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计算机视觉作为人工智能的一个重要分支，近年来取得了长足的发展，计算机视觉的研究目标是通过计算机对图像和视频进行分析和处理，使其能够理解和感知周围环境，根据研究领域和任务的不同，计算机视觉主要分为三大类：图像处理、目标检测与识别以及三维重建，本文将分别对这三类任务进行详细解析。
图像处理
1、图像增强：图像增强是指通过对图像进行一系列处理，提高图像的质量，使其更适合后续的计算机视觉任务，常见的图像增强方法有：对比度增强、锐化、滤波等。
2、图像分割：图像分割是将图像划分为若干个区域，使每个区域具有相似的特征，图像分割在计算机视觉领域具有重要意义，如目标检测、物体识别等，常见的图像分割方法有：阈值分割、边缘检测、区域生长等。
3、图像分类：图像分类是指将图像划分为预先定义的类别，图像分类是计算机视觉的基础任务，为后续任务提供数据支持，常见的图像分类方法有：支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
4、图像检索：图像检索是指从大规模图像库中检索出与给定图像相似或相关的图像，图像检索在信息检索、视频监控等领域具有重要意义，常见的图像检索方法有：基于内容的图像检索、基于关键词的图像检索等。
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目标检测与识别
1、目标检测：目标检测是指从图像或视频中定位出感兴趣的目标位置，目标检测是计算机视觉领域的核心技术之一，广泛应用于自动驾驶、视频监控、人机交互等领域，常见的目标检测方法有：基于深度学习的目标检测、基于传统机器学习的目标检测等。
2、目标识别：目标识别是指识别图像或视频中目标所属的类别，目标识别是计算机视觉领域的基础任务，为后续任务提供数据支持，常见的目标识别方法有：支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
3、姿态估计：姿态估计是指估计图像或视频中人物或物体的姿态，姿态估计在人机交互、虚拟现实等领域具有重要意义，常见的姿态估计方法有：基于深度学习的姿态估计、基于传统机器学习的姿态估计等。
三维重建
1、三维重建是指从二维图像或视频中恢复出场景的三维信息，三维重建在虚拟现实、机器人导航等领域具有重要意义，常见的三维重建方法有：基于多视图几何的三维重建、基于深度学习的三维重建等。
2、点云处理：点云处理是指对点云数据进行预处理、分割、特征提取等操作，点云处理在三维重建、机器人导航等领域具有重要意义，常见的点云处理方法有：基于深度学习的点云处理、基于传统机器学习的点云处理等。
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3、语义分割：语义分割是指将图像或视频中的像素划分为预先定义的类别，语义分割在三维重建、自动驾驶等领域具有重要意义，常见的语义分割方法有：基于深度学习的语义分割、基于传统机器学习的语义分割等。
计算机视觉作为人工智能的一个重要分支，其研究领域广泛，任务多样，本文从图像处理、目标检测与识别以及三维重建三个方面对计算机视觉的主要任务进行了详细解析，随着深度学习等技术的不断发展，计算机视觉将在更多领域发挥重要作用。
标签： #计算机视觉主要的三类任务是什么
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