计算机视觉主要涵盖图像处理、目标检测与识别、以及三维重建三大领域。图像处理涉及图像增强、分割等，目标检测与识别用于识别图像中的物体，三维重建则通过图像信息构建物体的三维模型。这些领域在安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等领域有广泛应用，并随着技术进步不断取得新发展。
本文目录导读：
计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它主要研究如何让计算机像人类一样“看”懂世界，计算机视觉技术的发展，使得计算机能够处理和分析图像、视频等视觉信息，从而实现诸如图像识别、物体检测、场景重建等功能，计算机视觉的三大领域包括：图像处理、目标检测与识别、场景重建，以下是这三个领域的详细介绍。
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图像处理
图像处理是计算机视觉的基础，它主要研究如何对图像进行预处理、增强、压缩、分割、特征提取等操作，图像处理的目的在于提高图像质量，提取图像中的有用信息，为后续的计算机视觉任务提供支持。
1、图像预处理：包括图像去噪、图像增强、图像压缩等，图像预处理可以去除图像中的噪声，提高图像质量，为后续处理提供更好的基础。
2、图像增强：通过对图像进行滤波、锐化、对比度增强等操作，使图像中的细节更加清晰，便于后续处理。
3、图像分割：将图像分割成若干个互不重叠的区域，以便提取出图像中的感兴趣目标，图像分割方法包括基于阈值的分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等。
4、特征提取：从图像中提取出具有代表性的特征，用于后续的计算机视觉任务，常见的特征提取方法有SIFT、SURF、ORB等。
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目标检测与识别
目标检测与识别是计算机视觉的核心任务，其主要目的是从图像或视频中检测并识别出感兴趣的目标，目标检测与识别技术广泛应用于安防监控、无人驾驶、智能交通、医疗诊断等领域。
1、目标检测：从图像或视频中检测出所有感兴趣的目标，并标注出目标的位置，常见的目标检测方法有基于传统机器学习的方法、基于深度学习的方法等。
2、目标识别：在检测到目标的基础上，对目标进行分类，常见的目标识别方法有基于特征的方法、基于深度学习的方法等。
场景重建
场景重建是计算机视觉的另一个重要领域，其主要目的是从图像或视频中重建出三维场景，场景重建技术在虚拟现实、增强现实、无人驾驶等领域具有广泛的应用。
1、三维重建：通过对图像或视频序列进行特征匹配、优化等操作，重建出三维场景，常见的三维重建方法有基于单目视觉的方法、基于双目视觉的方法等。
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2、视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）：在未知环境中，同时进行地图构建和机器人定位，视觉SLAM技术在机器人导航、无人驾驶等领域具有重要作用。
计算机视觉的三大领域——图像处理、目标检测与识别、场景重建，分别从不同角度对视觉信息进行处理和分析，随着深度学习技术的不断发展，计算机视觉领域的研究和应用正日益深入，为各行各业带来巨大的变革，计算机视觉技术将继续推动人工智能的发展，为人类创造更加美好的生活。
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