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在当今这个信息爆炸的时代，人工智能（AI）在计算机视觉领域的应用日益广泛，从智能安防到自动驾驶，从医疗影像到农业监测，AI技术几乎无处不在，在人工智能的光环之下，还有一些计算机视觉的应用场景并未涉足AI领域，本文将深入探讨这些不属于人工智能在计算机视觉领域应用的场景，带您领略计算机视觉的魅力。
数字水印技术
数字水印技术是一种将特定信息嵌入到数字图像、音频、视频等媒体中的技术，其主要目的是保护数字作品版权，防止非法复制和传播，数字水印技术不属于人工智能在计算机视觉领域应用，但其与计算机视觉有着紧密的联系。
数字水印技术涉及图像处理、模式识别等多个计算机视觉领域，在数字水印嵌入过程中，需要提取图像特征，根据特征生成水印；在数字水印检测过程中，需要识别图像中的水印，并进行提取，虽然数字水印技术并非基于人工智能，但其应用场景和计算机视觉技术密切相关。
遥感图像分析
遥感图像分析是利用遥感技术获取地球表面信息的一种方法，通过分析遥感图像，可以获取地表植被、水资源、土壤、城市景观等信息，遥感图像分析不属于人工智能在计算机视觉领域应用，但其与计算机视觉有着密切的联系。
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遥感图像分析过程中，需要提取图像特征，如颜色、纹理、形状等，这些特征提取过程与计算机视觉中的图像处理技术相似，遥感图像分析还需要对提取的特征进行分类、识别，这与计算机视觉中的模式识别技术相关。
光学字符识别（OCR）
光学字符识别（OCR）是一种将图像中的文字信息转换为可编辑文本的技术，OCR技术广泛应用于文档扫描、图书数字化、车牌识别等领域，虽然OCR技术并非基于人工智能，但其与计算机视觉有着紧密的联系。
OCR技术涉及图像处理、特征提取、模式识别等多个计算机视觉领域，在图像处理过程中，需要去除图像噪声、增强图像质量；在特征提取过程中，需要提取文字特征；在模式识别过程中，需要识别文字类型，这些过程与计算机视觉技术密切相关。
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图像压缩与编码
图像压缩与编码技术是减少图像数据量、提高传输效率的一种方法，在图像压缩与编码过程中，需要提取图像特征，根据特征进行编码，虽然图像压缩与编码技术不属于人工智能在计算机视觉领域应用，但其与计算机视觉有着紧密的联系。
图像压缩与编码过程中，需要提取图像的纹理、颜色、形状等特征，这些特征提取过程与计算机视觉中的图像处理技术相似，图像压缩与编码技术还需要对提取的特征进行编码，这与计算机视觉中的模式识别技术相关。
图像质量评价
图像质量评价是一种对图像质量进行主观或客观评价的方法，在图像质量评价过程中，需要分析图像的清晰度、噪声、颜色等指标，虽然图像质量评价技术不属于人工智能在计算机视觉领域应用，但其与计算机视觉有着密切的联系。
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图像质量评价过程中，需要提取图像特征，根据特征进行评价，这些特征提取过程与计算机视觉中的图像处理技术相似，图像质量评价技术还需要对提取的特征进行量化，这与计算机视觉中的模式识别技术相关。
虽然人工智能在计算机视觉领域的应用日益广泛，但仍有一些应用场景并未涉足AI领域，这些不属于人工智能在计算机视觉领域应用的技术，如数字水印技术、遥感图像分析、光学字符识别、图像压缩与编码、图像质量评价等，都与计算机视觉技术密切相关，深入了解这些技术，有助于我们更好地认识计算机视觉的魅力。
标签： #不属于人工智能在计算机视觉领域应用
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