计算机视觉专业致力于研究如何让计算机理解和解释图像及视频中的信息。该领域正开启视觉智能新时代，通过图像识别、图像处理等技术，推动人工智能在各个领域的应用发展。
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，旨在让计算机能够像人类一样“看”懂世界，它通过模拟人类视觉系统，使计算机能够从图像或视频中提取、分析和理解信息，计算机视觉究竟“干”些什么呢？下面，让我们一起来揭开这个神秘领域的面纱。
图像识别
图像识别是计算机视觉的核心任务之一，旨在让计算机能够从图像中识别出各种物体、场景和特征，这一任务在安防监控、自动驾驶、医疗诊断等领域具有广泛应用。
1、物体识别：通过分析图像中的颜色、形状、纹理等特征，计算机可以识别出图像中的物体，在自动驾驶中，计算机需要识别道路上的车辆、行人、交通标志等。
2、场景识别：场景识别是指计算机从图像中识别出所处的环境，在智能家居中，计算机可以识别家居环境中的物体和人物，为用户提供个性化的服务。
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3、特征识别：特征识别是指从图像中提取具有特定意义的特征，如人脸特征、指纹特征等，在安防监控、人脸识别等领域，特征识别具有重要意义。
目标检测
目标检测是计算机视觉的另一个重要任务，旨在从图像或视频中定位并检测出感兴趣的目标，这一任务在无人驾驶、视频监控、机器人等领域具有广泛应用。
1、目标定位：目标定位是指确定目标在图像或视频中的位置，在无人驾驶中，计算机需要定位道路上的车辆、行人等。
2、目标分类：目标分类是指将检测到的目标进行分类，如将车辆分为轿车、货车等。
图像分割
图像分割是将图像中的物体、场景或区域分离出来，形成独立的部分，这一任务在医学图像处理、遥感图像分析等领域具有广泛应用。
1、物体分割：物体分割是指将图像中的物体分离出来，形成独立的区域，在医学图像处理中，计算机可以分割出病变区域。
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2、场景分割：场景分割是指将图像中的场景分割成不同的部分，在遥感图像分析中，计算机可以分割出森林、水体、城市等。
图像增强
图像增强是指通过调整图像的亮度、对比度、颜色等参数，提高图像质量，使其更适合后续处理，这一任务在图像处理、视频监控等领域具有广泛应用。
1、亮度调整：调整图像的亮度，使其更清晰。
2、对比度调整：调整图像的对比度，使其更突出。
3、颜色调整：调整图像的颜色，使其更自然。
图像恢复
图像恢复是指从退化或损坏的图像中恢复出原始图像，这一任务在遥感图像处理、医学图像处理等领域具有广泛应用。
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1、图像去噪：去除图像中的噪声，提高图像质量。
2、图像去模糊：去除图像中的模糊，提高图像清晰度。
计算机视觉作为一门新兴学科，正逐渐渗透到各个领域，它通过模拟人类视觉系统，使计算机能够“看”懂世界，为人类生活带来诸多便利，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，开启视觉智能新时代的引擎。
标签： #计算机视觉应用
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