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，近年来在各个行业中得到了广泛应用，从人脸识别、自动驾驶到医学影像分析，计算机视觉技术已经渗透到我们的日常生活中，本文将带领大家入门计算机视觉，揭开视觉世界的神秘面纱。
计算机视觉概述
1、定义
计算机视觉是研究如何让计算机模拟人类的视觉感知，从图像或视频中提取信息，实现对现实世界的理解和描述。
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2、发展历程
计算机视觉的发展可以分为三个阶段：
（1）早期阶段（20世纪50年代-70年代）：主要研究图像处理技术，如图像增强、边缘检测等。
（2）发展阶段（20世纪80年代-90年代）：以几何方法为主，研究图像恢复、目标识别等问题。
（3）深度学习时代（21世纪初至今）：利用深度学习技术，实现了计算机视觉领域的突破性进展。
计算机视觉基础知识
1、图像处理
图像处理是计算机视觉的基础，主要包括以下内容：
（1）图像增强：提高图像质量，使其更易于后续处理。
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（2）图像分割：将图像划分为若干区域，便于后续分析。
（3）边缘检测：提取图像中的边缘信息，有助于目标识别。
2、视觉感知
视觉感知是指人类通过视觉系统获取外界信息的过程，计算机视觉研究如何让计算机模拟这一过程，主要包括：
（1）图像特征提取：从图像中提取具有区分性的特征，如颜色、纹理等。
（2）目标检测与识别：识别图像中的物体，并进行分类。
（3）场景理解：理解图像中的场景信息，如人物、物体关系等。
计算机视觉应用
1、人脸识别
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人脸识别技术广泛应用于安全监控、身份验证等领域，其主要步骤包括：人脸检测、人脸定位、人脸特征提取和人脸比对。
2、自动驾驶
自动驾驶技术是计算机视觉在交通领域的应用，其主要任务包括：车辆检测、车道线识别、障碍物检测等。
3、医学影像分析
医学影像分析是计算机视觉在医学领域的应用，其主要任务包括：病变检测、肿瘤分类、病理分析等。
计算机视觉是一门充满挑战和机遇的学科，随着深度学习技术的不断发展，计算机视觉在各个领域的应用将越来越广泛，希望通过本文的介绍，大家对计算机视觉有了初步的了解，并为今后的学习和研究打下基础，在未来的日子里，让我们共同揭开视觉世界的神秘面纱，探索人工智能的无限可能。
标签： #计算机视觉入门知识
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