从基础到人脸识别与目标检测
前言
从本文开始，我们将开始学习ROS机器视觉处理，刚开始先学习一部分外围的知识，为后续的人脸识别、目标跟踪和YOLOV5目标检测做准备工作。我采用的笔记本是联想拯救者游戏本，系统采用Ubuntu20.04，ROS采用noetic。
颜色编码格式，图像格式和视频压缩格式
（1）RGB和BGR：这是两种常见的颜色编码格式，分别代表了红、绿、蓝三原色。不同之处在于，RGB按照红、绿、蓝的顺序存储颜色信息，而BGR按照蓝、绿、红的顺序存储。
rgb8图像格式：常用于显示系统，如电视和计算机屏幕。
RGB值以8 bits表示每种颜色，总共可以表示256×256×256=16777216种颜色
【AI系统】AI 发展驱动力
AI起源于20世纪50年代，经历起伏后，2016年AlphaGo的胜利重燃公众热情。实际上，AI技术早已在互联网公司广泛应用，如搜索引擎、广告推荐等。机器学习是实现AI的方法之一，深度学习则是机器学习的重要技术，通过神经网络实现。近年来，随着大数据积累、算法进步及算力增强，AI取得了显著成就，特别是在图像识别、自然语言处理等领域。AI系统的设计需考虑数据驱动、算法优化及高性能计算，以适应更大规模、更复杂的应用需求。
【AI系统】AI的领域、场景与行业应用
本文概述了AI的历史、现状及发展趋势，涵盖AI系统的初步设计原则，并深入探讨了AI在计算机视觉、自然语言处理和音频处理三个领域的具体应用。同时，文中还介绍了AI在金融、医疗、教育、互联网及自动驾驶等行业中的广泛应用，强调了AI基础设施的重要性及其对企业竞争力的影响。通过阅读本文，读者不仅可以获得系统的AI知识，还能激发对AI系统研究的兴趣，掌握相关的设计原则与方法。
【AI系统】AI 基本理论奠定
AI的发展历程经历了萌芽兴奋期、蓬勃发展期和突破驱动繁荣期。从1950年代Warren McCulloch和Walter Pitts提出神经网络计算模型，到2012年AlexNet赢得ImageNet竞赛，再到2020年代的大模型时代，AI技术不断突破，模型结构日益复杂，参数量激增。这一过程中，硬件算力的提升和算法创新相互促进，共同推动了AI领域的繁荣发展。