計算機視覺是一門涉及圖像和視頻的處理和解釋的學科。它主要借助計算機和人工智能技術(shù)來模擬人類視覺系統(tǒng)，實現(xiàn)對圖像和視頻的感知、理解和分析。計算機視覺在各個領(lǐng)域都有廣泛的應用，如醫(yī)學影像分析、智能交通系統(tǒng)

計算機視覺是一門涉及圖像和視頻的處理和解釋的學科。它主要借助計算機和人工智能技術(shù)來模擬人類視覺系統(tǒng)，實現(xiàn)對圖像和視頻的感知、理解和分析。計算機視覺在各個領(lǐng)域都有廣泛的應用，如醫(yī)學影像分析、智能交通系統(tǒng)、無人駕駛、安防監(jiān)控等。

要理解和應用計算機視覺，需要掌握以下幾個基礎(chǔ)知識:

1. 圖像處理: 圖像處理是計算機視覺的基礎(chǔ)，它涉及對圖像進行增強、濾波、分割等操作，以提取有用的信息。常用的圖像處理技術(shù)包括灰度化、二值化、邊緣檢測、直方圖均衡化等。

2. 特征提取: 特征是圖像中具有代表性的信息，例如邊緣、紋理、顏色等。特征提取是指從原始圖像中提取出這些特征的過程。常用的特征提取算法有SIFT、SURF、HOG等。

3. 目標檢測: 目標檢測是計算機視覺中的重要任務，它主要是通過圖像中的特征來定位和識別目標物體。常見的目標檢測算法包括Haar特征級聯(lián)、基于深度學習的Faster R-CNN等。

4. 模式識別: 模式識別是計算機視覺的核心技術(shù)之一，它通過建立模型來識別和分類圖像。常見的模式識別方法有支持向量機(SVM)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)等。

5. 機器學習: 機器學習是計算機視覺中的重要工具，它通過訓練算法來自動學習圖像的特征和規(guī)律。常用的機器學習算法包括決策樹、隨機森林、深度神經(jīng)網(wǎng)絡等。

在實際應用中，計算機視覺被廣泛運用于各個領(lǐng)域。舉幾個例子來說明：

1. 醫(yī)學影像分析: 計算機視覺可以輔助醫(yī)生分析和診斷醫(yī)學影像，如CT掃描、MRI等。它能夠自動檢測和定位病灶，幫助醫(yī)生提高診斷準確率。

2. 智能交通系統(tǒng): 計算機視覺可以用于交通監(jiān)控和智能駕駛，例如通過識別車輛和行人來實現(xiàn)交通信號燈的智能控制，或者實現(xiàn)自動駕駛功能。

3. 安防監(jiān)控: 計算機視覺可以用于安防監(jiān)控系統(tǒng)，通過識別和跟蹤可疑對象、行為等，提供實時的安全警報。

綜上所述，計算機視覺的應用離不開圖像處理、特征提取、目標檢測、模式識別和機器學習等基礎(chǔ)知識。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，計算機視覺在各個領(lǐng)域的應用也將越來越廣泛。