图片的预处理
预处理几乎是所有计算机视觉算法的一步，其动机是尽可能在不改变图像 承载的本质信息的前提下，使得每张图像的表观特性（如颜色分布，整体明暗，扫描识别物体设备， 尺寸大小等）尽可能的一致，主要完成模式的采集、模数转换、滤波、消除模糊、减少噪声、纠正几何失真等操作。
预处理经常与具体的采样设备和所处理的问题有关。例如，扫描识别物体制作，从图象---汽车车牌的号码识别出来，就需要先将车牌从图像中找出来，再对车牌进行划分，将每个数字分别划分开。做到这一步以后，才能对每个数字进行识别。以上工作都应该在预处理阶段完成。在物体识别中所用到的典型的预处理方法不外乎直方图均衡及滤波几种。像高斯模糊可以使之后的梯度计算更为准确；而直方图均衡可以克服一定程度的光照影响。值得注意的是，有些特征本身已经带有预处理的属性，因此不需要再进行预处理操作。
物体识别是---领域的一个重要分支，它涉及到计算机视觉、机器学习等多个学科。通过利用图像处理和模式识别的技术手段以及---学习的算法模型等工具和方法来对现实中的各种不同形状的物品进行自动分类和理解其特征信息的过程就是物体的识别过程。
在日常生活中常见的应用场景包括人脸检测与辨认系统（用于安全检查）、智能交通管理系统(车辆定位)、工业生产监控等领域的应用中发挥着越来越重要的作用。。目前的研究---主要是基于卷积神经网络的人脸图片上实现自动化并应用到具体的产品上去的方法或思路，因此也可以说这是现在---研究的一种方法或者趋势所在之一！该技术的发展为未来的智能化发展奠定了坚实的基础和应用前景！
物体识别领域有了较大的发展。首先图像特征层面，人们设计了各种各样的图像特征，像sift，扫描识别物体，hog，扫描识别物体厂家，lbp等等。与此同时，机器学习方法的发展也为模式识别提供了各种---的分类器。后来人们还在对物体建模方面做了一些工作，旨在用更灵活的模型，而不是单一的模板去定义物体。
随着---、大数据和---学习技术的不断发展，以及3d传感器、------头等硬件的不断升级，利用---信息进行三维物体识别的技术，逐渐受到苹果公司等科技大牛和高通等厂商重视，并被植入到硬件产品中。
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