本文目录导读：
计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了显著的成果，从传统的图像识别到智能驾驶、人脸识别等应用场景，计算机视觉技术已经渗透到我们生活的方方面面，本文将从传统计算机视觉处理技术出发，结合典型产品，对其进行分类说明。
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传统计算机视觉处理技术
1、图像处理技术
图像处理是计算机视觉的基础，主要包括图像增强、边缘检测、形态学处理、图像分割等。
（1）图像增强：通过调整图像的亮度、对比度、饱和度等参数，使图像更加清晰、易观察。
（2）边缘检测：通过检测图像中的边缘信息，提取图像的特征。
（3）形态学处理：通过腐蚀、膨胀等操作，对图像进行平滑、细化、填充等处理。
（4）图像分割：将图像分割成若干区域，以便后续的特征提取和识别。
2、特征提取技术
特征提取是将图像或视频序列中的关键信息提取出来，为后续的识别和分类提供依据。
（1）颜色特征：根据图像的颜色信息进行特征提取，如颜色直方图、颜色矩等。
（2）纹理特征：通过分析图像的纹理信息，提取出纹理特征，如纹理能量、纹理方向等。
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（3）形状特征：通过分析图像的形状信息，提取出形状特征，如Hu矩、Zernike矩等。
3、识别与分类技术
识别与分类是将提取的特征进行分类，实现图像或视频的识别。
（1）模板匹配：通过比较待识别图像与模板图像的相似度，实现图像识别。
（2）神经网络：利用神经网络强大的非线性映射能力，实现图像的识别与分类。
（3）支持向量机：通过寻找最优的超平面，实现图像的分类。
典型产品与应用
1、智能手机
智能手机中的相机应用了计算机视觉技术，如自动对焦、人脸识别、场景识别等。
2、智能驾驶
智能驾驶技术依赖于计算机视觉，实现对车辆周围环境的感知、车道线识别、行人检测等。
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3、人脸识别
人脸识别技术在安防、支付等领域得到广泛应用，如门禁系统、手机解锁等。
4、视频监控
视频监控利用计算机视觉技术实现实时监控、异常检测、行为分析等功能。
5、医学影像分析
计算机视觉技术在医学影像分析领域发挥着重要作用，如肿瘤检测、病变识别等。
传统计算机视觉处理技术在图像处理、特征提取、识别与分类等方面取得了丰硕的成果，随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉技术将在更多领域发挥重要作用，为我们的生活带来更多便利。
标签： #传统的计算机视觉处理技术有哪些
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