本文目录导读：
随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉技术在各个领域都得到了广泛应用，从自动驾驶、人脸识别到医疗影像分析，计算机视觉技术已经渗透到我们生活的方方面面，本文将从计算机视觉的基础知识、核心算法、应用场景等方面，深入浅出地介绍计算机视觉基础应用，帮助读者全面了解这一领域。
计算机视觉基础知识
1、计算机视觉的定义
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计算机视觉是研究如何让计算机模拟人类视觉系统感知和理解外界环境的科学，它涉及图像处理、机器学习、深度学习等多个领域。
2、图像处理
图像处理是计算机视觉的基础，主要包括图像增强、图像分割、图像配准等，通过对图像进行预处理，可以提高后续处理步骤的准确性和效率。
3、特征提取
特征提取是计算机视觉的核心环节，旨在从图像中提取具有区分性的特征，以便进行后续的分类、识别等任务，常见的特征提取方法有SIFT、SURF、ORB等。
4、机器学习与深度学习
机器学习与深度学习是计算机视觉领域的重要工具，通过学习大量的图像数据，计算机可以自动提取特征、分类、识别物体。
计算机视觉核心算法
1、目标检测
目标检测是计算机视觉领域的重要任务，旨在从图像中检测出感兴趣的目标，常见的目标检测算法有R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD等。
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2、人脸识别
人脸识别是计算机视觉领域的经典应用，旨在从图像中识别出特定的人脸，常见的人脸识别算法有Eigenface、Fisherface、LBP、HOG、CNN等。
3、视频分析
视频分析是计算机视觉领域的重要应用，旨在从视频中提取有价值的特征，如动作识别、行为分析等，常见的视频分析算法有光流法、基于深度学习的动作识别等。
4、3D重建
3D重建是计算机视觉领域的重要任务，旨在从二维图像中恢复出三维场景，常见的3D重建算法有单视图重建、多视图重建等。
计算机视觉应用场景
1、自动驾驶
自动驾驶是计算机视觉领域的重要应用，通过在车辆上安装摄像头等传感器，实现对周围环境的感知，从而实现车辆的自动驾驶。
2、人脸识别
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人脸识别技术在安防、金融、社交等领域得到了广泛应用，如门禁系统、手机解锁、人脸支付等。
3、医疗影像分析
医疗影像分析是计算机视觉领域的重要应用，通过对医学图像进行分析，辅助医生进行疾病诊断和治疗。
4、物体检测与跟踪
物体检测与跟踪技术在视频监控、工业自动化等领域得到了广泛应用，如自动识别违章停车、智能仓储管理等。
计算机视觉基础应用领域广泛，涉及多个学科，本文从基础知识、核心算法、应用场景等方面，对计算机视觉基础应用进行了全面介绍，希望读者通过对本文的学习，能够对计算机视觉基础应用有一个更深入的了解。
标签： #计算机视觉基础应用学什么
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