计算机视觉主要技术和实际应用

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⑴计算机视觉技术有哪些

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【计算机视觉技术】包括以下几个方面：
1．识别技术
(1)基于内容的图像提取；
(2)姿态评估：物体相对于摄像头的位置或方向评估；
(3)光学字符识别：识别图像中的打印或手写文本，通常的输出是将其转换为易于编辑的文档形式。
2.运动技术
(1)自运动：监控摄像机的三维刚体运动。
(2)图像跟踪：跟踪运动物体。
3.场景重建技术：场景重建尝试从场景的两个或多个图像或视频创建场景的计算机模型/三维模型。 最简单的情况是在三维空间中创建一组点。 在更复杂的情况下，会创建完整的三维表面模型。
4.图像修复技术：图像修复的目标是去除仪器噪声、模糊等图像噪声。
【计算机视觉技术】是研究如何让计算机像人类一样“看”的学科。 更具体地说，相机和计算机被用来代替人眼，让计算机能够像人类一样进行分割、分类、识别、跟踪和做出决策。 计算机视觉技术是利用计算机及相关设备模拟生物视觉。 它是人工智能领域的重要组成部分。 她的研究目标是让计算机能够从二维图像中识别出三维环境信息。 它是以图像处理技术、信号处理技术、概率与统计分析、计算几何、神经网络、机器学习理论和计算机信息处理技术为基础，利用计算机对视觉信息进行分析和处理的技术。