计算机视觉是交叉学科，涉及计算机科学、电子工程、数学、心理学等多个领域。它既包含硬件如传感器、摄像头等，也涵盖软件如图像处理算法、机器学习模型等。随着技术的发展，计算机视觉正朝着软硬件融合的趋势发展，实现更高效、智能的图像识别与分析。
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，近年来在各个行业中都得到了广泛的应用，关于计算机视觉是硬件还是软件，这个问题一直存在争议，本文将从计算机视觉所属的学科出发，探讨其软硬件融合的发展趋势。
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计算机视觉所属学科
计算机视觉是一门交叉学科，涉及计算机科学、电子工程、心理学、生物学等多个领域，计算机视觉的研究主要包括以下几个方面：
1、图像处理：研究如何从图像中提取、分析、处理和识别信息，包括图像滤波、边缘检测、特征提取等。
2、模式识别：研究如何从图像中识别出目标物体，包括分类、检测、跟踪等。
3、机器学习：研究如何利用机器学习算法，如神经网络、支持向量机等，实现图像的自动分类、识别和标注。
4、计算机视觉应用：研究如何将计算机视觉技术应用于实际场景，如人脸识别、物体检测、场景重建等。
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计算机视觉的硬件与软件
1、硬件：计算机视觉的硬件主要包括图像传感器、处理器、存储设备等，图像传感器负责采集图像数据，处理器负责对图像进行处理和分析，存储设备负责存储图像数据和算法模型。
2、软件：计算机视觉的软件主要包括图像处理算法、机器学习算法、深度学习算法等，这些算法通过编程实现，运行在计算机上，完成图像的采集、处理、分析和识别。
计算机视觉的软硬件融合发展趋势
1、软硬件协同设计：随着计算机视觉技术的不断发展，软硬件协同设计成为了一种趋势，通过优化硬件设计，提高处理器性能，降低功耗，同时优化软件算法，提高处理速度和准确性，实现软硬件的协同发展。
2、深度学习硬件加速：深度学习算法在计算机视觉领域取得了显著成果，但同时也对硬件提出了更高的要求，深度学习硬件加速器应运而生，如GPU、FPGA等，以提高深度学习算法的运行效率。
3、软件定义硬件：随着软件定义硬件技术的发展，计算机视觉的硬件设备可以更加灵活地适应不同的算法需求，通过软件定义硬件，可以降低硬件成本，提高系统性能。
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4、边缘计算：随着物联网、5G等技术的发展，边缘计算成为了一种趋势，计算机视觉的硬件设备可以部署在边缘，实现实时图像处理和分析，降低延迟，提高系统性能。
计算机视觉作为一门跨学科领域，既包含硬件，又包含软件，在未来的发展中，计算机视觉将朝着软硬件融合、深度学习、边缘计算等方向发展，这一趋势将为计算机视觉在各个领域的应用提供更加广阔的空间。
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