深度学习已经彻底改变了人工智能，在计算机视觉、自然语言处理和机器翻译等领域取得了显著进展。本节探讨了深度学习的多种架构方法，如卷积神经网络 (convolutional neural network, CNN)，介绍了它们的数学基础、优势和应用。此外，本节介绍了深度学习中的训练和推理过程，重点介绍了用于高效和准确预测的技术，介绍了优化函数、激活函数和模型压缩技术在提高推理速度、减少计算需求和确保鲁

本文系统梳理了基于传统机器学习方法的目标检测技术，涵盖从 HOG + SVM 到 Haar 级联分类器的应用与优化，并进一步拓展至自定义分类器的训练实战。在具体实现中，介绍了滑窗、多尺度检测的基础流程，还引入了非极大值抑制、ROI 加速、级联细化检测等提升检测效率和精度的关键策略。此外，通过训练自定义 HOG + SVM 模型，读者可以灵活应对特定场景下的目标识别任务，为构建轻量、高效的视觉系统奠

在视频分析与动态视觉系统中，光流 (Optical Flow) 技术是一种关键的运动估计方法。它通过分析连续帧之间像素强度的变化，估计图像中每个像素的运动方向与速度，从而重建出视觉世界中的动态场景。光流技术主要分为稀疏光流和稠密光流两种类型。稀疏光流(如 Lucas–Kanade 方法)关注图像中的少量特征点，适合实时目标跟踪；而稠密光流(如 Farneback 方法)则估计每个像素的运动矢量，适

图像拼接是一项融合特征匹配、几何变换与图像融合等多项技术的综合性任务。本文首先讲解了如何通过 SIFT 或 ORB 特征提取配合 RANSAC 估算单应性矩阵，实现图像之间的精确配准。接着介绍了透视变换与线性融合的基础流程，并进一步引入曝光补偿与多频段融合策略，提升拼接结果的无缝性与视觉质量。通过合理组织模块并优化细节，最终可构建出一个高鲁棒性、高质量的自动全景图拼接系统。

轮廓不仅是图像边缘的集合，更是图像理解的“骨架”。在本节中，我们深入探讨了轮廓层级的结构关系、凸包与缺陷的形状分析技巧，以及面积、周长、几何矩等轮廓特征的提取与应用。这些技术为图像分析提供了更丰富、更高维的语义信息。

在本文中，我们从 MeanShift 的色彩直方图密度搜索出发，深入剖析了其多通道建模与动态模型更新技巧，又在 CamShift 中加入了背景均衡、椭圆可视化和自适应迭代策略，显著提升了跟踪的精度与鲁棒性。最后，探讨了多目标追踪，通过这些实践，了解了从单目标到多目标、从传统算法到深度检测器融合的完整追踪管线，能够在复杂视频场景中稳定地识别、定位并持续追踪各类移动目标。

本节从分水岭的高程地图思路切入，讲解如何借助距离变换与连通组件构建水漫分割，再通过 GrabCut 的图割模型与用户交互实现更高精度的前景去背，最后以 FloodFill 的种子驱动方式演示快速区域生长。三者各有侧重，却可互为补充：分水岭适合自动化预分割，GrabCut 适合复杂边缘细化，FloodFill 则胜在简单直观和交互式应用。

在计算机视觉中，角点 (`Corner`， 也称特征点) 是图像中特征信息最丰富的点，对应周围像素灰度在两个正交方向均有显著变化。准确检测并定位角点，对于后续的图像配准、运动跟踪和三维重建等任务至关重要。本文将介绍并实现经典的 Harris 角点检测、改进的 Shi-Tomasi 算法以及亚像素级角点优化。

图像金字塔技术通过对原始图像按不同分辨率进行多层次表示，不仅能提升计算效率，还能为图像融合、检测与识别提供多尺度特征。高斯金字塔 (Gaussian Pyramid) 用于构建多级低通图像，拉普拉斯金字塔 (Laplacian Pyramid) 则提取各层之间的细节信息。本节将深入介绍如何使用 OpenCV 构建高斯与拉普拉斯金字塔，并以经典的图像融合案例，展示图像金字塔在特征缩放与融合中的强大应

在本节中，我们系统介绍了三大经典边缘检测算子，包括 Sobel 算子：一阶导数平衡了噪声抑制与边缘提取，结合方向信息可用于纹理分析与车道检测；Laplacian 算子：二阶导数对微小亮度突变尤为敏感，配合零交叉和细化技术，可精确捕捉任意方向的细节边缘；Canny 算法：集成多阶段处理与双阈值策略，通过多尺度融合与自适应阈值优化，达到抗噪与细节兼顾的卓越效果。