什么是计算机视觉（什么是CV）？计算机视觉有哪些主要作用和应用场景分享
计算机视觉（Computer Vision）是研究如何使计算机能够模仿人类视觉系统的能力，实现对图像和视频的理解、分析和处理。计算机视觉的具体技术和方法涵盖了多个方面，下面是一些常见的计算机视觉技术和方法：
- 图像预处理：对图像进行预处理，包括调整大小、裁剪、去噪、增强对比度等。
- 图像特征提取：提取图像中的有用信息，如边缘、角点、纹理等。常用的特征提取方法包括SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、SURF（Speeded Up Robust Features）和HOG（Histogram of Oriented Gradients）等。
- 图像分类与识别：将图像分类到不同的类别，或者识别图像中的特定目标。常用的分类和识别方法包括传统的机器学习算法（如支持向量机、随机森林）和深度学习算法（如卷积神经网络）。
- 目标检测与定位：在图像中定位和识别出多个目标的位置。常见的目标检测方法包括基于特征的方法（如Haar特征和HOG特征）和基于深度学习的方法（如Faster R-CNN、YOLO）。
- 语义分割：对图像进行像素级别的分类，将图像中的每个像素分配给特定的类别。常用的语义分割方法包括FCN（Fully Convolutional Networks）和U-Net等。
- 实例分割：在图像中同时完成目标检测和语义分割，对每个目标实例进行像素级别的分类。Mask R-CNN是一种常用的实例分割方法。
- 图像生成：使用计算机生成新的图像，如图像修复、图像合成和图像转换等。生成对抗网络（GANs）是实现图像生成的重要技术。
下面是一个基本的计算机视觉任务流程，以目标检测为例：
- 数据收集和标注：收集包含目标的图像数据，并进行标注，标明目标的位置和类别。
- 图像预处理：对图像进行预处理，如调整大小、归一化、去噪等。
- 特征提取：使用特征提取方法提取图像中的有用信息，如边缘、纹理、特定形状等。
- 目标检测模型训练：选择合适的目标检测算法（如基于特征的方法或深度学习方法），并使用标注的数据对模型进行训练。
- 模型评估和调优：使用测试数据对训练好的模型进行评估，根据评估结果进行模型的调优和改进。
- 目标检测应用：使用经过训练和优化的模型对新的图像进行目标检测，并输出目标的位置和类别。
需要注意的是，上述流程只是一个基本示例，实际应用中可能需要根据具体任务和数据的特点进行适当的调整和改进。此外，深度学习方法在计算机视觉任务中取得了显著的进展，特别是卷积神经网络（CNN）的应用，它们可以学习图像的特征表示和上下文关系，带来更好的性能和效果。
