计算机视觉三大领域涵盖感知、处理与决策。感知涉及图像和视频的采集与理解；处理包括特征提取、图像分析和图像理解；决策则侧重于基于视觉信息进行判断和决策。这三个领域共同构成了计算机视觉的核心内容。
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，近年来得到了迅猛发展，它通过图像、视频等视觉信息，让计算机具有人类视觉感知、理解和决策的能力，计算机视觉的研究和应用已经渗透到各行各业，为我们的生活带来了极大的便利，本文将带您深入了解计算机视觉的三大领域：感知、处理与决策。
感知
1、图像获取
图像获取是计算机视觉的基础，主要包括摄像头、扫描仪、显微镜等设备，随着科技的进步，图像获取设备逐渐向高分辨率、高帧率、低功耗方向发展，目前，深度学习技术在图像获取领域取得了显著成果，如卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测、图像分割等方面的应用。
2、图像预处理
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图像预处理是指对获取的图像进行一系列操作，以提高后续处理的准确性和效率，常见的图像预处理方法包括图像去噪、图像增强、图像几何变换等，深度学习技术在这一领域也得到了广泛应用，如自编码器（Autoencoder）在图像去噪、图像超分辨率等方面的应用。
3、特征提取
特征提取是计算机视觉的核心任务之一，旨在从图像中提取出具有区分性的特征，常见的特征提取方法有：HOG（方向梯度直方图）、SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）等，近年来，深度学习技术在特征提取领域取得了突破性进展，如卷积神经网络（CNN）在目标检测、图像分类等方面的应用。
处理
1、目标检测
目标检测是指从图像中识别并定位出感兴趣的目标，常见的目标检测方法有：基于滑动窗口的方法、基于深度学习的方法（如Faster R-CNN、SSD、YOLO等），近年来，深度学习技术在目标检测领域取得了显著成果，使得目标检测的准确率和速度都有了大幅提升。
2、图像分类
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图像分类是指将图像划分为预定义的类别，常见的图像分类方法有：支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、深度学习（如CNN、GoogLeNet、ResNet等），深度学习技术在图像分类领域取得了巨大成功，使得图像分类的准确率不断提高。
3、图像分割
图像分割是指将图像中的每个像素分配到预定义的类别中，常见的图像分割方法有：基于阈值的方法、基于区域的方法、基于深度学习的方法（如FCN、U-Net等），深度学习技术在图像分割领域取得了显著成果，使得图像分割的准确率和效率都有了很大提升。
决策
1、语义理解
语义理解是指对图像内容进行理解和解释，常见的语义理解方法有：词嵌入、句子嵌入、知识图谱等，深度学习技术在语义理解领域取得了显著成果，如BERT、GPT等预训练语言模型在自然语言处理和图像描述生成等方面的应用。
2、机器人视觉
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机器人视觉是指使机器人具备视觉感知、理解和决策的能力，常见的机器人视觉应用有：机器人导航、机器人抓取、机器人避障等，深度学习技术在机器人视觉领域取得了显著成果，使得机器人能够更好地适应复杂环境。
3、人机交互
人机交互是指通过视觉信息实现人与计算机的交互，常见的应用有：手势识别、人脸识别、表情识别等，深度学习技术在人机交互领域取得了显著成果，使得人机交互更加自然、便捷。
计算机视觉的三大领域——感知、处理与决策，共同构成了这一领域的基石，随着科技的不断发展，计算机视觉将在更多领域发挥重要作用，为我们的生活带来更多便利，深度学习技术将继续推动计算机视觉的发展，为人工智能领域带来更多创新。
标签： #计算机视觉领域
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