绪论

图像处理中一个常见的问题涉及图像中某些“对象”的检测和定位。 这对应于提取对用户有意义的高级信息，与像素相关的低级信息形成对比。 在一般情况下，由于图像采集过程中的多种条件以及对象本身的可变性，这是一个非常复杂的问题： 在这种情况下，简单的方法不起作用，必须使用（深度）学习方法。 相反，检测对象的几何特征（或特性）则更容易：例如对象的轮廓和角点或直线。 极端情况是对象总能以相同方式被采集：这时我们称之为模式。 特征检测通常是实际应用的第一步，例如测量对象的尺寸、 搜索特定对象是否存在或对图像进行分类。 模式、轮廓、角点、直线或圆的检测已经有足够明确的定义，可以使用简单、快速且鲁棒的算法进行检测。 本章将针对这四种基本对象类型，介绍最有效的检测方法。