计算机视觉的定义与核心目标

计算机视觉是人工智能的重要分支，旨在通过算法让机器具备“看”和理解图像或视频的能力。其核心目标包括物体识别、场景重建、运动分析等，最终实现与人类视觉类似的感知功能。

技术实现的关键方法

深度学习模型：卷积神经网络（CNN）是主流架构，通过多层卷积提取图像特征。例如，ResNet、YOLO等模型在分类和检测任务中表现优异。
特征提取与匹配：传统方法如SIFT（尺度不变特征变换）仍用于特定场景，结合深度学习方法提升鲁棒性。
三维视觉技术：基于立体视觉或激光雷达数据，实现物体三维建模，应用于自动驾驶和AR/VR领域。

典型应用场景

工业质检：通过缺陷检测算法识别产品瑕疵，准确率可达99%以上，大幅降低人工成本。
医疗影像分析：AI辅助诊断系统能检测X光、CT中的病灶，如肺癌早期筛查的敏感度超过90%。
智能交通：实时车辆与行人跟踪技术优化交通管理，减少事故发生率。

当前挑战与发展趋势

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数据依赖问题：小样本学习（Few-shot Learning）和生成对抗网络（GAN）正尝试减少对大规模标注数据的依赖。
实时性优化：轻量化模型如MobileNet和边缘计算结合，推动终端设备部署。
多模态融合：视觉与自然语言处理（NLP）结合，实现更复杂的场景理解，如图像描述生成。

学习与实践资源

开源框架：TensorFlow、PyTorch提供完整的计算机视觉工具链。
公开数据集：ImageNet、COCO覆盖分类、检测等任务，适合模型训练与验证。
在线课程：Coursera的《Deep Learning Specialization》包含计算机视觉专项内容。

代码示例（Python+OpenCV图像边缘检测）：

import cv2  
image = cv2.imread('input.jpg', 0)  
edges = cv2.Canny(image, 100, 200)  
cv2.imwrite('edges.jpg', edges)  

数学公式（卷积运算）：
$S(i,j) = (I * K)(i,j) = \sum_m \sum_n I(i+m,j+n)K(m,n)$
其中$I$为输入图像，$K$为卷积核。