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计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支，已经广泛应用于工业、医疗、交通、娱乐等多个领域，它通过对图像、视频等视觉信息的处理和分析，实现对现实世界的感知和理解，根据不同的应用场景和目标，计算机视觉可以分为以下五大类：
图像处理
图像处理是计算机视觉的基础，主要研究如何对图像进行增强、分割、特征提取、匹配等操作，其目的是提高图像质量，提取图像中的有用信息，为后续的计算机视觉任务提供数据支持。
1、图像增强：通过对图像进行滤波、锐化、对比度增强等操作，提高图像质量，使其更易于后续处理。
2、图像分割：将图像划分为若干个具有相似特征的区域，为后续目标检测、识别等任务提供基础。
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3、特征提取：从图像中提取具有区分度的特征，用于后续的目标识别、分类等任务。
4、图像匹配：将两幅图像进行对齐，寻找它们之间的相似性，为图像拼接、图像检索等任务提供支持。
目标检测
目标检测是指从图像或视频中检测出特定目标的位置和类别，其主要应用场景包括人脸检测、车辆检测、行人检测等。
1、基于传统方法的目标检测：如基于区域生长、边缘检测、霍夫变换等方法。
2、基于深度学习的方法：如基于卷积神经网络（CNN）的R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。
图像识别
图像识别是指对图像中的对象进行分类，如识别动物、植物、交通工具等，其主要应用场景包括人脸识别、物体识别、场景识别等。
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1、基于传统方法：如基于特征模板匹配、神经网络等。
2、基于深度学习的方法：如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
三维重建
三维重建是指从二维图像中恢复出物体的三维结构信息，其主要应用场景包括虚拟现实、机器人导航、三维建模等。
1、基于单目视觉的方法：如基于视差、深度估计等。
2、基于双目视觉的方法：如基于立体匹配、光流法等。
3、基于深度学习的方法：如基于CNN的三维重建、基于RNN的动态场景重建等。
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视频分析
视频分析是指对视频序列进行处理和分析，提取有价值的信息，其主要应用场景包括运动检测、异常检测、行为识别等。
1、基于光流法：通过分析像素在视频序列中的运动轨迹，实现运动检测和跟踪。
2、基于深度学习的方法：如基于CNN的视频分类、基于RNN的视频行为识别等。
计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支，具有广泛的应用前景，随着技术的不断发展，计算机视觉在各个领域的应用将会更加深入和广泛。
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