本文目录导读：
计算机视觉概述
计算机视觉是一门研究如何让计算机从图像和视频中获取信息的学科，它涉及到图像处理、机器学习、深度学习等多个领域，计算机视觉技术在安防监控、医疗影像、自动驾驶等领域有着广泛的应用。
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图像处理基础
1、图像增强：通过对图像进行滤波、锐化、对比度增强等操作，提高图像质量，使图像更加清晰。
2、图像分割：将图像划分为若干个区域，以便进行后续的图像分析，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。
3、图像描述：提取图像的特征，如颜色、纹理、形状等，以便进行图像匹配、识别等操作。
4、图像恢复：通过对噪声图像进行处理，使其恢复为原始图像。
特征提取与匹配
1、特征提取：从图像中提取具有区分性的特征，如SIFT、SURF、ORB等。
2、特征匹配：将不同图像中的相似特征进行匹配，如FLANN、BFMatcher等。
目标检测与识别
1、目标检测：在图像中检测出感兴趣的目标，并确定其位置，常用的检测方法有基于滑动窗口、基于深度学习等方法。
2、目标识别：对检测到的目标进行分类，如CNN、R-CNN、Faster R-CNN等。
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三维重建
1、三维重建：通过图像序列或单张图像重建场景的三维信息，常用的方法有基于深度学习、基于多视图几何等。
2、重建算法：如ICP、SFM、PnP等。
图像跟踪
1、图像跟踪：在视频序列中追踪目标的运动轨迹，常用的跟踪方法有基于颜色、基于形状、基于运动模型等。
2、跟踪算法：如CamShift、KCF、MIL等。
图像语义分割
1、图像语义分割：将图像划分为多个语义区域，如前景、背景、道路、建筑物等。
2、分割方法：如FCN、U-Net、DeepLab等。
深度学习在计算机视觉中的应用
1、卷积神经网络（CNN）：通过学习图像特征，实现图像分类、检测、分割等任务。
2、深度学习方法：如RNN、LSTM、GAN等。
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计算机视觉应用领域
1、安防监控：实时监控视频，实现目标检测、跟踪、报警等功能。
2、医学影像：对医学图像进行分析，辅助医生进行诊断。
3、自动驾驶：实现车辆对周围环境的感知，辅助驾驶员进行驾驶决策。
4、人脸识别：实现人脸检测、识别、比对等功能。
5、图像检索：根据关键词或图像内容，检索相似图像。
6、图像编辑：对图像进行编辑、增强、修复等操作。
计算机视觉技术是一门涉及多个领域的综合性学科，具有广泛的应用前景，通过对图像处理、特征提取、目标检测、三维重建等基础知识的掌握，我们可以更好地理解和应用计算机视觉技术，随着深度学习等技术的发展，计算机视觉技术将会在更多领域发挥重要作用。
标签： #计算机视觉技术基础知识点
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