运动基于序列图像的对物体运动的监测包含多种类型，诸如：自体运动：监测摄像机的三维刚性运动。图像跟踪：跟踪运动的物体。场景重建给定一个场景的二或多幅图像或者一段录像，场景重建寻求为该场景建立一个计算机模型/三维模型。**简单的情况便是生成一组三维空间中的点。更复杂的情况下会建立起完整的三维表面模型。图像恢复图像恢复的目标在于移除图像中的噪声，例如仪器噪声，模糊等。计算机视觉系统的结构形式很大程度上依赖于其具体应用方向。有些是**工作的，用于解决具体的测量或检测问题；也有些作为某个大型复杂系统的组成部分出现，比如和机械控制系统，数据库系统，人机接口设备协同工作。计算机视觉系统的具体实现方法同时也由其功能决定——是预先固定的抑或是在运行过程中自动学习调整。尽管如此，有些功能却几乎是每个计算机系统都需要具备的：人类正在进入信息时代，计算机将越来越进入几乎所有领域。奉贤区本地数字视觉设计选择

一个较新的应用领域是自主车，其中包括潜水，陆上车辆（带轮子，轿车或卡车的小机器人），高空作业车和无人机（UAV）。自主化水平，从完全**的（无人）的车辆范围为汽车，其中基于计算机视觉的系统支持驱动程序或在不同情况下的试验。完全自主的汽车通常使用计算机视觉进行导航时，即知道它在哪里，或用于生产的环境（地图SLAM）和用于检测障碍物。它也可以被用于检测特定任务的特定事件，例如，一个UAV寻找森林火灾。支承系统的例子是障碍物警报系统中的汽车，以及用于飞行器的自主着陆系统。数家汽车制造商已经证明了系统的汽车自动驾驶，但该技术还没有达到一定的水平，就可以投放市场。有***自主车型，从先进的导弹，无人机的侦察任务或导弹的制导充足的例子。太空探索已经正在使用计算机视觉，自主车比如，美国宇航局的火星探测漫游者和欧洲航天局的ExoMars火星漫游者。崇明区提供数字视觉设计便捷光学字符识别对图像中的印刷或手写文字进行识别鉴别，通常的输出是将之转化成易于编辑的文档形式。

可视化工具可以提供多样的数据展现形式，多样的图形渲染形式，丰富的人机交互方式，支持商业逻辑的动态脚本引擎等等。目前市面上的数据可视化工具多种多样，其中Excel可以说是典型的入门级数据可视化工具。从数据可视化的自动化方面来看，建议使用 Python 编程来实现。Python 中用于数据可视化的库有很多，比较常见的有： Matplotlib（强大、复杂）、Seaborn（基于Matplotlib、简单）、pyecharts（基于Echarts、炫酷）、plotnine（移植于R的ggplot2、图形语法）、PyQtGraph（交互、高性能）。

广义的识别在不同的场合又演化成了几个略有差异的概念：识别（狭义的）：对一个或多个经过预先定义或学习的物体或物类进行辨识，通常在辨识过程中还要提供他们的二维位置或三维姿态。鉴别：识别辨认单一物体本身。例如：某一人脸的识别，某一指纹的识别。监测：从图像中发现特定的情况内容。例如：医学中对细胞或组织不正常技能的发现，交通监视仪器对过往车辆的发现。监测往往是通过简单的图象处理发现图像中的特殊区域，为后继更复杂的操作提供起点。中国人的成语"眼见为实"和西方人常说的"One picture is worth ten thousand words"表达了视觉对人类的重要性。

计算机视觉和机器视觉领域有***的重叠。计算机视觉涉及的被用于许多领域自动化图像分析的**技术。机器视觉通常指的是结合自动图像分析与其他方法和技术，以提供自动检测和机器人指导在工业应用中的一个过程。在许多计算机视觉应用中，计算机被预编程，以解决特定的任务，但基于学习的方法现在正变得越来越普遍。计算机视觉应用的实例包括用于系统：（1）控制过程，比如，一个工业机器人 ；（2）导航，例如，通过自主汽车或移动机器人；（3）检测的事件，如，对视频监控和人数统计 ；（4）组织信息，例如，对于图像和图像序列的索引数据库；计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。奉贤区本地数字视觉设计选择

例如，文字识别或指纹识别。奉贤区本地数字视觉设计选择

在整个20世纪中，人类对各种动物的眼睛、神经元、以及与视觉刺激相关的脑部组织都进行了***研究，这些研究得出了一些有关“天然的”视觉系统如何运作的描述（尽管仍略嫌粗略），这也形成了计算机视觉中的一个子领域——人们试图建立人工系统，使之在不同的复杂程度上模拟生物的视觉运作。同时计算机视觉领域中，一些基于机器学习的方法也有参考部分生物机制。计算机视觉的另一个相关领域是信号处理。很多有关单元变量信号的处理方法，尤其是对时变信号的处理，都可以很自然的被扩展为计算机视觉中对二元变量信号或者多元变量信号的处理方法。奉贤区本地数字视觉设计选择

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