计算机视觉是一种让计算机能够“看”和理解图像和视频的技术。以下是一些基本的计算机视觉的概念和技术：
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图像处理：这是计算机视觉的基础，包括图像的基本操作，如滤波、边缘检测、色彩空间转换等。
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特征提取：这是从图像中提取有用信息的过程，例如SIFT、SURF、HOG等。
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目标检测和识别：这是识别图像中特定对象的过程，例如使用Haar级联、R-CNN、YOLO等技术。
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深度学习：这是一种强大的机器学习技术，被广泛应用于计算机视觉中，例如卷积神经网络（CNN）。
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语义分割：这是将图像分割成多个部分，每个部分都有其语义标签的过程，例如使用FCN、U-Net等技术。
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3D重建：这是从2D图像中重建3D模型的过程，例如使用立体视觉和结构光等技术。
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光流和运动估计：这是估计图像序列中物体运动的过程，例如使用Lucas-Kanade方法和Horn-Schunck方法。
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场景理解：这是理解图像中的场景，包括场景分类、场景分割和场景解析。
以上只是计算机视觉的一部分概念和技术，实际上计算机视觉是一个非常广泛和深入的领域，还包括许多其他的概念和技术。
