計算機視覺是人工智能領域的一個重要分支，它是研究計算機如何獲取、處理、分析和理解數字圖像的技術。 簡單來說，計算機視覺的研究者試圖讓計算機擁有像人類一樣感知視覺世界并從圖像中了解場景和環境的能力。
計算機視覺是一門研究如何使機器“看”的科學。
計算機視覺是一門研究如何使機器“看”的科學。
計算機視覺的主要任務是進行圖像識別、跟蹤和測量等機器視覺，其研究相關的理論和技術，試圖建立能夠從圖像或者多維數據中獲取‘信息’的人工智能系統。
計算機視覺可以看作是研究如何使人工系統從圖像或多維數據中“感知”的科學。
計算機視覺是一個廣泛的領域，可以應用于自動駕駛、工業制造、醫療診斷、安防監控、增強現實、垃圾分類、農業、游戲和娛樂等多個領域：
自動駕駛：幫助汽車感知周圍的環境，并識別路標、行人、車輛等障礙物，從而實現自主導航。
工業制造：對生產線上的產品進行檢測和分類，以確保產品的質量和一致性。
醫療診斷：對醫學影像進行分析和診斷，幫助醫生提高診斷準確性和效率。
安防監控：對視頻監控畫面進行分析和識別，以發現異常情況并報警。
人臉識別：對人臉進行識別，用于身份驗證、安全控制等應用。
機器人視覺：幫助機器人感知周圍環境，并進行路徑規劃和物品抓取等操作。
虛擬現實：幫助虛擬現實系統感知用戶的動作和位置，并實現自然交互。
環境監測：對環境進行監測和分析，例如氣象預測、植物識別等。
計算機視覺和可視化有較大區別，二者區別如下：
目的不同 。計算機視覺旨在模擬人類的視覺感知能力，而可視化則注重將信息表示為易于理解的圖形。
應用場景不同 。計算機視覺可以對2D image和video進行分析，而可視化將抽象的數據信息轉化為圖形。
涉及技術不同 。計算機視覺涉及模式識別、圖像處理等技術，而可視化涉及圖形繪制、數據分析等技術。
此外，還有研究重點不同、與人的互動方式不同等區別。
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