的这个分支触及检测图画或视频中的一个或多个事物。例如，监控摄像头可以智能地辨认人类及其活动（没有运动，或刀具等东西），因而这些可疑活动被符号。

　　图画切割是一种像素级计算机视觉技能，用于确认给定图画中的内容。它不同于图画辨认（运用一个或多个标签符号完好图画）和方针检测（经过在图画周围创立鸿沟框来定位图画内的内容）。图画切割供给有关图画内容的更细粒度的信息。

　　图画分类是依据图画周围的视觉内容对图画进行分类的进程。该进程需求专心于相邻像素之间的联系。具有预订形式的数据库组成了分类体系。

　　将这些形式与已辨认的方针作比较以确认其分类。车辆导航、生物丈量、视频监控、生物医学成像等范畴都获益于图画分类。

　　实时增强增强实际运用严峻依靠计算机视觉。该技能使AR运用程序可以实时检测物理事物（物理方位内的外表和单个物体），并运用这一些数据在物理环境中定位虚拟物体。

　　面部辨认面部辨认技能的方针是辨认相片中的物品或人脸。因为人脸的多样性-表情，情绪，肤色，相机质量，方位或方向，图画分辨率等-它是计算机视觉更困难的运用之一。

　　但是，这种办法被广泛选用。它用于在智能手机上对用户进行身份验证。当Facebook为相片中的人物主张标签时，它选用了相同的办法。

　　体系发现特点或数据形式的才能称为形式辨认。形式可所以循环数据序列或已添加到体系中的一组数据。

　　在图片中查找方针的边际便是边际检测的全部内容。这是经过查验测验亮度不连续性来完成的。在数据提取和图画切割中，边际检测十分有用。

　　许多农业公司运用计算机视觉来监测收成并处理常见的农业问题，如杂草成长和营养缺乏。计算机视觉体系分析来自卫星、无人机和飞机的相片，以便及早发觉缺点，然后防止可防止的经济损失。

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