计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它使计算机能够从图像或视频中提取信息和理解场景。本教程将为您介绍计算机视觉的基本概念、技术和应用。

基本概念

计算机视觉涉及以下基本概念：

  • 图像处理：对图像进行增强、滤波、分割等操作。
  • 特征提取：从图像中提取有助于识别和分类的特征。
  • 目标检测：在图像中定位和识别特定目标。
  • 图像识别：将图像分类到预定义的类别中。

技术介绍

以下是计算机视觉中常用的一些技术：

  • 卷积神经网络（CNN）：一种深度学习模型，在图像识别和目标检测中表现出色。
  • 生成对抗网络（GAN）：一种用于生成逼真图像的深度学习模型。
  • 光流：通过分析图像序列来估计物体运动的技术。

应用案例

计算机视觉在许多领域都有广泛的应用，以下是一些例子：

  • 自动驾驶：通过计算机视觉实现车辆对周围环境的感知。
  • 人脸识别：用于身份验证和安防监控。
  • 医学影像分析：辅助医生进行疾病诊断。

扩展阅读

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计算机视觉应用示例