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计算机视觉是一门研究如何使计算机从图像或视频中获取、处理、分析和理解有用信息的学科。
计算机视觉的主要任务包括:
- 图像分类:判断图像所属的类别,例如识别图像是猫、狗还是其他物体。
- 目标检测:在图像或视频中定位和识别出特定的物体,并标记出其位置和类别。
- 图像分割:将图像分割成不同的区域,每个区域对应不同的对象或类别。
- 图像生成:根据给定的条件或输入,生成新的逼真图像。
- 视频分析:对视频中的内容进行分析,包括动作识别、行为分析等。
为了实现这些任务,计算机视觉运用了多种技术和方法:
- 特征提取:从图像中提取有代表性的特征,如颜色、纹理、形状等。
- 深度学习:特别是卷积神经网络(CNN)在计算机视觉中取得了巨大的成功,例如 AlexNet、VGG、ResNet 等经典网络架构。
- 数据集:大量的标注数据集对于训练和评估模型至关重要,如 ImageNet、COCO 等。
计算机视觉在许多领域有着广泛的应用:
- 自动驾驶:识别道路、交通标志、行人等,辅助车辆做出决策。
- 医疗诊断:帮助医生分析医学影像,如 X 光、CT 扫描等。
- 安防监控:检测异常行为、人脸识别等。
- 工业检测:检测产品的缺陷和质量。
- 虚拟现实和增强现实:为虚拟和增强环境提供真实的视觉体验。
- 直播监测:如不雅图片和视频监测
随着技术的不断发展,计算机视觉的性能和应用场景还在不断扩展和深化。