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计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支，其研究目标是通过模拟人类视觉系统，使计算机能够“看”懂图像和视频中的内容，计算机视觉的任务丰富多样，但主要可以概括为三大类：感知、理解和决策，以下将详细探讨这三大领域的具体内容和应用。
感知
感知是计算机视觉的第一步，也是最为基础的任务，其主要目的是让计算机能够从图像或视频中提取有用的信息，为后续的任务提供数据基础，感知主要包括以下三个方面：
1、图像预处理：对采集到的图像进行预处理，如去噪、增强、归一化等，以提高后续处理的准确性。
2、特征提取：从图像中提取具有代表性的特征，如颜色、纹理、形状等，为后续任务提供丰富的信息。
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3、目标检测与识别：定位图像中的目标，并对其进行分类和识别，目标检测是计算机视觉领域的核心任务之一，广泛应用于人脸识别、车辆检测、物体检测等领域。
理解
理解是计算机视觉的核心任务，旨在让计算机具备对图像和视频内容进行解释和推理的能力，理解主要包括以下三个方面：
1、场景理解：分析图像或视频中的场景信息，如天气、季节、时间等，以获取更丰富的上下文信息。
2、对象识别与分类：识别图像中的物体，并将其分类到预定义的类别中，对象识别是计算机视觉领域的重要任务，广泛应用于图像检索、视频监控、自动驾驶等领域。
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3、姿态估计：估计图像或视频中物体的姿态信息，如人体姿态估计、车辆姿态估计等，姿态估计在机器人导航、虚拟现实等领域具有重要意义。
决策
决策是计算机视觉的高级任务，旨在让计算机根据感知和理解的结果，进行相应的决策，决策主要包括以下两个方面：
1、行为识别：根据图像或视频中的行为特征，识别出特定的行为模式，行为识别在智能监控、人机交互等领域具有广泛应用。
2、控制与导航：根据图像或视频中的信息，控制机器人的行动或导航路径，控制与导航是机器人领域的重要任务，如无人机、自动驾驶汽车等。
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计算机视觉的三大核心任务——感知、理解和决策，分别从不同层面满足了我们对图像和视频内容的需求，随着技术的不断发展，计算机视觉的应用领域将越来越广泛，为人类社会带来更多便利，在未来，计算机视觉将继续深入研究，为人工智能的发展贡献力量。
标签： #计算机视觉主要的三类任务是什么
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