计算机视觉领域常用技术包括图像处理、特征提取、目标检测、图像识别等。图像处理涉及滤波、边缘检测等；特征提取用于提取图像中的关键信息；目标检测识别图像中的物体；图像识别则用于识别图像内容。这些技术在人脸识别、自动驾驶等领域有广泛应用。
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，其研究目标是使计算机能够从图像和视频中自动获取、理解和处理信息，随着计算机视觉技术的不断发展，其在各个领域的应用越来越广泛，本文将介绍计算机视觉中的常用技术，并探讨其在实际应用中的重要作用。
计算机视觉常用技术
1、图像预处理
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图像预处理是计算机视觉中的基础环节，主要包括图像去噪、图像增强、图像分割等，通过对图像进行预处理，可以提高后续算法的准确性和鲁棒性。
（1）图像去噪：去噪技术主要针对图像中的噪声进行消除，如高斯滤波、中值滤波、双边滤波等。
（2）图像增强：图像增强技术旨在提高图像质量，使图像更符合人眼视觉特性，常用的增强方法有直方图均衡化、对比度增强、锐化等。
（3）图像分割：图像分割是将图像划分为若干具有相似特性的区域，常用的分割方法有基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘的分割等。
2、特征提取
特征提取是计算机视觉中的关键环节，旨在从图像中提取具有区分性的特征，以便后续的匹配、识别等操作，常用的特征提取方法有：
（1）HOG（Histogram of Oriented Gradients）：HOG特征通过计算图像中每个像素的梯度方向和大小，从而得到具有方向性的直方图，能够有效描述图像的局部特征。
（2）SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）：SIFT算法在图像中提取关键点，并对关键点进行描述，具有较强的鲁棒性和不变性。
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（3）SURF（Speeded-Up Robust Features）：SURF算法在SIFT算法的基础上进行改进，提高了算法的运行速度，同时保持了较高的特征质量。
3、目标检测与跟踪
目标检测与跟踪是计算机视觉中的重要任务，旨在从图像或视频中检测并跟踪目标，常用的目标检测与跟踪方法有：
（1）基于深度学习的目标检测：如Faster R-CNN、SSD、YOLO等算法，通过卷积神经网络实现端到端的目标检测。
（2）基于模板匹配的目标检测：如Camshift算法，通过寻找图像中与模板相似的区域来实现目标检测。
（3）基于粒子滤波的目标跟踪：如卡尔曼滤波、粒子滤波等算法，通过估计目标状态来实现目标跟踪。
4、3D重建
3D重建是计算机视觉中的高级应用，旨在从二维图像中恢复出三维场景，常用的3D重建方法有：
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（1）基于单目视觉的3D重建：如SfM（Structure from Motion）和D-SfM（Depth from Defocus）算法，通过运动估计和几何约束来实现3D重建。
（2）基于多视角视觉的3D重建：如Structure from Stereo、Structure from Motion and Depth等算法，通过多个视角的图像来实现3D重建。
5、图像识别与分类
图像识别与分类是计算机视觉中的基本任务，旨在对图像进行分类，常用的图像识别与分类方法有：
（1）基于传统机器学习的图像识别：如支持向量机（SVM）、决策树、K最近邻（KNN）等算法。
（2）基于深度学习的图像识别：如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等算法，在图像识别领域取得了显著的成果。
计算机视觉领域的常用技术涵盖了从图像预处理到高级应用等多个环节，随着技术的不断发展，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，本文对计算机视觉中的常用技术进行了简要介绍，旨在为广大读者提供参考。
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