计算机视觉和机器视觉是人工智能领域的重要分支，旨在让计算机系统具备人类视觉系统的一些基本功能，如图像识别、物体检测、场景理解等，随着深度学习、大数据等技术的快速发展，计算机视觉和机器视觉在众多领域得到了广泛应用，如自动驾驶、人脸识别、安防监控等，本文将对计算机视觉和机器视觉的主要研究内容进行综述，以期为相关领域的研究者提供参考。
1、图像处理与特征提取
图像处理是计算机视觉和机器视觉的基础，主要包括图像增强、图像分割、边缘检测、特征提取等，图像增强旨在提高图像质量，为后续处理提供更好的数据基础；图像分割是将图像划分为若干区域，便于后续目标检测、分类等任务；边缘检测用于提取图像中的边缘信息，为特征提取提供依据；特征提取是将图像转换为计算机可处理的特征向量，如颜色、纹理、形状等。
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2、目标检测与识别
目标检测是计算机视觉的核心任务之一，旨在从图像中检测出感兴趣的目标，常用的目标检测方法包括基于传统方法（如HOG、SIFT等）和基于深度学习的方法（如R-CNN、Faster R-CNN、YOLO等），目标识别则是在检测到目标后，对目标进行分类，如车辆、行人、动物等。
3、场景理解与语义分割
场景理解是计算机视觉的高级任务，旨在从图像中获取场景的语义信息，如空间关系、物体类别等，语义分割是将图像中的每个像素点分类为不同的类别，如道路、建筑物、天空等，近年来，基于深度学习的场景理解和语义分割方法取得了显著成果，如U-Net、SegNet、DeepLab等。
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4、人脸识别与生物特征识别
人脸识别是计算机视觉领域的重要应用之一，旨在从图像或视频中识别出特定的人脸，生物特征识别包括指纹识别、虹膜识别、人脸识别等，旨在通过生物特征信息实现身份认证，近年来，深度学习技术在人脸识别和生物特征识别领域取得了显著成果，如DeepFace、FaceNet、Siamese网络等。
5、3D视觉与重建
3D视觉旨在从二维图像中恢复出三维场景信息，3D重建是将二维图像转换为三维模型，如点云、体素等，常用的3D重建方法包括基于单目视觉、双目视觉和多视图几何等方法，近年来，基于深度学习的3D重建方法取得了显著成果，如PointNet、Poisson网络、DeepSDF等。
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6、动态视觉与视频分析
动态视觉是指从视频中获取场景动态信息，如运动轨迹、目标跟踪等，视频分析是对视频序列进行预处理、特征提取、目标检测和识别等操作，以获取视频中的有价值信息，常用的动态视觉方法包括光流法、基于深度学习的目标跟踪方法等。
计算机视觉和机器视觉是人工智能领域的重要分支，其研究内容丰富多样，本文对计算机视觉和机器视觉的主要研究内容进行了综述，包括图像处理与特征提取、目标检测与识别、场景理解与语义分割、人脸识别与生物特征识别、3D视觉与重建、动态视觉与视频分析等方面，随着技术的不断发展，计算机视觉和机器视觉将在更多领域发挥重要作用。
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