计算机视觉技术包括哪些

计算机视觉技术是指计算机系统能够理解和分析数字化图像、视频和多维数据的能力。 该领域涵盖以下广泛的技术：
图像处理
图像增强：改善图像质量，提高可视性。
影像分割：将图像分割成不同的区域或对象。
特征提取：从图像中提取有用的信息，例如边缘、纹理和形状。
物体检测
识别图像中的特定物体或类别的任务。
常用于对象跟踪、安全和监视。
图像分类
将图像分配到预定义类别的任务。
广泛应用于图像搜索、医疗诊断和产品分类。
图像分割
将图像划分为不同的区域或对象的任务。
用于图像分析、医学成像和自动驾驶。
动作识别
从视频序列中检测和识别动作的任务。
应用于视频监控、手势识别和运动分析。
深度学习
一种机器学习方法，使用神经网络来学习复杂模式。
在计算机视觉任务中表现出色，例如图像分类、目标检测和分割。
3D重建
从图像或视频中创建三维模型的任务。
用于虚拟现实、增强现实和机器人技术。
超光谱成像
捕获和分析超出可见光范围的光谱信息的技术。
用于医疗诊断、材料分析和农业。
机器学习
一种计算机算法，能够从数据中学习模式和关系。
在计算机视觉中用于特征提取、分类和分割。
人工智能
一种旨在让计算机表现出类似人类的智能的计算机科学领域。
在计算机视觉中用于高级任务，例如场景理解和自然语言处理。