什么是计算机视觉（Computer Vision）

计算机视觉是一门研究如何让计算机“看”和“理解”图像、视频和三维物体的学科。

计算机视觉是人工智能的一个分支，它利用各种算法和技术，例如数字图像处理、模式识别、机器学习和深度学习等，来实现对图像、视频和三维物体的分析和处理，从而达到对这些视觉信息的理解和解释。

计算机视觉的基本流程包括图像获取、图像预处理、特征提取、特征匹配、目标识别和图像分析等几个主要步骤。

在图像获取阶段，计算机通过摄像头或其他传感器获取数字图像或视频数据。

在预处理阶段，计算机对图像或视频进行去噪、增强、标准化等处理，以便后续分析和处理。

在特征提取阶段，计算机使用各种算法和技术，例如边缘检测、角点检测、SIFT、HOG等方法，提取图像或视频中的关键特征。

在特征匹配阶段，计算机使用各种匹配算法，例如基于特征描述子的匹配算法，将图像或视频中的特征点进行匹配。

在目标识别阶段，计算机使用各种分类算法，例如支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等，将图像或视频中的目标进行分类和识别。

在图像分析阶段，计算机使用各种算法和技术，例如目标跟踪、姿态估计、三维重建等，对图像或视频中的目标进行进一步分析和处理。

计算机视觉具有广泛的应用，例如人脸识别、图像检索、医学影像诊断、自动驾驶、机器人视觉、安防监控等。随着深度学习和神经网络技术的发展，计算机视觉在各个领域的应用也越来越广泛和深入。