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《计算机视觉技术应用的边界：探寻不属于其范畴的领域》
计算机视觉技术在当今社会的众多领域发挥着至关重要的作用，从安防监控中的人脸识别到自动驾驶汽车对道路环境的感知，从医疗影像分析到工业生产中的产品质量检测等，仍有许多领域并不属于计算机视觉技术的应用范畴。
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纯文本数据处理领域
计算机视觉主要处理图像和视频等视觉数据，而纯文本数据处理与之有着本质的区别，在自然语言处理（NLP）领域中的文本翻译工作，翻译软件如谷歌翻译、百度翻译等，它们主要依靠语言模型、词向量、语法规则等对输入的文本进行分析和转换，这些操作并不涉及计算机视觉技术，它们不需要识别文字的形状、颜色或者图像中的文本布局等视觉信息，而是聚焦于语言的语义、语法和词汇等文本内在的逻辑关系，再比如，文学作品的创作辅助，主要是对大量文本素材进行语义分析、主题挖掘、风格模仿等操作，完全是在文本的抽象层面进行，与视觉毫无关联。
传统金融交易核心环节
在金融交易的核心部分，如股票、债券等金融产品的定价机制，主要依赖于宏观经济数据、企业财务报表、市场供求关系等因素，虽然现在有一些金融机构会利用数据可视化工具来展示金融数据的走势，但这只是一种展示手段，并非金融交易定价的核心技术，定价模型如资本资产定价模型（CAPM）、布莱克 - 斯科尔斯模型（Black - Scholes Model）等，是基于数学公式和金融理论构建的，与计算机视觉技术没有直接关系，交易员在进行交易决策时，主要关注的是金融数据指标的数值变化、利率波动、行业趋势等，而不是视觉信息。
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基础化学实验操作的核心部分
在基础化学实验中，例如酸碱中和滴定实验，实验者主要关注的是化学试剂的用量、溶液颜色的变化（这是化学物质反应的结果而非计算机视觉意义上的颜色识别）、滴定管的读数等，虽然在现代实验室中可能会配备摄像头来记录实验过程，但这些视频记录更多是为了教学或者实验过程存档的目的，并非实验操作本身所依赖的技术，化学实验的核心是化学反应原理，涉及物质的分子结构、化学键的断裂和形成等微观层面的变化，这与计算机视觉所处理的宏观视觉信息截然不同。
传统的音乐创作与演奏
音乐创作主要是基于音乐家的灵感、音乐理论知识（如和声、旋律、节奏等的运用）以及对不同音乐风格的理解，在演奏方面，音乐家依靠对乐器的熟练操作技巧、对音乐作品情感的理解和表达，钢琴演奏家通过手指在琴键上的弹奏技巧、对音乐力度和节奏的把握来诠释作品，这一过程完全不涉及计算机视觉技术，即使在现代音乐制作中使用的数字音频工作站（DAW），其主要功能也是对音频信号的处理，如合成、混音、特效添加等，与视觉信息的处理没有直接联系。
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尽管计算机视觉技术应用广泛，但在纯文本处理、传统金融交易核心、基础化学实验操作核心、传统音乐创作与演奏等领域，有着各自独立的技术体系和操作逻辑，并不属于计算机视觉技术的应用范畴。
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