本文目录导读：
计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支，近年来在图像处理、目标检测、人脸识别等方面取得了显著的成果，本文将基于计算机视觉的计算理论与算法基础，对计算机视觉算法与应用进行深度解析，旨在为读者提供全面、系统的理解。
计算机视觉计算理论
1、图像处理
图像处理是计算机视觉的基础，主要包括图像增强、滤波、边缘检测、形态学处理等，图像处理技术旨在改善图像质量，提取图像特征，为后续算法提供数据支持。
2、特征提取
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特征提取是计算机视觉的核心任务，主要目的是从图像中提取具有区分性的特征，以便进行后续的分类、识别等操作，常见的特征提取方法有：SIFT、SURF、HOG等。
3、机器学习与深度学习
机器学习与深度学习在计算机视觉领域发挥着重要作用，通过训练模型，使计算机能够自动从图像中学习到有用的信息，常见的机器学习方法有：支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等；深度学习方法有：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
计算机视觉算法与应用
1、目标检测
目标检测是计算机视觉的重要应用之一，旨在从图像中检测出感兴趣的目标，常见的目标检测算法有：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD等。
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2、人脸识别
人脸识别是计算机视觉领域的经典应用，旨在从图像中识别出特定的人脸，常见的人脸识别算法有：Eigenface、Fisherface、LBP、HOG、深度学习等。
3、图像分类
图像分类是计算机视觉的基本任务，旨在将图像划分为不同的类别，常见的图像分类算法有：K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、深度学习等。
4、视频分析
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视频分析是计算机视觉在视频领域的重要应用，旨在从视频中提取有价值的信息，常见的视频分析算法有：光流法、帧差法、运动目标检测等。
本文从计算机视觉的计算理论与算法基础出发，对计算机视觉算法与应用进行了深度解析，通过对图像处理、特征提取、机器学习与深度学习等领域的介绍，使读者对计算机视觉有了全面、系统的理解，随着计算机视觉技术的不断发展，其在各个领域的应用将越来越广泛，为我们的生活带来更多便利。
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