计算机视觉涉及以下领域：一、图像处理；二、特征提取与描述；三、目标检测与识别；四、三维重建与立体视觉；五、视频分析与跟踪；六、深度学习与神经网络。其中，图像处理是计算机视觉的基础，它关注图像的增强和处理。
一、图像处理
图像处理是计算机视觉的基础，它包括对图像进行预处理、增强、降噪等操作，以便更好地提取特征和信息。图像处理技术常用于改善图像质量、去除噪声以及分割和提取图像中的目标。
二、特征提取与描述
特征提取是从图像中抽取出重要信息的过程，这些信息可以用于后续的模式识别和分类任务。特征可以是边缘、角点、纹理等。描述子则是用数学表达方式来表示这些特征，以便于计算机进行识别和匹配。
三、目标检测与识别
目标检测是在图像或视频中定位和识别特定目标的过程。它可以用于人脸识别、物体检测、车辆跟踪等应用。机器学习和深度学习技术在目标检测中得到广泛应用，如卷积神经网络（CNN）和区域卷积神经网络（R-CNN）等。
四、三维重建与立体视觉
这个领域关注从多个图像中恢复三维物体的形状和位置。立体视觉涉及通过不同角度的图像来模拟人类双眼的视觉效果，从而计算出深度信息，用于重建三维场景。
五、视频分析与跟踪
视频分析涉及对连续帧的处理，包括动作检测、物体跟踪、行为识别等。这些技术在监控系统、自动驾驶等领域具有广泛应用。
六、深度学习与神经网络
深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著的突破，特别是卷积神经网络（CNN）。通过训练大量数据，深度学习模型能够自动学习图像特征和模式，从而在图像分类、物体检测等任务上表现出色。
常见问答：
Q1：计算机视觉与人类视觉有何区别？
答：计算机视觉旨在使计算机模拟人类视觉系统，但计算机视觉仍在努力实现人类视觉感知的复杂性和多样性。
Q2：深度学习与计算机视觉的关系是什么？
答：深度学习是计算机视觉中的一种重要方法，通过构建深层神经网络，实现图像识别、分割和生成等任务。
Q3：计算机视觉技术如何改进医学影像分析？
答：计算机视觉技术可以自动分析医学影像，辅助医生快速诊断和定位病变，提高医学影像分析的效率和准确性。
