计算机视觉关键技术

目标检测与识别：
目标是从图像或视频中识别出特定的目标，如人脸、车辆、动物等。
常用的方法包括Haar特征级联、卷积神经网络(CNN)、区域卷积神经网络(R-CNN)以及Faster R-CNN、YOLO、SSD等模型。
特征提取：
特征提取是计算机视觉中的核心技术，旨在从图像或视频中提取出具有代表性的特征。
常见方法包括SIFT、SURF、HOG及LBP，这些方法可以将图像特征转化为向量化或矩阵形式，便于后续处理。
图像分割：
图像分割是将图像分成若干个具有独立语义的区域的过程。
常用方法包括阈值分割、边缘检测、区域生长和基于图论的分割方法等，旨在确保图像的清晰性和完整性。
三维重建：
三维重建技术利用多幅图像或视频恢复出场景的三维结构。
常用方法包括立体视觉、结构光和激光扫描，在导航、机器人设计、3D打印等领域有广泛应用。
运动估计：
运动估计是计算机视觉中的重要问题，旨在从图像序列中估计出物体的运动状态。
常用方法包括光流法、稠密光流法和结构光法等。
图像分类：
图像分类是根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。
常用方法包括基于色彩、纹理、形状和空间关系的图像分类技术，主要应用在场景分类、物体识别、图像标注等方面。
此外，计算机视觉还涉及图像预处理技术，如图像平滑、边缘检测、增强等，以去除噪声并帮助找到物体轮廓，便于后续的目标识别与跟踪。同时，随着深度学习技术的发展，神经网络和深度学习模型在计算机视觉中也扮演着越来越重要的角色，尤其是在物体识别、场景理解、姿态估计和行为分析等方面。

总的来说，计算机视觉的关键技术涵盖了从基础图像处理到高级场景理解的多个层面，这些技术的发展为计算机视觉在各个领域的应用提供了坚实基础。