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计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支，近年来在各个行业中得到了广泛的应用，从自动驾驶、人脸识别到医疗影像分析，计算机视觉技术正逐渐改变着我们的生活，计算机视觉基础应用学什么？本文将从以下几个方面进行详细阐述。
计算机视觉基础应用学什么
1、图像处理技术
图像处理是计算机视觉的基础，主要包括图像的获取、预处理、增强、分割等，在学习计算机视觉基础应用时，我们需要掌握以下图像处理技术：
（1）图像获取：了解不同类型的图像传感器及其特性，如CCD、CMOS等。
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（2）图像预处理：包括图像的灰度化、滤波、锐化、边缘检测等。
（3）图像增强：通过调整图像的亮度、对比度、饱和度等，提高图像质量。
（4）图像分割：将图像划分为若干个区域，如前景、背景、物体等。
2、特征提取与描述
特征提取与描述是计算机视觉中的核心技术，主要目的是从图像中提取出具有区分度的特征，为后续的识别、分类等任务提供依据，以下是一些常用的特征提取与描述方法：
（1）颜色特征：包括颜色直方图、颜色矩、颜色相关性等。
（2）纹理特征：如灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等。
（3）形状特征：如Hu矩、Hu不变矩等。
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（4）深度特征：如深度学习中的卷积神经网络（CNN）提取的特征。
3、机器学习与模式识别
计算机视觉中的模式识别任务主要包括分类、检测、跟踪等，为了实现这些任务，我们需要掌握以下机器学习与模式识别方法：
（1）监督学习：如支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等。
（2）无监督学习：如聚类、主成分分析（PCA）等。
（3）深度学习：如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
4、应用领域
计算机视觉技术在各个领域都有广泛的应用，以下列举一些常见的应用领域：
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（1）安防监控：如人脸识别、车辆检测、异常行为检测等。
（2）医疗影像分析：如病变检测、疾病诊断、手术导航等。
（3）自动驾驶：如车道线检测、障碍物识别、车辆跟踪等。
（4）机器人视觉：如物体识别、抓取、路径规划等。
计算机视觉基础应用涵盖了图像处理、特征提取、机器学习等多个方面，掌握这些核心技术，可以帮助我们更好地应对实际应用中的各种挑战，通过学习计算机视觉基础应用，我们可以开启智能视觉之旅，为我国人工智能产业的发展贡献力量，在未来的学习和实践中，我们还需不断探索、创新，为计算机视觉技术的发展注入新的活力。
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