计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到图像的处理、理解和解释。这篇学习笔记主要涵盖了两个核心主题：图像基础和图像分类基础。
我们来深入理解图像的基础——像素。像素是图像的基本组成单位，一张图像可以被视为一个二维网格，每个小方块代表一个像素。在上文提到的例子中，图像的分辨率是1000像素宽乘以750像素高，总共包含750,000个像素。像素有两种主要表示方式：灰度和颜色。在灰度图像中，每个像素的值介于0（黑色）和255（白色）之间，表示不同灰度层次。而在RGB颜色模型中，每个像素由红、绿、蓝三个通道的值组成，每个通道的取值范围也是0到255，组合起来可以形成各种颜色。在OpenCV这样的图像处理库中，我们可以使用`imread`函数读取图像，并通过索引来访问特定位置的像素值，需要注意的是OpenCV默认使用BGR顺序而不是RGB。
在图像尺寸变换方面，为了适应不同的应用场景，如卷积神经网络的输入要求，通常需要对图像进行缩放。保持图像的长宽比是非常重要的，否则可能会导致图像失真。两种常见的尺寸变换策略是：不考虑长宽比直接缩放和基于长宽比的等比例缩放后取中心区域。选择哪种方法取决于具体应用的需求。
接下来，笔记转向了图像分类的基础。图像分类的目标是将图像分配到预定义的类别中。这通常涉及一系列挑战，如视角变化、尺度变化、遮挡、变形、光照变化、背景噪声以及同类间的细微差异。例如，识别不同类型的椅子就需要处理同类变化的问题。ImageNet是评估图像分类算法的重要数据集，包含1000个类别的日常对象，它推动了深度学习技术的发展。
进行图像分类通常涉及以下步骤：
1. 数据集的获取：需要收集包含各个类别图像的数据集，并确保每个类别的样本数量相对均衡，以避免过拟合。
2. 数据集划分：将数据集分为训练集和测试集，保持两者独立，常用的比例有66:34、75:25和90:10等。此外，交叉验证也是常见的做法，以提高模型的泛化能力。
通过深入学习和卷积神经网络，计算机视觉系统已经取得了显著的进步，能够处理上述挑战并实现精确的图像分类。随着技术的不断进步，计算机视觉在安全监控、自动驾驶、医疗诊断等领域有着广泛的应用前景。
