计算机视觉涉及到的技术包括：
图像处理：包括图像增强、降噪、锐化等技术，用于提高图像质量。
图像分类：根据图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的图像区分开来，代表模型：RESNET
物体检测：包括物体检测、人脸识别等技术，用于识别图像中的目标。代表模型：YOLO
图像分割：包括语义分割、实例分割、全景分割等技术，代表模型：DEEPLAB
自然语言处理：在获取图像后进行文字识别、文本语义理解等。
模式识别：包括机器学习、深度学习等技术，用于识别图像中的模式。
视觉传感器：包括摄像头、激光雷达、深度传感器等，用于采集图像数据。
多媒体信息处理：包括图像与视频的编解码、压缩、多媒体数据库管理等。
统计学习方法：包括回归分析、分类分析、聚类分析等。
计算机图形学：包括三维建模、渲染、图像合成、视频处理等。
3D重建：包括立体匹配、三维重建等技术，用于建立三维模型。
计算机视觉系统设计：包括硬件系统构建、软件系统构建、算法集成等。
视觉感知：包括视觉的物理基础、视觉的心理学基础等。
机器设备驱动：获取图像数据并识别加工后进行机器操控，包括机器人运动学、机器人控制、无人机控制等。
计算机动力学：包括运动学、动力学、控制理论等。
网络通信：包括网络协议、网络架构、网络安全等。
物联网：包括物联网系统架构、物联网通信协议、物联网数据分析等。
计算机安全：包括网络安全、数据安全、信息安全等。
系统性能分析：包括系统性能测量、系统性能优化等。
视觉算法优化：包括算法复杂度分析、算法并行化、算法硬件加速等。
视觉标定：包括相机标定、激光雷达标定等。
视觉SLAM：包括视觉SLAM算法、视觉SLAM系统设计等。
计算机视觉安全：包括对抗样本生成、模型加密、模型防篡改等。
计算机视觉应用：包括机器人视觉、无人机视觉、视觉导航、智能交通、医疗影像等。
以上列举了一些与计算机视觉相关的技术，还可以结合生物特征识别、虚拟现实(VR)和增强现实(AR)等技术来实现更加强大的功能。
转载请注明：http://www.0431gb208.com/sjszlfa/8049.html
