本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，计算机视觉已经成为人工智能领域的一个重要分支，计算机视觉旨在让计算机能够“看”懂图像和视频，实现图像识别、目标检测、图像分割等功能，本文将详细介绍计算机视觉与应用的相关内容，帮助读者了解这一领域的魅力。
计算机视觉基础
1、图像处理
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图像处理是计算机视觉的基础，主要研究如何对图像进行增强、滤波、边缘检测、特征提取等操作，常见的图像处理算法有：灰度化、直方图均衡化、滤波、边缘检测、特征提取等。
2、视频处理
视频处理是对视频序列进行分析、处理和解释的过程，主要研究视频的帧间运动估计、视频压缩、视频分割、目标跟踪等。
3、深度学习
深度学习是近年来计算机视觉领域的一大突破，通过模拟人脑神经网络结构，实现对图像和视频的自动特征提取和分类，常见的深度学习模型有：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等。
计算机视觉应用
1、图像识别
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图像识别是指计算机对图像中的物体进行分类的过程，常见应用包括：人脸识别、车牌识别、物体识别等。
2、目标检测
目标检测是指计算机在图像中定位并识别出感兴趣的目标，常见应用包括：自动驾驶、安防监控、医学影像分析等。
3、图像分割
图像分割是指将图像划分为若干个区域，每个区域代表图像中的一个物体或场景，常见应用包括：医学影像分析、卫星图像处理、视频内容理解等。
4、视频内容理解
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理解是指对视频序列进行分析，提取出有用的信息，常见应用包括：视频监控、体育赛事分析、视频推荐等。
5、机器人视觉
机器人视觉是指为机器人提供视觉感知能力，使其能够自主导航、避障、抓取物体等，常见应用包括：服务机器人、工业机器人、无人机等。
计算机视觉与应用领域具有广泛的应用前景，涉及图像处理、深度学习、目标检测、图像分割等多个方面，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，为人类社会带来更多便利，希望本文能帮助读者了解计算机视觉与应用的相关内容，激发对这一领域的兴趣。
标签： #计算机视觉与应用学什么
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