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，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，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。
判定物体识别的性能通常采用pr曲线。其中p（precision）指精度（准确率），一般为y轴；r（recall）指识别率（召回率），物体识别制作，一般为x轴。
p=（识别正确的结果）/（所有识别结果）；r=（识别正确的结果）/（实际上正确的结果）。识别结果的类型如下：
一个好的识别方法应该同时具备高的准确率与高的召回率。准确率等于0.5是一个界限，当精度低于0.5时，说明该方法的效率己经低于随机猜测的结果，（因为随机猜测的准确率为0.5）。除了pr曲线，也有文献使用其它曲线来度量识别结果，如roc曲线或fppw等。
虽然物体识别已经被广泛研究了很多年，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：
前景展望：
虽然存在着很多困难，北京物体识别，但是随着人类对自己视觉的逐步了解，物体识别系统，一个通用的物体识别技术终会被研究成功。人们一直致力于开发各种智能工具辅助人们的生产生活，比如机器人的研制，但是要想使得机器人可以像人一样运动，辅助人们的工作生活，那么前提是机器人必须具备类似于人的视觉系统，能够识别物体以及场景，真正的智能工具应该要具备“视觉”。物体识别技术的成功将会---改变提高智能工具的能力，成为计算机技术---式的一项研究。
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