计算机视觉：解锁智能世界的钥匙
在人工智能的浩瀚星空中，计算机视觉（Computer Vision,
CV）无疑是最为璀璨夺目的一颗星辰。它不仅赋予机器“看”的能力，更是推动了自动驾驶、医疗影像分析、安防监控、人脸识别等众多领域的飞速发展。本文将深入探讨计算机视觉的核心概念、关键技术、最新进展，并通过一个实际的代码案例，展示如何在Python中利用OpenCV和深度学习框架TensorFlow实现图像分类任务，旨在为读者提供一份既理论又实践的全面指南。
一、计算机视觉概览
计算机视觉是指使计算机能够解释和理解通过数字图像或视频捕获的视觉数据的过程。它融合了图像处理、模式识别、机器学习及深度学习等多个领域的知识，旨在实现人眼视觉功能的自动化和智能化。
- 图像处理 ：是计算机视觉的基础，涉及图像的增强、滤波、边缘检测等操作，旨在改善图像质量或提取有用信息。
- 特征提取 ：通过算法识别图像中的关键点、边缘、纹理等特征，为后续的分析和识别提供基础。
- 目标检测与识别 ：在复杂场景中定位并识别出特定物体，如人脸、车辆等。
- 图像分割 ：将图像划分为多个区域，每个区域对应不同的对象或背景。
- 场景理解与重建 ：更高层次的任务，如3D重建、深度估计、姿态估计等，旨在理解图像或视频中的空间关系。
二、关键技术进展
近年来，深度学习（Deep Learning, DL）的兴起极大地推动了计算机
