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计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，旨在使计算机能够像人类一样感知和理解视觉信息，在这个过程中，计算机视觉主要涉及三大基本任务：感知、理解和决策，以下将分别对这三个任务进行详细介绍。
感知
感知是计算机视觉的基础，它是指计算机从图像或视频中提取有用信息的过程，感知任务主要包括以下几个方面：
1、图像预处理：在感知阶段，首先需要对图像进行预处理，如去噪、增强、归一化等，以提高后续处理的准确性。
2、特征提取：特征提取是感知阶段的核心任务，其主要目的是从图像中提取具有区分度的特征，以便后续进行分类、检测等操作，常见的特征提取方法有HOG（Histogram of Oriented Gradients）、SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）和SURF（Speeded-Up Robust Features）等。
3、图像分类：图像分类是将图像划分为预先定义的类别，常见的图像分类方法有基于传统机器学习算法（如SVM、KNN等）和深度学习算法（如CNN、VGG等）。
4、目标检测：目标检测是指从图像中检测出感兴趣的目标，并给出其位置和类别，常用的目标检测算法有R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD和YOLO等。
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理解
理解是计算机视觉的高级阶段，它要求计算机不仅能够感知图像信息，还要能够对图像中的内容进行理解，理解任务主要包括以下几个方面：
1、场景理解：场景理解是指计算机能够识别和理解图像中的场景内容，如人物、物体、空间关系等，常见的场景理解方法有基于规则的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
2、对象识别：对象识别是指计算机能够识别图像中的具体对象，并给出其类别，常见的对象识别方法有基于传统机器学习算法和基于深度学习算法。
3、语义分割：语义分割是指将图像中的每个像素点都标注为具体的类别，如前景、背景、人物、物体等，常见的语义分割方法有基于传统方法、基于深度学习方法（如FCN、SegNet等）。
4、人体姿态估计：人体姿态估计是指计算机能够从图像中估计出人体的姿态信息，如动作、姿态等，常见的姿态估计方法有基于传统方法、基于深度学习方法（如PoseNet、Stacked Hourglass等）。
决策
决策是计算机视觉的最终目标，它要求计算机能够根据感知和理解的结果，做出相应的决策，决策任务主要包括以下几个方面：
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1、视觉导航：视觉导航是指计算机能够根据图像信息进行路径规划和导航，常见的视觉导航方法有基于SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的方法和基于深度学习的方法。
2、机器人控制：机器人控制是指计算机能够根据图像信息控制机器人的动作，常见的机器人控制方法有基于传统控制理论和基于深度学习的方法。
3、视觉问答：视觉问答是指计算机能够根据图像和问题进行回答，常见的视觉问答方法有基于传统方法、基于深度学习方法。
4、视觉跟踪：视觉跟踪是指计算机能够跟踪图像中的目标，常见的视觉跟踪方法有基于传统方法、基于深度学习方法。
计算机视觉的三大基本任务——感知、理解和决策，分别对应着从图像信息提取到决策的整个过程，随着深度学习等技术的不断发展，计算机视觉在各个领域的应用越来越广泛，为人类社会带来了巨大的便利。
标签： #计算机视觉三大基本任务
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