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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得到了广泛应用，计算机视觉究竟是一门什么样的学科呢？本文将带你走进计算机视觉的世界，揭开图像处理的神秘面纱。
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计算机视觉的定义
计算机视觉是研究如何让计算机理解和解释图像或视频内容的一门学科，它旨在使计算机能够像人类一样“看”世界，从而实现对图像和视频的自动识别、分析和处理。
1、图像预处理
图像预处理是计算机视觉的基础，主要包括图像去噪、增强、分割等，通过对原始图像进行处理，提高图像质量，为后续的图像分析提供更好的数据基础。
2、特征提取
特征提取是计算机视觉的核心环节，旨在从图像中提取具有代表性的信息，如颜色、纹理、形状等，常用的特征提取方法有SIFT、HOG、SURF等。
3、目标检测
目标检测是计算机视觉的一个重要应用领域，旨在从图像中定位并识别出特定目标，常用的目标检测算法有R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。
4、图像分类
图像分类是计算机视觉的另一个重要应用，旨在将图像划分为不同的类别，常用的图像分类算法有支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
5、目标跟踪
目标跟踪是指计算机在视频序列中跟踪目标位置的技术，常用的目标跟踪算法有卡尔曼滤波、粒子滤波、深度学习等。
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6、三维重建
三维重建是计算机视觉的一个重要研究方向，旨在从二维图像中恢复出三维场景，常用的三维重建方法有结构光、深度学习等。
7、人脸识别
人脸识别是计算机视觉的一个重要应用，旨在从图像或视频中识别出特定的人脸，常用的人脸识别算法有Eigenfaces、Fisherfaces、深度学习等。
计算机视觉的发展历程
1、早期阶段（20世纪50年代-70年代）
这一阶段，计算机视觉主要关注图像处理和图像分析，如图像增强、边缘检测、特征提取等。
2、中期阶段（20世纪80年代-90年代）
这一阶段，计算机视觉开始关注图像识别和图像理解，如目标检测、图像分类、人脸识别等。
3、晚期阶段（21世纪至今）
随着深度学习技术的发展，计算机视觉取得了突破性进展，深度学习算法在图像识别、目标检测、人脸识别等领域取得了优异的性能。
计算机视觉的应用领域
1、机器人视觉
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机器人视觉是计算机视觉在机器人领域的应用，旨在让机器人能够自主感知环境，实现自主导航、避障等功能。
2、智能监控
智能监控是计算机视觉在安防领域的应用，旨在通过图像识别技术实现对犯罪行为的自动识别和追踪。
3、医学影像分析
医学影像分析是计算机视觉在医学领域的应用，旨在通过对医学图像进行分析，辅助医生进行疾病诊断和治疗。
4、自动驾驶
自动驾驶是计算机视觉在汽车领域的应用，旨在通过图像识别技术实现汽车的自动驾驶功能。
计算机视觉是一门涉及多个学科的综合性学科，其应用领域广泛，前景广阔，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。
标签： #计算机视觉是学什么的
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