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计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了长足的进步，它涉及图像处理、机器学习、深度学习等多个学科，旨在让计算机能够“看懂”世界，计算机视觉的范畴并非涵盖所有与视觉相关的领域，本文将揭示哪些领域不属于计算机视觉的范畴，以帮助读者更好地理解这一技术。
生物学视觉
生物学视觉是研究生物视觉系统的工作原理和功能的学科，主要关注动物和人类的视觉系统，尽管计算机视觉在一定程度上受到生物学视觉的启发，但二者研究的目标和方法存在本质区别，生物学视觉更注重生物视觉系统的内在机制，如视网膜的结构、神经元的连接等，而计算机视觉则侧重于如何让计算机模拟生物视觉系统的功能。
艺术创作
艺术创作是人类表达情感、审美和创意的重要途径，虽然计算机视觉技术可以辅助艺术家进行创作，如通过图像处理技术实现艺术风格的转换，但艺术创作本身不属于计算机视觉的范畴，艺术创作强调个性化和创造性，而计算机视觉技术更倾向于标准化和自动化。
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心理学视觉
心理学视觉是研究人类视觉感知和心理过程的学科，它关注视觉信息的处理、解释以及与认知、情感等心理活动的关联，尽管计算机视觉与心理学视觉在某些方面有所交集，如视觉注意力、视觉记忆等，但心理学视觉更侧重于人类视觉系统的内在心理机制，而非计算机模拟。
天文观测
天文观测是研究宇宙现象和天体物理的学科，虽然计算机视觉技术在天文观测领域得到了广泛应用，如星图识别、天体运动模拟等，但天文观测本身不属于计算机视觉的范畴，天文观测更注重天体物理规律和宇宙演化，而计算机视觉技术主要起到辅助分析的作用。
地理信息系统（GIS）
地理信息系统是研究地理空间数据的获取、处理、分析和应用的技术，计算机视觉技术在GIS领域有着广泛的应用，如遥感图像处理、地理信息可视化等，GIS本身不属于计算机视觉的范畴，GIS更关注地理空间数据的表示、存储、查询和管理，而计算机视觉技术主要起到数据预处理和可视化作用。
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计算机图形学
计算机图形学是研究计算机生成、处理和显示图像的学科，尽管计算机视觉与计算机图形学在技术上有一定关联，如图像处理、渲染等，但二者研究的目标和侧重点存在差异，计算机图形学更关注图像的生成和显示，而计算机视觉则侧重于图像的解析和理解。
计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支，在图像处理、机器学习、深度学习等方面取得了显著成果，计算机视觉的范畴并非涵盖所有与视觉相关的领域，本文揭示了生物学视觉、艺术创作、心理学视觉、天文观测、地理信息系统和计算机图形学等不属于计算机视觉范畴的领域，以帮助读者更好地理解这一技术，在未来的发展中，计算机视觉技术将继续拓展其应用领域，为人类社会带来更多便利。
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