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计算机视觉概述
计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机理解和解释人类视觉感知中的信息，通过模拟人类视觉系统，计算机视觉技术能够实现图像和视频的自动处理、分析和理解。
计算机视觉基本概念
1、图像与像素
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图像是计算机视觉处理的基本对象，由像素组成，像素是图像的最小单元，每个像素包含一定的颜色信息。
2、图像处理
图像处理是对图像进行操作，以达到特定目的的过程，主要任务包括图像增强、滤波、分割、特征提取等。
3、特征提取
特征提取是从图像中提取具有区分度的特征，以便后续进行分类、识别等任务，常见的特征包括颜色、纹理、形状、位置等。
4、模型与算法
计算机视觉中的模型与算法是解决具体问题的核心，常见的模型有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等；算法包括分类、识别、检测、跟踪等。
计算机视觉关键技术
1、机器学习与深度学习
机器学习是计算机视觉的核心技术之一，通过训练数据集学习图像特征，实现图像分类、识别等任务，深度学习是机器学习的一种，通过多层神经网络模拟人脑处理信息的过程，在图像识别、目标检测等领域取得了显著成果。
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2、目标检测与识别
目标检测是指从图像中定位并识别出特定目标的位置，常用的算法有R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等，目标识别则是识别图像中的物体类别，常用的算法有SVM、KNN、决策树等。
3、视频处理
视频处理是对视频序列进行操作，包括视频压缩、视频分割、动作识别等，常用的算法有光流法、帧差法、动作识别模型等。
4、3D视觉
3D视觉是指从二维图像中恢复出三维信息，常用的算法有立体匹配、多视图几何、结构光等。
计算机视觉应用领域
1、机器人视觉
机器人视觉是机器人感知环境、实现自主定位与导航的重要手段，在工业、农业、医疗等领域有着广泛的应用。
2、无人驾驶
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无人驾驶汽车通过计算机视觉技术实现车辆定位、车道线识别、障碍物检测等功能，是自动驾驶技术的核心。
3、医学影像
医学影像分析是计算机视觉在医疗领域的应用之一，包括图像分割、病变检测、诊断等。
4、智能安防
智能安防利用计算机视觉技术实现视频监控、人脸识别、行为分析等功能，提高安防系统的智能化水平。
5、图像检索与识别
图像检索与识别是计算机视觉在信息检索领域的应用，如商品识别、图片搜索等。
计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支，在各个领域都发挥着重要作用，随着技术的不断发展，计算机视觉将在未来产生更加广泛的影响。
标签： #计算机视觉基本知识点
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