一、计算机视觉可分为哪五大类
计算机视觉是一个涵盖众多技术和应用的研究领域。以下是五大类常见的计算机视觉任务：
图像分类（Image Classification）：
图像分类是指根据图像内容将其归入不同的类别。这是计算机视觉中最基本的任务之一，涉及到特征提取和模式识别。深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNNs），在这一领域取得了显枯知团著的成果。
物体检测（Object Detection）：
物体检测不仅需要识别图像中的物体类别，还需要确定物体的位置和边界框。这类任务通常涉及到物体定位和分类的同时处理。常见的物体检测方法包括R-CNN、YOLO、SSD等。
语义分割（Semantic Segmentation）：
语义分割是将图像中的每个像素分配给相应的类别，从而实现对图像中不同物体的精确划分。这种任务在自动驾驶、医疗图像分析等领域有广泛应用。常见的语义分割方法包括FCN、U-Net、DeepLab等。
实例分割（Instance Segmentation）：
实例分割在语义分割的基础上，进一步区分同一类别的不同实例。这对于理解场景中的物体数量和相互关系非常重要。常见的实例分割方法包括Mask R-CNN、SOLO等。
姿态估计（Pose Estimation）：
姿态估计是指从图像中估计物体的空间姿态，如人体关键点检测、物体位姿估计等。这类任务在动作识别、增强现实、机器人导航等领域有广泛猛祥应用。常见的姿态估计方法包括OpenPose、AlphaPose、POSEC3D等。
这五大类计算机视觉任务涵盖了许多具体的应用场景，它们共同推没橘动了计算机视觉领域的发展和创新。
计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、迹粗算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学 ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许姿亩镇多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。
1、图像分类
2、对象检测
3、目标耐中跟踪
4、语义分割
5、实例分割
二、计算机视觉的四个核心?
计算机视觉四大基本核心(分类、定位、检测、分割)。
计算机视觉旨在识别和理解图像/视频中的内容。其蚂贺诞生于1966年MIT AI Group的the summer vision project。当时，人工智能其他分支的研究已经有一些初步成果。由于人类可以很轻易地进行视觉认知，MIT的教授们希望通过一个暑期项目银老解决计算机视觉问题。当然，计算机视觉没有被一个暑期内解决，但计算机视觉经过50余年发锋物升展已成为一个十分活跃的研究领域。如今，互联网上超过70%的数据是图像/视频，全世界的监控摄像头数目已超过人口数，每天有超过八亿小时的监控视频数据生成。如此大的数据量亟待自动化的视觉理解与分析技术。
计算机视觉是一个涵盖了许多子领域和技术的广泛研究领域。以下是计算机视觉的四个核心方面：
图像处理（Image Processing）：
图像处理是计算机视觉的基础。它涉及对数字图像进行预处理和增强，以便进一步分析和解释。常见的图像处理技术包括滤波、噪声消除、对比度增强、图像金字塔构建等。
特征提取（Feature Extraction）：
特征提取旨在从图像中提取有意义的信息，以便于后续的识别和分类。这些特征可能包括颜色、纹理、形状、轮廓等。计算机视觉中的经典特征提取方法包括SIFT、SURF、HOG等。近年来，深度学习技术（如卷积神经网络）已经在特征提取方面取得了显著的进展。
物体识别与分类（Object Recognition and Classification）：
在提取了有意义的特征之后，计算机视觉系统需要识别图像中的物体并将其分类。这可以通过模式识别、分类器和机器学习算法来实现，如支持向量机（SVM）、随机森林、神经网梁凳络等。近年来，深度学习技术（如卷积神经网络和循环神经网络）在图像铅渣谨识别和分类任务上取得了突破性的成果。
图像理解（Image Understanding）：
图像理解是计算机视觉中最高层次的任务，它涉及到对图像的语义信息进行推理和解释。这槐基包括场景理解、物体间关系分析、动作识别等。图像理解可以借助知识表示、推理技术和深度学习模型（如循环神经网络和Transformer）来实现。
这四个核心方面共同构成了计算机视觉的基本框架，为实现类似于人类视觉系统的功能提供了支持。
三、计算机视觉是什么
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所 指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提 取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。
计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。
计算机视觉是一门关于如何运用照相机和计算机来获取我们所需的，被拍摄对象的数据与信息的学问。形象地说，就是给计算机安装上眼睛（照相机）和大脑（算法），让计算机能够感知环境。我们中国人的成语眼见为实和西方人常说的One picture is worth ten thousand words表达了视觉对人类的重要性。不难想象，具有视觉的机器的应用前景能有多么地宽广。
计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经闭物闭吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。
扩展资料：
计算机视觉就是用各种成像系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。例如，计算机视觉的一个重要应用领域就是自主车辆的视觉导航，还没有条件实现像人那样能识别和理解任何环境，完成自主导航的系统。
因此，人轿裂蚂租们努力的研究目标是实现在高速公路上具有道路跟踪能力，可避免与前方车辆碰撞的视觉辅助驾驶系统。这里要指出的一点是在计算机视觉系统中计算机起代替人脑的作用，但并不意味着计算机必须按人类视觉的方法完成视觉信息的处理。计算机视觉可以而且应该根据计算机系统的特点来进行视觉信息的处理。
但是，人类视觉系统是迄今为止，人们所知道的功能最强大和完善的视觉系统。如在以下的章节中会看到的那样，对人类视觉处理机制的研究将给计算机视觉的研究提供启发和指导。因此，用计算机信息处理的方法研究人类视觉的机理，建立人类视觉的计算理论。这方面的研究被称为计算视觉（Computational Vision）。计算视觉可被认为是计算机视觉中的一个研究领域。
参考资料：百度百科-计算机视觉
计算机视觉（Computer Vision）是一门研究如何让计算机能够理解和分析数字图像或视频的学科。简单来说，计算机视觉的目标是让计算机能够像人类一样对视觉信息进行处理和理解。为实现这个目标，计算机视觉结合了图像处理、机器学习、模式识别、计算几何等多个领域的理论和技术。
计算机视觉主要关注以下几个方面：
图像获取：包括图像传感器、摄像头等设备，用于捕捉数字图像或视频。
图像处理：对图像进行预处理，如去噪、滤波、增强、缩放等，以便于后续分析。
特征提取：从图空茄像中提取有用的信息和特征，如边缘、角点、纹理、颜色等。
模式识别：基斗纯察于提取的特征，对图像中的物体、场景或概念进行分类和识别。
三维场景重建：从二维图像或视频中重建三维场景或物体的几何结构。
运动分析：估计图像序列中物体的运动信息，如速度、方向等。
图像理解：对图像中的内容进行高层次的语义理解和推理。
计算机视觉在许多领域和行业中具有裤樱广泛应用，如自动驾驶、医疗影像分析、无人机、智能监控、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等。随着深度学习和神经网络技术的发展，计算机视觉取得了许多突破性成果，为实际应用带来了巨大价值。
计算机视觉是指用计算机模拟人的视觉功能的方面的应用，比如说计算机的摄像系统，计算机的识别系统等等