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，物体识别，使得每张图像的表观特性（如颜色分布，整体明暗， 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，从图象---汽车车牌的号码识别出来，物体识别厂家，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。
物体识别是计算机视觉领域中的一项基础研究，它的任务是识别出图像中有什么物体，物体识别方案，并报告出这个物体在图像表示的场景中的位置和方向。目前物体识别方法可以归为两类：基于模型的或者基于上下文识别的方法，二维物体识别或者三维物体识别方法。对于物体识别方法的评价标准，grimson 总结出了大多数研究者主要---的 4 个标准：健壮性（robustness）、正确性（correctness）、效率（efficiency）和范围（scope）。
虽然物体识别已经被广泛研究了很多年，物体识别设备，研究出大量的技术和算法，物体识别方法的健壮性、正确性、效率以及范围得到了很大的提升，但是现在依然存在一些困难以及识别障碍。这些困难主要有：
知识导引问题：
同样的图像在不同的知识导引下，会产生不同的识别结果，知识库的建立不仅要使用物体的自身知识，如颜色、纹理、形状等，也需要物体间关系的知识，知识库的有效性与准备性直接影响了物体识别的准确性。
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