计算机视觉领域最全汇总

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• I、计算机视觉的研究方向
• II、计算机视觉技术有哪些
• III、

I、计算机视觉的研究方向

计算机视觉研究方向如下：

1．图像分类：

图像分类，顾名思义，是一个模式分类问题。 其目标是将不同的图像分为不同的类别，以达到最小的分类误差。

2.目标检测：

分类任务给出的是整个图片内容的描述，而目标检测任务则关注图片中的特定目标。 。 检测任务包含两个子任务。 一个是这个目标的类别信息和概率，这是一个分类任务。 第二个是目标的具体位置信息，这是一个定位任务。

3.图像分割：

图像分割属于图像处理领域中图像理解的最高层次。 所谓图像分割，就是将一幅图像划分为若干个具有相似颜色或纹理特征的子区域，并使它们对应于不同的物体或物体的不同部分的技术。 这些子区域形成图像的完整子集并且彼此不重叠。

4.目标跟踪：

目标跟踪实际上是指对视频中运动目标的跟踪，跟踪结果通常是一帧。 目标跟踪是视频监控系统中不可或缺的一部分。 根据目标跟踪方法建模方法的不同，可以分为生成模型方法和判别模型方法。

5.图像滤波与降噪：

现实中的数字图像在数字化和传输过程中，常常会受到成像设备和外界环境噪声的干扰。 ，称为噪声图像或噪声图像。 降低数字图像中的噪声的过程称为图像降噪，有时也称为图像去噪。 降噪可应用于图像增强、美化等领域。

II、计算机视觉技术有哪些【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。

III、

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