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计算机视觉领域概述
资料介绍
计算机视觉（Computer Vision）是人工智能的重要分支，旨在使计算机具备"看懂"视觉信息的能力。其核心目标是通过算法模拟人类视觉系统，实现对图像、视频等视觉数据的感知、理解与分析，最终输出结构化信息或决策建议。该领域融合计算机科学、数学、神经科学等多学科知识，致力于解决视觉信息的获取、处理、识别和应用等关键问题。
（一）底层技术支撑
· 图像预处理：包括降噪（高斯滤波、中值滤波）、增强（直方图均衡化）、几何变换（仿射变换、透视校正）等基础操作，为后续分析提供高质量数据
· 特征提取：从原始像素中提取具有判别性的视觉特征，传统方法（SIFT、HOG、SURF）与深度学习特征（CNN特征图）并存
· 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch等工具链提供模型训练与部署支持，加速算法迭代
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