计算机视觉的主要技术有哪些？计算机视觉应用领域盘点
计算机视觉是一个涉及多个学科领域的复杂问题，需要使用多种技术和方法来解决。以下是计算机视觉中的一些主要技术：
计算机视觉的主要技术有哪些？
图像处理：包括图像增强、滤波、几何变换、边缘检测等方法，用于对图像进行预处理和特征提取。
特征提取：包括局部特征和全局特征的提取方法，用于描述和表示图像中的对象和场景。
物体识别和分类：包括基于传统机器学习和深度学习的方法，用于识别和分类图像中的对象和场景。
目标检测和跟踪：包括基于区域提取和神经网络的方法，用于检测和跟踪图像或视频中的目标对象。
三维重建：包括立体匹配、结构从运动、激光扫描等方法，用于从多个图像或传感器数据中重建三维场景。
图像分割：包括基于边缘、区域和深度信息的方法，用于将图像分割成不同的区域或对象。
神经网络：包括卷积神经网络、循环神经网络和自编码器等深度学习模型，用于图像分类、目标检测、图像生成等任务。
光流分析：包括基于像素级和区域级的方法，用于分析图像序列中的运动和变化。
以上是计算机视觉中的一些主要技术，但这个领域发展迅速，新的方法和技术不断涌现，这些技术的发展也在不断推动着计算机视觉的进步和应用。
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