计算机视觉技术的基本应用

计算机视觉（CV）是一种人工智能（AI）技术，使计算机能够“看到”并理解图像和视频中的内容。 它在广泛的行业中具有广泛的应用，包括：
医疗
自动疾病诊断和分级
手术辅助和导航
药物发现和开发
安保
人脸识别和目标检测
视频监控和分析
生物特征识别的验证
制造
质量控制和缺陷检测
机器人导引和导航
产品设计和原型制作
零售
图像搜索和产品推荐
自助结账和库存管理
客户行为分析
农业
作物健康监测和害虫检测
土壤分析和作物产量预测
牲畜管理和健康监测
汽车
自动驾驶汽车
驾驶员辅助系统
车牌识别和交通管理
其他应用
娱乐： 图像编辑、视频特效、虚拟现实
金融： 欺诈检测、文件处理、风险评估
科学研究： 图像分析、显微镜成像、遥感
计算机视觉技术的核心技术
图像处理： 增强和操纵图像以提取相关信息。
特征提取： 识别图像中的关键点、边缘和其他特征。
分类和识别： 使用机器学习算法将图像分配给不同的类别或对象。
目标检测： 在图像中定位特定对象或感兴趣区域。
分割： 将图像分成不同区域，例如对象、前景和背景。
计算机视觉的优势
自动化： 减少手动处理和分析图像的任务。
准确性： 比人工分析更准确和一致。
可扩展性： 可以处理大量图像和视频数据。
洞察力： 提供对图像和视频数据的更深入理解和洞察力。