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，近年来在图像处理、目标识别、场景理解等方面取得了显著的成果，本文将从计算机视觉原理与应用的角度，结合课后答案，对计算机视觉技术进行深度解析，旨在为广大读者提供一幅清晰的计算机视觉知识图谱。
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计算机视觉原理
1、图像采集
图像采集是计算机视觉的基础，主要包括摄像头、相机等设备，图像采集过程中，光线、分辨率、角度等因素都会对图像质量产生影响。
2、图像预处理
图像预处理是指对采集到的图像进行一系列操作，如灰度化、滤波、边缘检测等，以提高图像质量，便于后续处理。
3、特征提取
特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，如颜色、纹理、形状等，常见的特征提取方法有SIFT、SURF、HOG等。
4、模型训练
模型训练是指通过大量标注数据进行训练，使模型具备识别、分类等能力，常见的模型有神经网络、支持向量机、决策树等。
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5、识别与分类
识别与分类是指根据训练好的模型对图像进行识别和分类，常见的任务有人脸识别、物体检测、场景理解等。
计算机视觉应用
1、人脸识别
人脸识别是计算机视觉应用中最具代表性的领域之一，通过提取人脸特征，实现人脸检测、人脸跟踪、人脸比对等功能。
2、物体检测
物体检测是指从图像中检测出特定物体，常见的物体检测方法有YOLO、SSD、Faster R-CNN等。
3、场景理解
场景理解是指对图像中的场景进行解析，如识别场景中的物体、人物、动作等，常见的场景理解方法有VGG、ResNet等。
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4、视频分析
视频分析是指对视频序列进行实时或离线处理，提取有价值的信息，常见的视频分析方法有光流法、帧间差分法等。
5、医学图像分析
医学图像分析是指对医学图像进行预处理、特征提取、模型训练等操作，以辅助医生进行疾病诊断，常见的医学图像分析方法有CT、MRI、X光等。
计算机视觉技术在各个领域都取得了显著的成果，其原理与应用值得我们深入研究，本文从计算机视觉原理与应用的角度，对相关技术进行了梳理，旨在为广大读者提供一幅清晰的计算机视觉知识图谱，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。
标签： #计算机视觉原理与应用
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