识别的几个具体应用方向：基于内容的图像提取：在巨大的图像**中寻找包含指定内容的所有图片。被指定的内容可以是多种形式，比如一个红色的大致是圆形的图案，或者一辆自行车。在这里对后一种内容的寻找显然要比前一种更复杂，因为前一种描述的是一个低级直观的视觉特征，而后者则涉及一个抽象概念（也可以说是高级的视觉特征），即‘自行车’，显然的一点就是自行车的外观并不是固定的。姿态评估：对某一物体相对于摄像机的位置或者方向的评估。例如：对机器臂姿态和位置的评估。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。另一个具有重要意义的领域是神经生物学，尤其是其中生物视觉系统的部分。奉贤区一站式数字视觉设计便捷

关于数据可视化的适用范围，存在着不同的划分方法。一个常见的关注焦点就是信息的呈现。迈克尔·弗兰德利(2008)，提出了数据可视化的两个主要的组成部分：统计图形和主题图。《Data Visualization: Modern Approaches》（意为“数据可视化：现代方法”）(2007)，概括阐述了数据可视化的下列主题 ：1、思维导图2、新闻的显示3、数据的显示4、连接的显示5、网站的显示6、文章与资源7、工具与服务所有这些主题全都与图形设计和信息表达密切相关。普陀区提供数字视觉设计供应商计算机视觉和机器视觉领域有重叠。

计算机视觉的研究对象主要是映射到单幅或多幅图像上的三维场景，例如三维场景的重建。计算机视觉的研究很大程度上针对图像的内容。图象处理与图像分析的研究对象主要是二维图像，实现图像的转化，尤其针对像素级的操作，例如提高图像对比度，边缘提取，去噪声和几何变换如图像旋转。这一特征表明无论是图像处理还是图像分析其研究内容都和图像的具体内容无关。机器视觉主要是指工业领域的视觉研究，例如自主机器人的视觉，用于检测和测量的视觉。这表明在这一领域通过软件硬件，图像感知与控制理论往往与图像处理得到紧密结合来实现高效的机器人控制或各种实时操作。

有不少学科的研究目标与计算机视觉相近或与此有关。这些学科中包括图像处理、模式识别或图像识别、景物分析、图象理解等。计算机视觉包括图像处理和模式识别，除此之外，它还包括空间形状的描述，几何建模以及认识过程。 [1]实现图像理解是计算机视觉的***目标。 [2]图像处理图像处理技术把输入图像转换成具有所希望特性的另一幅图像。例如，可通过处理使输出图象有较高的信-噪比，或通过增强处理突出图象的细节，以便于操作员的检验。在计算机视觉研究中经常利用图象处理技术进行预处理和特征抽取。可通过处理使输出图象有较高的信-噪比，或通过增强处理突出图象的细节，以便于操作员的检验。

数据挖掘数据挖掘是指对大量数据加以分类整理并挑选出相关信息的过程。数据挖掘通常为商业智能组织和金融分析师所采用；不过，在科学领域，数据挖掘也越来越多地用于从现代实验与观察方法所产生的庞大数据集之中提取信息。数据挖掘被描述为“从数据之中提取隐含的，先前未知的，潜在有用信息的非凡过程”，以及“从大型数据集或数据库之中提取有用信息的科学”。与企业资源规划相关的数据挖掘是指对大型交易数据集进行统计分析和逻辑分析，从中寻找可能有助于决策制定工作的模式的过程。电商数据自体运动：监测摄像机的三维刚性运动。奉贤区一站式数字视觉设计便捷

计算机视觉是一门关于如何运用照相机和计算机来获取我们所需的，被拍摄对象的数据与信息的学问。奉贤区一站式数字视觉设计便捷

6）相互作用，例如，当输入到一个装置，用于计算机人的交互；（7）自动检测，例如，在制造业的应用程序。（8）自动汽车驾驶 [3]（9）面部识别 [4]其中**突出的应用领域是医疗计算机视觉和医学图像处理。这个区域的特征的信息从图像数据中提取用于使患者的医疗诊断的目的。通常，图像数据是在显示显微镜图像，X射线图像，血管造影图像，超声图像和断层图像。可以从这样的图像数据中提取的一个例子是检测**，***或其他恶性变化。它也可以是***的尺寸，血流量等。这种应用领域还支持通过提供医学研究的测量。奉贤区一站式数字视觉设计便捷

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