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随着科技的飞速发展，计算机视觉技术逐渐成为人工智能领域的一颗璀璨明珠，它不仅为我们的生活带来便利，还推动着各行各业的发展，本篇课程简介将带您走进计算机视觉的世界，领略其魅力。
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计算机视觉的定义及发展历程
1、定义
计算机视觉是指让计算机具备像人类一样感知和理解视觉信息的能力，它主要包括图像处理、图像分析和机器学习等技术，旨在实现图像识别、图像理解、图像生成等功能。
2、发展历程
计算机视觉的发展经历了四个阶段：
（1）早期阶段（20世纪50年代-70年代）：以模拟信号处理和几何方法为主，研究重点在于图像的几何变换、图像分割和特征提取。
（2）成熟阶段（20世纪80年代-90年代）：以数字图像处理技术为核心，研究重点在于图像分割、图像识别和图像理解。
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（3）发展阶段（21世纪初至今）：以机器学习、深度学习等技术为驱动，研究重点在于大数据下的图像识别、目标检测、语义分割等。
计算机视觉的应用领域
1、人工智能助手：如智能音箱、智能机器人等，通过计算机视觉技术实现图像识别、人脸识别等功能。
2、医学影像分析：如医学影像诊断、病理切片分析等，计算机视觉技术有助于提高诊断准确率和效率。
3、智能交通：如自动驾驶、交通监控等，计算机视觉技术有助于提高交通安全性。
4、工业检测：如产品检测、缺陷检测等，计算机视觉技术有助于提高生产效率和产品质量。
5、娱乐产业：如电影特效、游戏设计等，计算机视觉技术为娱乐产业带来更多可能性。
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计算机视觉的关键技术
1、图像处理技术：包括图像增强、图像滤波、图像分割等，为后续图像分析和机器学习提供高质量的数据。
2、特征提取技术：从图像中提取具有代表性的特征，如颜色、纹理、形状等，有助于提高图像识别的准确性。
3、机器学习与深度学习技术：通过学习大量数据，使计算机具备自主学习和改进的能力，实现图像识别、目标检测等功能。
4、人工智能算法：如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，为计算机视觉提供强大的算法支持。
计算机视觉技术作为人工智能领域的重要分支，正逐渐改变着我们的生活，通过学习计算机视觉，我们可以更好地理解这个世界，并为其带来更多可能性，随着技术的不断进步，计算机视觉将在更多领域发挥重要作用，为人类创造更加美好的生活。
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