图像识别涉及的理论？

问：计算机视觉是什么？ 

答：计算机视觉是一门研究如何让计算机从图像或视频中获取信息、理解内容并作出决策的科学。它涉及到多个学科领域，如图像处理、机器学习、模式识别等。

问：计算机视觉中有哪些常见的概念？

答：计算机视觉中有很多常见的概念，以下是一些其中常见的：

特征提取：这是计算机视觉中的基础任务之一，它通过提取图像中的某些特性，将图像转换为具有可处理性的形式。常见的特征包括边缘、角点、纹理等。

图像分割：图像分割是将图像划分为若干个区域或对象的过程，以便更容易地处理和分析。它被广泛应用于目标检测、跟踪等任务中。

目标检测：目标检测是从图像或视频中识别并定位出特定对象的位置和边界框。它被广泛应用于安全监控、自动驾驶等领域。

图像分类：图像分类是将输入图像分类到预定义的类别中的过程。它是计算机视觉中最经典的任务之一，被广泛应用于人脸识别、自然场景分类等任务中。

姿态估计：姿态估计是从图像或视频中估计出人体姿势、方向和位置的过程。它被广泛应用于人机交互、行为分析等领域。

问：计算机视觉中常用的算法库有哪些？ 

答：计算机视觉中常用的算法库包括以下一些：

OpenCV：OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了大量的图像和视频处理函数以及经典的计算机视觉算法实现。

TensorFlow：TensorFlow是一个流行的机器学习框架，提供了许多计算机视觉算法的实现，如目标检测、图像分割等。

PyTorch：PyTorch是另一个流行的机器学习框架，也提供了许多计算机视觉算法的实现，如深度学习模型训练、特征提取等。

OpenVX：OpenVX是一个开放标准，旨在促进计算机视觉算法在不同硬件和操作系统之间的移植和优化，提供了一些高效的计算机视觉函数库和API。

Dlib：Dlib是一个跨平台的机器学习库，提供了许多计算机视觉算法的实现，如人脸检测、特征点检测等。