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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图像和视频中的信息，随着深度学习技术的快速发展，计算机视觉在各个领域得到了广泛应用，如安防监控、自动驾驶、医疗诊断等，本文将探讨计算机视觉的研究范畴，旨在为读者提供一个全面了解这一领域的视角。
图像处理与特征提取
1、图像预处理：图像预处理是计算机视觉任务的基础，主要包括去噪、增强、分割等，通过对图像进行预处理，可以提高后续处理的准确性和效率。
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2、图像特征提取：图像特征提取是计算机视觉的核心技术之一，主要包括颜色特征、纹理特征、形状特征等，特征提取方法有传统的手工特征提取和基于深度学习的特征提取。
3、特征融合：在计算机视觉任务中，往往需要将多个特征进行融合，以提高模型的性能，特征融合方法有基于规则的方法、基于模型的方法和基于学习的融合方法。
目标检测与跟踪
1、目标检测：目标检测是指从图像中定位和识别出感兴趣的目标，常见的目标检测方法有基于传统方法（如HOG、SIFT）和基于深度学习的方法（如R-CNN、Faster R-CNN）。
2、目标跟踪：目标跟踪是指在视频中跟踪移动目标的位置，常见的目标跟踪方法有基于模板匹配、基于运动估计、基于深度学习等方法。
图像分类与识别
1、图像分类：图像分类是指将图像划分为预定义的类别，常见的图像分类方法有基于传统方法（如KNN、SVM）和基于深度学习的方法（如CNN、ResNet）。
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2、图像识别：图像识别是指从图像中提取有用信息，如人脸识别、车牌识别等，常见的图像识别方法有基于传统方法（如特征匹配）和基于深度学习的方法（如卷积神经网络）。
三维重建与视觉SLAM
1、三维重建：三维重建是指从二维图像中恢复场景的三维信息，常见的三维重建方法有基于结构光、基于单目视觉、基于多目视觉等方法。
2、视觉SLAM：视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是指利用视觉信息进行同时定位与建图，常见的视觉SLAM方法有基于特征点匹配、基于直接法等方法。
计算机视觉在各个领域的应用
1、安防监控：利用计算机视觉技术，可以实现智能监控、异常检测、行为分析等功能。
2、自动驾驶：计算机视觉在自动驾驶领域扮演着重要角色，如车辆检测、车道线识别、行人检测等。
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3、医疗诊断：计算机视觉技术在医疗领域具有广泛的应用，如病变检测、影像分析、辅助诊断等。
4、增强现实与虚拟现实：计算机视觉技术可以用于实现真实场景与虚拟场景的融合，为用户提供更加丰富的交互体验。
5、机器人视觉：计算机视觉技术可以帮助机器人实现环境感知、路径规划等功能，提高机器人的智能水平。
计算机视觉是一个充满活力的研究领域，涵盖了从图像处理到智能应用的各个方面，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，为人类社会创造更多价值，本文对计算机视觉的研究范畴进行了简要介绍，旨在为读者提供一个全面了解这一领域的视角。
标签： #计算机视觉的研究范畴
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