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计算机视觉，顾名思义，就是让计算机具备人类的视觉能力，即让计算机能够“看”到周围的世界，并对其进行理解和处理，随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉已成为当今科技领域的研究热点，其在各个领域的应用也日益广泛，计算机视觉究竟是什么意思？本文将为您揭开这一神秘面纱。
计算机视觉的定义与核心任务
1、定义
计算机视觉是人工智能的一个重要分支，旨在研究如何使计算机从图像或视频中获取信息，并对其进行理解、分析和处理，计算机视觉就是让计算机“看”懂世界。
2、核心任务
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计算机视觉的核心任务主要包括以下几个方面：
（1）图像识别：识别图像中的物体、场景和人物等，是计算机视觉的基础。
（2）目标检测：在图像中定位并检测出感兴趣的目标。
（3）图像分割：将图像划分为不同的区域，以便进行后续处理。
（4）姿态估计：估计图像中人物的姿态，如头部、肢体等。
（5）行为识别：识别图像或视频中的人物行为。
（6）图像生成：根据输入的图像或视频生成新的图像或视频。
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计算机视觉的发展历程
1、传统计算机视觉阶段（20世纪50年代-90年代）
这一阶段，计算机视觉主要基于几何、光学和图像处理等技术，研究内容主要包括图像分割、特征提取、模板匹配等。
2、机器学习阶段（20世纪90年代-2010年）
随着机器学习技术的发展，计算机视觉开始借鉴机器学习的方法，如支持向量机（SVM）、神经网络等，提高了识别和分类的准确率。
3、深度学习阶段（2010年至今）
深度学习技术的兴起，使得计算机视觉取得了突破性的进展，以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习模型在图像识别、目标检测、图像分割等领域取得了优异的成绩。
计算机视觉的应用领域
1、智能驾驶：通过计算机视觉技术，实现自动驾驶、辅助驾驶等功能。
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2、机器人：让机器人具备视觉感知能力，实现自主导航、物体识别等功能。
3、医学影像分析：对医学影像进行自动分析，辅助医生进行诊断。
4、安全监控：利用计算机视觉技术进行视频监控，提高安防水平。
5、图像编辑：实现图像自动修复、去噪、增强等功能。
6、人脸识别：在金融、安防、社交等领域得到广泛应用。
计算机视觉作为人工智能的一个重要分支，已经取得了显著的成果，从图像识别到智能世界的桥梁，计算机视觉正改变着我们的生活，随着技术的不断发展，计算机视觉将在更多领域发挥重要作用，为人类社会创造更多价值。
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