像数据。

图像处理芯片通常包括以下几个关键部分：

• 图像采集模块：负责从摄像头或图像传感器中采集图像数据。
• 图像处理引擎：包含了一系列的图像处理算法和计算单元，能够进行图像滤波、边缘检测、颜色分析等各种图像处理任务。
• 存储单元：用于存储图像处理过程中产生的中间结果和最终结果。
• 接口模块：提供与其他设备或系统进行交互的接口，例如视频输出接口、网络接口等。

图像处理芯片的优势

相比传统的通用处理器，图像处理芯片具有以下几个明显的优势：

• 高性能：图像处理芯片采用了专门优化的图像处理算法和硬件架构，能够实现高性能的图像处理能力。
• 低能耗：图像处理芯片的设计注重能效，通过优化电路设计和算法实现，能够在保持高性能的同时降低能耗。
• 低延迟：图像处理芯片具备较低的处理延迟，能够实时处理图像数据。
• 高并行性：图像处理芯片的架构设计充分利用了并行计算的特性，能够同时处理多个图像处理任务。
• 易于集成：图像处理芯片通常以可编程的形式提供，可以方便地集成到各种设备和系统中。

图像处理芯片的应用场景

图像处理芯片在许多领域都有着广泛的应用。以下是一些常见的应用场景：

1. 人脸识别：图像处理芯片能够进行高效的人脸检测和人脸识别，广泛应用于人脸解锁、人脸支付等领域。
2. 安防监控：图像处理芯片能够实时处理监控摄像头的图像数据，实现人物检测、异常行为识别等功能。
3. 智能交通：图像处理芯片在智能交通系统中能够实现车牌识别、交通流量统计等功能，提高交通管理的效率。
4. 医学影像分析：图像处理芯片在医学影像领域中具有广泛的应用，能够实现医学影像的分割、识别和分析。
5. 虚拟现实：图像处理芯片能够为虚拟现实设备提供高性能的图像渲染和处理能力，提升用户体验。

图像处理芯片的发展趋势

随着人工智能和物联网技术的不断发展，图像处理芯片也在不断演进和创新。以下是图像处理芯片的一些发展趋势：

• 深度学习加速：图像处理芯片将越来越多地采用深度学习算法来提高图像处理的精度和效率。
• 边缘计算：图像处理芯片将更多地应用于边缘计算场景，提供快速实时的图像处理能力。
• 多模态融合：图像处理芯片将不仅仅处理图像数据，还能够结合声音、语音等多模态数据进行处理和识别。
• 低功耗设计：图像处理芯片将继续优化能效，降低功耗，以适应移动设备和物联网设备的需求。
• 定制化设计：图像处理芯片将更加注重不同应用场景的定制化需求，提供更灵活、高效的解决方案。

总之，图像处理芯片在计算机视觉和图像处理领域发挥着重要的作用，其高性能、低能耗和高并行性使得图像处理任务更加高效和精确。随着技术的不断发展，图像处理芯片必将迎来更广阔的应用前景。

八、信号处理包括图像处理吗？

信号处理包括图像处理的。信号处理是数学、计算机科学、信息和电气工程的一个分支，涉及信号的分析、合成和修改，广义地说，其中信号被定义为传递“关于某些现象的行为或属性的信息”的函数， 如声音、图像和生物量。

信号处理可用于特征提取，如图像理解和语音识别。 质量改进，如降噪、图像增强和回声消除。 (信源编码)，包括音频压缩、图像压缩和视频压缩。

九、传统图像处理还有前景吗？

直观认识

没有数据集时，深度学习说，这事我干不了。试试SIFT等手工特征吧。

不考虑速度和算力成本时，手工特征说：深度学习带带我，我抱你大腿，能改善性能。别扔下我不管。要考虑时，手工特征说，深度学习就是高射炮，打蚊子不如电蚊拍，又快又准。2020年出了个新的局部描述子。

传统图像处理: 依赖手工特征(有理有据，可解释。但天花板就是设计特征的人的思维？)深度学习： 依赖模型学到的特征。用算力 来突破工程师的脑力和想象力 (贫穷限制了我的想象力, 因为买不起GPU)。难解释。【但人脑的机理现在也解释不清啊，不也用了起码上千年吗】

具体对比

传统 CV 技术：

* 基于特征 * 这些传统方法包括：

• 尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform，SIFT）
• Speeded Up Robust Feature，SURF
• 基于加速分割测试的特征（Features from Accelerated Segment Test，FAST）
• Hough transform
• Geometric hashing

特征描述子（如 SIFT 和 SURF）通常与传统机器学习分类算法（SVM和KNN）结合使用，来解决 CV 问题。

传统CV方法的优点：

1.快, 2.不强求gpu 3.透明.

可以判断解决方案能否在训练环境外有效运转。 CV 工程师了解其算法可以迁移至的问题，这样一旦什么地方出错，他们可以执行调参，使算法能够有效处理大量图像。

深度学习有时会「过犹不及」，传统 CV 技术通常能够更高效地解决问题，所用的代码行数也比深度学习少。 SIFT，甚至简单的色彩阈值和像素计数等算法，可对任意图像执行同样的操作。 相反，深度神经网络学得的特征是特定于训练数据的。

因此，SIFT 等算法通常用于图像拼接/3D 网格重建等应用，这些应用不需要特定类别知识。 这些任务也可以通过训练大型数据集来实现，但为一个封闭应用费这么大劲并不实际。

ref: 机器之心：传统计算机视觉技术落伍了吗？不，它们是深度学习的「新动能」

目前深度学习还不能一统天下的方向(传统方法的用武之地)：

1. 3D视觉(3D CNN 的计算复杂度随着分辨率呈现三次方增长。)
2. 数据增强：人们希望数据增强步骤 需要极少的计算，且可在深度学习训练流程中实现，这样变换后的图像就不必存储在磁盘中了。 PCA、噪声添加、在特征空间的样本之间进行内插或外推(Mixup等方法？)，以及基于分割标注，建模视觉语境周边物体。
3. 在低成本微处理器上处理简单场景。 例如，对流水线传送带上的两类产品进行分类，一类是红色一类是蓝色。深度神经网络需要首先收集充足的训练数据。然而，使用更简单、快速的色彩阈值方法也能达到同样的效果。

手工特征+深度学习 = （maybe)到又快又准：

某论文：

将 乘积累加运算 减少到深度学习方法的 130-1000 分之一，帧率相比深度学习方法有 10 倍提升。此外，混合方法使用的内存带宽仅为深度学习方法的一半，消耗的 CPU 资源也少得多。

过去4年内的论文有做:

0. iccv2019

1. Local Learning With Deep and Handcrafted Features for Facial Expression Recognition

2. Editorial Image Retrieval Using Handcrafted and CNN Features

In this work, we present a combined feature representation based on handcrafted and deep approaches, to categorize editorial images into six classes (athletics, football, indoor, outdoor, portrait, ski).

3. Using CNN With Handcrafted Features for Prostate Cancer Classification

Our model combines both convolutional neural network (CNN) extracted features and handcrafted features. In our model, the input data is sent into two subnets. One is a modified ResNet with an improved spatial transformer (ST) for high dimension feature extraction. The other subnet extracts three handcrafted features and processes them with a simple CNN. After those two subnets, the output features of the two subnets are concatenated and then sent into the final classifier for prostate cancer classification. Experimental results show that our model achieves an accuracy of 0.947, which is better than other state-of-the-art methods

4. Feature Engineering Meets Deep Learning: A Case Study on Table Detection in Documents

…… As a side effect, decades of research into hand-crafted features is considered outdated. In this paper, we present an approach for table detection in which we leverage a deep learning based table detection model with hand-crafted features from a classical table detection method. We demonstrate that by using a suitable encoding of hand-crafted features, the deep learning model(DL为主 手工特征为辅) is able to perform better at the detection task. comparable with the state-of-the-art deep learning methods without the need of extensive hyper-parameter tuning

5. Object detection on deformable surfaces using local feature sets， 2017

randomly oriented objects in pick-and-place systems. Feature matching algorithms such as SIFT, SURF etc. usually fail when there are multiple instances of same object and object shape deformation problems in the scene. we present an approach which uses SURF feature sets consisting of local neighbor features for matching and hierarchical clustering for estimating object center. Using extracted local neighbor features and their descriptors, our algorithm finds more number of true-positive matches among features and improves the detection in the case of deformation and multiple instances.

6. Engineering Hand-designed and Deeply-learned features for person Re-identification

cv离不开opencv，opencv2020年的更新：

• 更好的SIFT（Better SITF）
• RANSAC的改进 RANSAC, 随机一致性采样, 主要解决样本中的外点问题，最多可处理50%的外点情况。
• penCV 4.5.1中最令人兴奋的特性之一： BEBLID (Boosted Efficient Binary Local Image Descriptor 二值图像局部描述子)：2020年引入的一个新的描述符，改善了ORB [ 导向快速和旋转jianduan：有10年的历史，效果好]。提高图像匹配精度，同时减少执行时间！只需更改一行代码，将ORB描述符替换为BEBLID ，就可以将这两个图像的匹配结果提高14%。这在需要局部特征匹配的高级任务中, 比如姿态估计, 计算视差图(用于深度估计), 会产生很大影响

ref: 修改OpenCV一行代码，提升14%图像匹配效果_OpenCV中文网-CSDN博客ref: 图像局部特征点检测算法综述 - ☆Ronny丶 - 博客园

• OpenCV一直引入新论文的算法,包括DL.
• 基于GMM的MOG2, 被AIC比赛的获奖队伍用于背景提取。(应该是因为可以直接调用。换成深度学习的方法, 效果可能更好, 但实现起来更复杂。) https://docs.opencv.org/master/d0/de3/citelist.html#CITEREF_MOG2001

科学哲学？

（个人抒发千古骚情时间）

手工特征是具体的，固定的，可描述的。深度学习的特征，尤其是深层网络的特征，是抽象的，semantic的，人类难描述的。但人类自己如何分辨猫和狗，有时也难用语言描述。

如果把手工特征比喻成常量，深度特征就是变量。手工特征，如角点，是深度特征的子集。

大道无形，“水无形而有万形，水无物能容万物”。

唯有不囿于“形”，方能窥见“神”。

人类无法理解与解释的特征，可能机器容易理解与解释。毕竟人眼看山还是山，但机器看山不是山，看水不是水，看到的是RGB, HSV, Lab，是pattern，是高斯分布。

十、图像处理的过程？

一、基本步骤

1、图像预处理，包括高斯滤波，图像去噪，图像增强等

2、图像分割

3、孔洞填充

4、连通域标记

5、特征提取

6、结果输出

二、图像的预处理

为了方便计算，系统通常将获取的图片灰度化。将彩色图像转化成为灰度图像的过程就称为图像的灰度化处理。彩色图像中R、G、B三个分量的值决定了具体的像素点。一个像素点可以有上千万种颜色。而灰度图像是一种彩色图像，但是它的特点在于R、G、B三个分量具体的值是一致的。灰度图中每个像素点的变化区间是0到255，由于方便计算，所以在实际工程处理中会先将各种格式的图像转变成灰度图像。在保留图像轮廓和特征的基础上，灰度图仍然能够反映整幅图像轮廓和纹理。在Opencv里面有实现图像灰度化的接口。调用OpenCV中的cvSmooth函数进行中值滤波处理，以去除细小毛刺。

三、图像二值化

局部自适应二值化是针对灰度图像中的每一个像素逐点进行阈值计算，它的阈值是由像素的邻域内的点的局部灰度特性和像素灰度值来确定的。局部阈值法是逐个计算图像的每个像素灰度级，保存了图像的细节信息，非均匀光照条件等情况虽然影响整个图像的灰度分布，却不影响局部的图像性质，但也存在缺点和问题，相比全局阈值法来说，它的计算时间较长，但适用于多变的环境。

四、缺陷检测六大基本方法

1. blob + 特征

2. blob + 特征+ 差分

3. 频域 + 空间域

4. 光度立体法

5. 特征训练（分类器，机器学习）

6. 测量