计算机视觉的三大领域涵盖图像处理、计算机视觉和模式识别。图像处理主要涉及图像的获取、增强、分析等；计算机视觉关注于从图像中提取信息，实现物体识别、场景理解等；模式识别则致力于通过算法从数据中提取有用信息，应用于图像分类、目标检测等。这些领域在安防监控、医疗影像、自动驾驶等领域有广泛应用。
本文目录导读：
计算机视觉作为人工智能的一个重要分支，近年来得到了迅猛发展，计算机视觉的研究旨在使计算机能够从图像或视频中获取、处理和理解信息，以实现类似人类的视觉功能，计算机视觉主要分为三大领域，分别是：图像处理、计算机视觉和机器学习，下面将详细介绍这三大领域及其应用。
计算机视觉三大领域
1、图像处理
图像处理是计算机视觉的基础，主要研究如何对图像进行获取、表示、变换、分析和合成，其主要任务包括：
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（1）图像增强：通过对图像进行滤波、锐化、对比度调整等操作，提高图像质量，便于后续处理。
（2）图像分割：将图像划分为若干个互不重叠的区域，以便于进一步分析和理解。
（3）特征提取：从图像中提取具有代表性的特征，如颜色、纹理、形状等，用于后续的识别、分类和跟踪等任务。
（4）图像恢复：根据部分已知图像信息，估计图像的完整内容。
图像处理在计算机视觉领域具有广泛的应用，如医学影像分析、遥感图像处理、视频监控等。
2、计算机视觉
计算机视觉是研究如何让计算机从图像或视频中获取、处理和理解信息，以实现类似人类的视觉功能，其主要任务包括：
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（1）物体识别：识别图像中的物体，如人脸、车辆、动物等。
（2）场景理解：理解图像或视频中的场景，如室内、室外、城市、乡村等。
（3）动作识别：识别视频中的动作，如走路、跑步、跳舞等。
（4）图像生成：根据输入信息生成新的图像，如图像修复、图像风格转换等。
计算机视觉在众多领域具有广泛应用，如自动驾驶、人脸识别、智能监控、机器人视觉等。
3、机器学习
机器学习是计算机视觉的核心技术之一，主要研究如何让计算机从数据中自动学习规律，从而实现智能处理，在计算机视觉中，机器学习主要应用于以下几个方面：
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（1）分类：将图像或视频中的物体分类到预定义的类别中。
（2）检测：检测图像中的物体，并给出其位置和类别。
（3）跟踪：跟踪视频中的物体，实现物体的持续识别。
（4）语义分割：将图像分割成多个具有特定意义的区域。
机器学习在计算机视觉领域具有广泛的应用，如自动驾驶、智能监控、医学影像分析等。
计算机视觉的三大领域——图像处理、计算机视觉和机器学习，共同推动了计算机视觉技术的发展，随着技术的不断进步，计算机视觉在各个领域的应用越来越广泛，为我们的生活带来了诸多便利，计算机视觉技术将继续发展，为人类创造更多价值。
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