计算机视觉常用技术包括图像处理、特征提取、机器学习、深度学习等。这些技术通过图像识别、目标检测、图像分割等方式赋能人工智能视觉感知，广泛应用于安防监控、自动驾驶、医疗诊断等领域。
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计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机能够像人类一样“看”懂世界，随着深度学习、大数据等技术的飞速发展，计算机视觉技术已广泛应用于安防监控、自动驾驶、医疗诊断、图像识别等多个领域，本文将介绍计算机视觉中的常用技术，帮助读者了解这一领域的最新动态。
计算机视觉常用技术
1、图像预处理
图像预处理是计算机视觉任务的基础，主要目的是提高图像质量、减少噪声、增强图像特征等，常见的图像预处理技术包括：
（1）灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，降低计算复杂度。
（2）滤波：去除图像噪声，如均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。
（3）二值化：将图像转换为黑白两种颜色，便于后续处理。
（4）边缘检测：提取图像中的边缘信息，如Sobel算子、Canny算子等。
2、特征提取
特征提取是将图像中的关键信息提取出来，以便后续处理，常见的特征提取技术包括：
（1）HOG（Histogram of Oriented Gradients）：方向梯度直方图，用于提取图像中的边缘信息。
（2）SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）：尺度不变特征变换，用于提取图像中的关键点。
（3）SURF（Speeded Up Robust Features）：快速鲁棒特征，用于提取图像中的关键点。
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（4）ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）：旋转不变特征，用于提取图像中的关键点。
3、目标检测
目标检测是指从图像中识别出特定对象的过程，常见的目标检测技术包括：
（1）滑动窗口法：将图像划分为多个小窗口，依次对每个窗口进行分类。
（2）基于深度学习的方法：如Faster R-CNN、SSD、YOLO等，利用深度神经网络实现目标检测。
4、图像分割
图像分割是将图像划分为若干个互不重叠的区域，以便对每个区域进行独立处理，常见的图像分割技术包括：
（1）基于阈值的方法：如Otsu算法、K-means算法等。
（2）基于区域生长的方法：根据相似性将像素点划分为同一区域。
（3）基于深度学习的方法：如FCN（Fully Convolutional Network）、U-Net等，利用深度神经网络实现图像分割。
5、3D重建
3D重建是将二维图像转换为三维模型的过程，常见的3D重建技术包括：
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（1）单视图重建：基于单张图像或少量图像进行3D重建。
（2）多视图重建：基于多张图像进行3D重建，如SfM（Structure from Motion）和PnP（Perspective-n-Point）算法。
（3）基于深度学习的方法：如PointNet、PointNet++等，利用深度神经网络实现3D重建。
6、视频分析
视频分析是指对视频序列进行处理，提取有价值的信息，常见的视频分析技术包括：
（1）运动检测：检测视频中的运动目标。
（2）动作识别：识别视频中的人物动作。
（3）行为识别：识别视频中的人物行为。
计算机视觉技术是人工智能领域的重要分支，其应用前景广阔，本文介绍了计算机视觉中的常用技术，包括图像预处理、特征提取、目标检测、图像分割、3D重建和视频分析等，随着技术的不断发展，计算机视觉将在更多领域发挥重要作用。
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