现代计算机视觉任务综合概述：定义、方法与应用

1. 计算机视觉基础

本介绍性章节旨在为计算机视觉领域奠定基本概念基础，为后续深入探讨具体任务做好铺垫。本节将对该领域进行定义，概述其典型的处理流程，并阐述深度学习所带来的变革性影响。

1.1. 定义计算机视觉：赋予机器“看”与“理解”的能力

计算机视觉是人工智能和机器学习的一个子领域，其核心目标是开发技术，使机器能够理解和解释数字图像与视频中的视觉信息 1。它不仅仅是让机器“看见”像素，更是要分析这些视觉数据，提取必要信息以解决特定问题 1。作为一个交叉学科领域，计算机视觉融合了计算机科学、人工智能和图像处理技术，旨在复制、乃至增强人类的视觉感知能力 2。

该领域的核心挑战在于如何弥合低级像素数据与高级语义概念之间的巨大鸿沟。数字图像本质上是像素值的矩阵，这些原始数据本身不包含任何明确的意义 3。计算机视觉的根本任务，便是将这些复杂的、高维度的像素数据，转化为机器可以操作的、有意义的结构化信息，例如物体的类别、位置或场景的几何结构 4。整个计算机视觉流程可以被视为一个分层抽象的过程。它始于最具体的数据（像素），然后逐步将其转化为越来越抽象的概念：从像素到边缘，再到形状，然后是物体部件，最终形成物体标签和场景描述。这个过程反映了人类视觉认知的理论模型，解释了为何计算机视觉系统需要一个多阶段的流程来逐步构建对视觉世界的理解。

1.2. 标准计算机视觉流程：从像素到洞察的旅程

一个典型的计算机视觉系统，无论其具体应用为何，通常都遵循一个将原始视觉数据转化为可操作智能的标准流程。这个流程为理解如何处理和分析视觉信息提供了一个概念框架。

• 图像采集 (Image Acquisition)：这是流程的第一步，通过摄像头或传感器捕获视觉数据 5。数据采集的质量，包括光照条件、拍摄角度和分辨率，直接决定了后续所有处理步骤的成败 5。
• 图像预处理 (Image Pre-processing)：捕获到的原始图像数据往往需要进行清理和准备，以增强其质量并使其更适合后续分析 2。此阶段包括多种技术，例如：
  • 降噪 (Noise Reduction)：消除图像中的无关信息或失真 5。
  • 对比度增强 (Contrast Enhancement)：调整图像，使特定特征更加突出和易于分辨 5。
  • 归一化 (Normalization)：将图像缩放到标准尺寸或强度范围，以确保模型处理的一致性 5。
  • 边缘检测 (Edge Detection)：高亮显示图像中物体的边缘，以简化后续的分析任务 5。
• 特征提取 (Feature Extraction)：在此步骤中，系统识别并从图像中提取关键的、具有判别性的特征 5。这些特征可以是边缘、角点、纹理或特定的形状 5。特征提取至关重要，因为它能显著减少处理大量数据所需的计算资源，并将分析重点集中在最相关的信息上 5。传统方法依赖于手工设计的特征描述符（如 SIFT, SURF, HOG）3，而现代方法则通过深度学习自动学习这些特征。
• 核心分析 (Core Analysis)：这是流程的核心，执行主要的视觉任务，如物体检测、图像分割或图像分类 5。这些核心任务将在后续章节中详细阐述。
• 后处理 (Post-processing)：这是最后的精炼阶段，对核心分析产生的结果进行优化 2。这可能包括消除误报（即模型错误识别的物体）、整合多方信息，并最终将精炼后的数据用于做出决策 5。

1.3. 深度学习革命：卷积神经网络（CNN）的核心作用

深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），已经成为现代计算机视觉领域的主导范式，其性能在众多任务上远超传统技术 7。这一变革的发生并非偶然，而是算法、数据和计算能力三者协同发展的必然结果。先进的CNN模型对数据有极大的需求，它们的成功与大规模、高质量的训练数据集（如 ImageNet, MS COCO, Cityscapes）的出现密不可分 9。同时，图形处理器（GPU）等强大硬件的发展，为在合理时间内训练这些复杂模型提供了必要的计算支持 9。这三者的共生关系——先进的算法、海量的数据和强大的硬件——共同构成了现代计算机视觉成功的基石，也预示着未来的进步将同样依赖于这三个领域的协同发展。

• CNN的核心概念：CNN的设计灵感来源于生物视觉皮层，它通过模拟神经元对视野中特定区域的反应方式来工作。其核心在于使用卷积滤波器（或称为“核”）扫描图像，以检测特定的模式，如边缘、形状或颜色 6。通过“参数共享”机制，同一个滤波器在整个图像上重复使用，这使得网络能够高效地检测到模式，而与模式在图像中的位置无关，从而大大降低了模型的复杂性 9。
• 关键架构组件：一个典型的CNN架构由多个协同工作的层组成 9：
  • 卷积层 (Convolutional Layer)：应用滤波器来提取特征图（feature map）9。
  • 激活层 (Activation Layer)：通常使用ReLU（Rectified Linear Unit）函数，引入非线性，使网络能够学习更复杂的模式 9。
  • 池化层 (Pooling Layer)：对特征图进行下采样，减少其空间维度，从而降低计算量并使特征表示更加鲁棒 9。
  • 全连接层 (Fully Connected Layer)：在网络的末端，将提取到的所有特征组合起来，用于最终的决策，如图像分类 6。
• 自动特征学习的力量：深度学习最强大的优势在于其能够自动从数据中学习相关的特征层次结构 9。与需要领域专家手动设计特征的传统方法不同，CNN能够通过在大型标记数据集上进行训练，自主发现从简单到复杂的特征——底层网络学习边缘和纹理，而深层网络则将这些简单特征组合成更复杂的结构，如物体部件乃至整个物体 6。这种端到端的学习能力使其具有极高的灵活性和强大的性能，能够适应各种不同的视觉任务 7。

2. 核心识别任务：场景理解的层次结构

本章节将深入分析计算机视觉中三个最基础的识别任务：图像分类、物体检测和图像分割。这三个任务构成了一个层次结构，其粒度和复杂性逐级递增，共同构成了现代场景理解系统的基石。

2.1. 图像分类：回答“图像中有什么？”

• 定义与目的：图像分类是计算机视觉中最基础的任务之一，其定义是根据图像的整体内容，为整个图像分配一个单一的标签或类别 12。其主要目标是回答一个高层次的问题：“这张图片的主要主题是什么？” 6。
• 方法论：该过程通常是将整个图像输入到一个模型（主要是CNN）中。模型通过其层次化的卷积层提取特征，并利用其末端的全连接层，从一组预定义的标签中预测出最可能的类别 6。
• 分类类型：根据不同的标准，图像分类可以进一步细分：
  • 二元分类 vs. 多类分类 (Binary vs. Multi-Class)：区分两个类别与区分两个以上类别 12。
  • 单标签分类 vs. 多标签分类 (Single-Label vs. Multi-Label)：为每张图像分配一个确定的类别，或为一张同时包含多个相关物体的图像（例如，一张既有“猫”又有“狗”的图片）分配多个标签 6。
  • 分层分类 (Hierarchical Classification)：一种结构化的分类方法，其中标签被组织在一个层次结构中，从通用到具体（例如，“交通工具” -> “汽车” -> “轿车”）12。
• 应用：当仅需知道图像中是否存在某种物体或场景类型时，图像分类便非常适用。应用实例包括：分析医学扫描图像以判断是否存在疾病迹象 5，基于内容的图像检索，以及整理和归类大型照片库 6。

2.2. 物体检测：回答“图像中有什么，它们在哪里？”

• 定义与目的：物体检测是一项比图像分类更高级的任务，它将分类与定位相结合。它不仅要识别图像中的多个物体，还要确定它们的位置，通常通过在每个物体周围输出一个矩形的“边界框”（bounding box）来实现 5。其目标是同时回答“是什么”和“在哪里”这两个问题 6。
• 对分类的扩展：与仅关注整个图像主要类别的分类任务相比，物体检测在复杂性上是一个巨大的飞跃，因为它必须同时解决两个具有挑战性的问题：对每个物体进行分类，以及对其空间范围进行定位 6。
• 关键输出差异：物体检测的输出格式与分类有本质区别。它不是输出一个标签，而是提供一个物体列表，每个物体都包含一个类别标签、一个置信度分数以及定义其位置的边界框坐标（通常是 , 宽度, 高度）6。
• 方法论：主流的物体检测方法大致可分为两类：两阶段检测器（如 R-CNN 系列），它们首先生成候选区域，然后对这些区域进行分类；以及单阶段检测器（如 YOLO），它们在一次前向传播中同时完成检测和分类，从而实现更快的实时性能 14。
• 应用：物体检测对于需要空间感知能力的应用至关重要，例如：自动驾驶汽车检测行人和其它车辆 16，监控系统追踪特定个体 16，以及零售分析中监测顾客的移动轨迹 16。

2.3. 图像分割：回答“图像中万物的精确边界在哪里？”

• 定义与目的：图像分割是核心识别任务中粒度最精细的一项。它通过为图像中的每一个像素分配一个类别标签，将数字图像划分为多个有意义的片段 5。这为每个物体或区域提供了一个像素级的轮廓，即“掩码”（mask），从而实现了比边界框更为详尽的理解 12。
• 从检测的演进：图像分割可以被看作是物体检测的进一步演进，它用精确的分割掩码取代了近似的边界框 15。

这一任务可以进一步分为三种主要类型，每种类型都解决了场景理解中不同层面的细微差别。从图像分类到泛在分割的这个层次结构，不仅反映了信息内容的增加，也伴随着人力标注成本和工作量的指数级增长。这一经济现实是模型选择和研究方向的主要驱动力之一。例如，图像分类的标注相对简单且成本效益高 6，而物体检测需要精确的边界框标注，劳动强度更大 6。图像分割则要求对每个物体和区域进行像素完美的掩码标注，是最耗时耗力的 10。因此，任务的选择往往是在应用所需的细节水平与数据标注的预算/时间之间进行权衡。这也解释了为何在某些场景下，物体检测因其“足够好”且成本远低于分割而被采用，同时也推动了旨在减轻标注负担的“弱监督”分割等研究方向的发展 8。

2.3.1. 语义分割：为每个像素分类

• 定义：语义分割为图像中的每个像素分配一个类别标签（例如，“汽车”、“道路”、“天空”）。其关键特点是，它将同一类别的所有实例视为一个单一的实体。它既分割“物体”（things，可数的对象，如汽车、人），也分割“背景”（stuff，无定形的区域，如天空、草地），但它不区分“物体”的个体 10。
• 示例：在一张包含三辆汽车的图片中，语义分割会将所有属于这三辆车中任何一辆的像素都标记为“汽车”，从而形成一个大的、可能不连通的“汽车”掩码 15。
• 应用：语义分割非常适合于需要理解场景整体布局的应用，例如为自动驾驶识别可行驶区域（道路）和人行道 21，或在卫星图像中分析土地利用情况 12。

2.3.2. 实例分割：区分单个物体

• 定义：实例分割在语义分割的基础上更进一步，它识别并描绘出每个物体的独立实例。它将“物体”从“背景”（通常被忽略）中分离出来，并为每个不同的对象提供一个单独的掩码，即使这些对象属于同一类别 15。
• 示例：在同样包含三辆汽车的图片中，实例分割会生成三个独立的掩码，每辆车一个，从而可以对它们进行独立的计数和追踪 20。
• 应用：实例分割对于需要计数或追踪不同实体的任务至关重要，例如在医学影像中对细胞进行计数 22，零售业的库存管理，或在体育分析中追踪单个运动员。

2.3.3. 泛在分割：场景解析的统一框架

• 定义：泛在分割（Panoptic Segmentation）是最全面的分割任务，它结合了语义分割和实例分割的优点。其目标是通过为每个像素同时分配一个语义标签（“它是什么”）和一个实例ID（“它是哪一个”），来提供对场景的完整、统一的理解 15。
• 关键规则：它提供了一个整体的场景解析，其中不存在重叠的分割区域；每个像素都被唯一地分配给一个“语义-实例”对 21。
• 示例：在三辆车的图片中，泛在分割会为每辆车创建独立的掩码（如同实例分割），并且还会为背景中的“道路”、“天空”和“建筑”等创建掩码（如同语义分割），最终生成一幅覆盖整个场景的、完整的像素级地图。
• 应用：泛在分割是需要对场景进行详尽理解的应用的黄金标准，尤其是在高级自动驾驶领域。在这种场景下，系统需要同时理解一般环境（“背景”）和特定的参与者（“物体”）18。泛在分割不仅是一项增量改进，更反映了该领域向整体、统一场景理解的观念转变。它融合了之前两条独立的研究路线（语义分割关注“背景”，实例分割关注“物体”），形成了一个新的问题范式，迫使模型以连贯的方式对整个场景进行推理 15。这种统一的框架对于像自动驾驶这样复杂的应用至关重要，因为它无法容忍对“物体”和“背景”存在独立且可能相互冲突的理解。

任务	回答的主要问题	输出粒度	输出格式	主要应用案例
图像分类	“这张图片是什么？”	图像级	单个或多个类别标签	内容分类、医学诊断（疾病有无）、照片整理 6
物体检测	“图片中有什么，它们在哪里？”	物体级	多个边界框 + 类别标签	自动驾驶、安防监控、零售分析 6
图像分割	“图片中万物的精确边界在哪里？”	像素级	像素级掩码	自动驾驶（可行驶区域）、医学影像分析（器官分割）12

特性	语义分割 (Semantic Segmentation)	实例分割 (Instance Segmentation)	泛在分割 (Panoptic Segmentation)
定义	为每个像素分配一个类别标签；将同一类的所有物体视为一个实体。	为每个像素分配类别标签，并识别物体的单个实例。	结合语义和实例分割，为每个像素分配一个类别标签和一个实例ID。
实例识别	不区分同一类别的多个物体。	区分同一类别的不同物体。	既识别类别，也识别每个物体的唯一实例。
处理对象	同时处理“物体 (Things)”和“背景 (Stuff)”，但不区分物体实例。	主要关注“物体 (Things)”，通常忽略“背景 (Stuff)”。	统一处理“物体 (Things)”和“背景 (Stuff)”，并区分物体实例。
分割重叠	不适用。	允许物体分割区域之间重叠。	不允许分割区域之间重叠。
评估指标	交并比 (IoU), 像素精度	平均精度 (AP)	泛在质量 (PQ)，结合了分割质量 (SQ) 和识别质量 (RQ)。
主要用例	需要对场景进行大致分类的应用，如土地利用分析。	需要区分单个物体的任务，如细胞计数。	需要全面场景理解和实例级精度的应用，如高级自动驾驶。

3. 高级与专业化视觉任务

本章节将超越核心的识别任务，探讨那些旨在从图像中推断更抽象或更复杂信息的任务，例如人体姿态、三维几何结构，以及创造全新的视觉内容。这些任务标志着计算机视觉从“识别已存在的内容”向“推断隐藏属性”和“创造新内容”的重大概念飞跃。分类、检测和分割的输出本质上是对输入图像的注释，而姿态估计、三维重建和图像生成则分别输出新的数据结构（骨架）、新的维度（3D模型）或全新的像素集。这一转变反映了从判别式人工智能（对数据进行分类）向生成式和推断式人工智能（创造数据或推断其底层结构）的演进，这是理解该领域能力边界的关键。

3.1. 姿态估计：理解关节和人体姿态

• 定义与目的：姿态估计任务旨在确定物体的位置和方向，或更常见的是，确定图像或视频中人体关节（关键点）的配置 2。其目标是为目标主体创建一个运动学骨架或“火柴人”式的表示。
• 方法论：该任务通常涉及首先检测人体，然后定位其关键点（如肩膀、肘部、膝盖、手腕等）。现代方法利用深度学习模型，通过训练来回归这些关键点的二维或三维坐标 24。其挑战在于处理遮挡、多变的外观，以及从二维图像推断三维姿态时固有的模糊性 25。
• 应用：姿态估计是许多更高级别应用的基础任务 24。其应用实例包括：
  • 行为识别：根据人的身体语言来理解其行为 24。
  • 人机交互：通过手势控制系统 24。
  • 体育分析：分析运动员的姿势和技术动作 16。
  • 增强现实：将虚拟物体叠加到人体上。
  • 自动驾驶：分析驾驶员和乘客的行为，以预警异常驾驶状态 24。

3.2. 三维重建：从二维数据推断第三维度

• 定义与目的：三维重建是指从二维图像或视频创建物体或场景的三维模型的过程 2。其目标是从平面图像中捕捉现实世界的几何形状和结构。
• 方法论：该任务涉及利用多视角信息或其他线索来推断深度。
  • 运动恢复结构 (Structure from Motion, SfM)：通过分析从不同视点拍摄的一系列二维图像，同时估计相机姿态和场景中点的三维坐标，来重建三维场景 3。
  • 立体视觉 (Stereo Vision)：使用两个或多个位置已知的相机，通过分析图像之间的视差（差异）来计算深度，模拟人类的双眼视觉 3。
  • 深度学习方法：现代方法使用神经网络直接从单张图像估计深度图（单目深度估计）。
• 应用：三维重建广泛应用于机器人导航和地图构建 3，增强现实和虚拟现实（AR/VR）中创建沉浸式环境 2，文化遗产保护 3，以及工业检测等领域。

3.3. 图像生成：用人工智能创造新颖的视觉内容

• 定义与目的：图像生成是生成式人工智能的一个子领域，涉及创建与训练数据集特征相似的、全新的、逼真的合成图像 2。其目标是让模型学习数据集的底层分布，以便能够生成新颖的样本 26。
• 方法论：本节将介绍并比较两种主流的现代方法。
  • 生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GANs)：
    • 工作原理：基于一个由两个部分组成的竞争性博弈：一个生成器（从随机噪声中创建假图像）和一个判别器（试图区分真实图像和假图像）。两者同时进行训练，直到生成器产生的图像逼真到判别器无法有效区分 26。
    • 优点：生成速度快，能够产生非常清晰、高质量的图像 27。
    • 缺点：训练过程不稳定，容易出现“模式崩溃”（即生成器只产生有限种类的输出）28。
  • 扩散模型 (Diffusion Models)：
    • 工作原理：一个两阶段过程。首先，一个前向过程在多个步骤中逐渐向真实图像添加噪声，直到其变为纯噪声。然后，训练一个神经网络来执行反向过程，学习如何逐步地从纯噪声中去噪，最终生成一张清晰、连贯的图像 26。
    • 优点：训练更稳定，产生的输出质量和多样性通常优于GAN，且不易发生模式崩溃 26。
    • 缺点：由于其迭代去噪的过程，生成时间显著慢于GAN 27。
• 应用：图像生成不仅是一项独立的应用，它还与其他计算机视觉任务形成了强大的共生关系。生成逼真的、带标签的合成数据的能力，有助于解决前文提到的数据标注瓶颈问题。例如，当缺乏足够的3D标注数据时，合成训练图像可以推动3D姿态估计等领域的发展 25。这种“合成数据”的应用形成了一个良性循环：更好的生成模型可以创造更好的合成训练数据，从而帮助训练出更好的识别模型；而这些改进的识别模型反过来又可能为训练下一代生成模型提供更好的反馈或标签。这个循环是推动该领域进步的关键引擎，使研究人员能够解决那些真实世界数据稀少、昂贵或难以收集的问题（例如，自动驾驶车辆的碰撞场景）。其他应用还包括为艺术和媒体创作内容 27，超分辨率成像 29，以及科学可视化 30。

特性	生成对抗网络 (GANs)	扩散模型 (Diffusion Models)
核心原理	对抗性训练	迭代去噪
关键组件	生成器 (Generator) / 判别器 (Discriminator)	前向过程 (Forward Process) / 反向过程 (Reverse Process)
优点	生成速度快、图像清晰度高	训练稳定、输出多样性高、质量更优
缺点	训练不稳定、易发生模式崩溃	推理速度慢
常见应用	图像生成、数据增强、风格迁移	高保真度图像生成、文本到图像合成

4. 分析动态场景：视频理解导论

本章节将从静态图像分析过渡到更为复杂的视频领域。在视频中，时间维度的引入带来了新的挑战，同时也催生了与运动、行为和时序事件相关的新任务。

4.1. 视频物体追踪：在时空中跟踪物体

• 定义与目的：视频物体追踪是指在视频的第一帧中定位一个物体，然后在后续的帧中持续跟踪其运动和轨迹的过程 2。其目标是在时间维度上维持一个或多个物体的身份和位置信息 32。
• 与物体检测的关系：物体追踪是物体检测在帧序列上的直接延伸 31。物体检测作用于单张图像，而追踪则增加了时间对应性的挑战——即将同一物体从一帧关联到下一帧 33。
• 方法论：该任务通常包括对目标的初始检测，然后通过运动估计来预测其在下一帧的位置，并利用外观建模来处理因光照、姿态变化或部分遮挡而导致的外观改变 31。
• 应用：视频物体追踪在安防监控系统 16、交通流量监测、体育分析中追踪运动员和球 34，以及机器人与移动物体交互等领域至关重要。

4.2. 视频行为识别：解读时序事件与行为

• 定义与目的：视频行为识别任务旨在识别和分类视频中主体所执行的动作或活动（例如，“跑步”、“弹吉他”、“握手”）4。其目标是理解在一段时间内发生的运动和交互的语义内容。
• 关键挑战：与静态图像分类不同，行为识别必须有效地对空间信息（帧中物体的外观）和时间信息（物体如何随时间移动和变化）进行建模 11。视频数据的高维度和高可变性使其成为一项复杂的任务 4。时间维度的引入导致了数据量和计算复杂度的爆炸式增长，这是视频理解领域的一个决定性挑战，并深刻影响着算法设计和硬件需求 4。
• 方法论：早期方法在单帧上使用二维CNN，然后融合时间信息。现代方法通常使用三维CNN，在空间和时间维度上同时进行卷积，或者采用双流网络，并行处理空间信息（RGB帧）和时间信息（光流）11。
• 应用：视频行为识别的应用包括智能监控中检测可疑活动 32，人机交互，基于内容的视频搜索（例如，在足球比赛中查找所有“庆祝进球”的片段），以及在老年人监护中检测摔倒事件 4。

正如静态图像分析存在一个粒度层次结构，视频分析也存在一个时间抽象的光谱。物体追踪在较低的抽象层次上运作，其输出是像素或边界框的轨迹——一种对运动的几何描述 31。而行为识别则在更高的语义层次上运作，其输出是某个时间段的类别标签——一种对事件意义的解读 11。这种分层关系表明，机器是通过从原始运动（追踪回答“它去了哪里？”）到有意义的行为（行为识别回答“它在做什么？”）的逐步推理，来构建对动态场景的复杂理解的 33。

5. 综合与未来展望

本结论性章节将综合前述概念，通过真实世界的系统案例展示不同任务如何组合应用，并对该领域的发展前景进行展望。

5.1. 任务的协同作用：视觉系统如何组合能力解决复杂问题

在实际应用中，本报告中描述的各项计算机视觉任务很少被孤立使用。相反，它们构成了一个能力工具箱，通过相互链接和组合，构建出能够解决复杂问题的精密系统。

• 案例：自动驾驶汽车：自动驾驶汽车的视觉系统是任务集成的典范。它综合运用了多种视觉能力：
  • 泛在分割：用于理解整个驾驶场景，包括道路、天空、建筑等，并识别所有其他交通参与者 17。
  • 物体检测与追踪：用于在时间上持续跟踪其他车辆、行人和骑行者的位置和轨迹 16。
  • 姿态估计：用于预测行人的意图（例如，他们是否准备踏入车道），从而做出更安全的决策 24。
• 案例：智能零售：像Amazon Go这样的自动化商店，其后台系统结合了以下技术：
  • 物体检测：用于识别货架上的商品。
  • 姿态估计与物体追踪：用于将顾客与其拿取的商品关联起来。
  • 行为识别：用于判断顾客是取走了商品还是将其放回了货架 17。

这些案例清晰地表明，计算机视觉是一个模块化的领域，复杂的系统行为是通过组合多个简单、专业的任务而实现的。

5.2. 新兴趋势与计算机视觉的未来

最后，本节将简要探讨该领域的研究前沿和未来发展方向。

• 效率与实时性能：一个持续的趋势是开发不仅准确，而且轻量、快速的模型，以便能够部署在边缘设备上（如手机、嵌入式系统），实现实时响应 36。
• 多模态学习：将视觉与其他数据模态（如语言和音频）相集成，是构建更全面、更具情境感知能力的人工智能系统的关键方向。文本到图像的生成是视觉与语言结合的成功范例，而音视频数据的联合分析则能带来更丰富的理解 11。
• 可信赖人工智能：随着计算机视觉在医疗、自动驾驶等关键领域的应用日益广泛，如何使视觉系统更可靠、可解释和鲁棒，已成为一个日益重要的研究焦点 37。
• 结论：计算机视觉是一个广阔且发展迅速的领域。通过将“机器视觉”这一宏大目标分解为一系列定义明确的任务，该领域已经取得了非凡的进展。从识别图像中的物体，到理解视频中的复杂行为，再到创造全新的视觉内容，计算机视觉技术正持续不断地推动着各行各业的变革与创新。展望未来，随着算法的不断优化、数据的日益丰富以及计算能力的持续增强，计算机视觉必将在更多领域展现其巨大的潜力。