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计算机视觉相关主题

        主要有两个最主要的层面，几何和语义。几何层面描述了客观事实，比如物体的距离、大小、形状、位置等。语义层面则是从人类抽象出的概念出发，描述了物体是什么、行为是什么、为什么，比如自动驾驶场景中识别出信号灯，行人等物体，并能感知到这些物体的行为。

        举例说明，对于几何层面，对下图进行解读

        几何层面会探测出物体的几何形状、位置结构等信息。

        对于语义层面，对同样的图片进行解读

        语义识别会检测出N个物体，比如人物，餐具等。

        将几何探测和语义分析结合到一起就能实现非常多的应用了。

三维测量与建模的应用举例

        深度图生成，三维表面建模相关应用。

        影视CG特效，智能驾驶相关应用。

        场景分割，目标跟踪，体感游戏相关应用。

        医学领域应用，MRI和辅助手术。

视觉处理中的挑战问题

        不同视角下的同名点匹配问题。

         不同光照条件下，同样的场景的阴影和物体亮度都不一样。

        不同尺度下对同一物体的判断会受影响。

        不同角度观察同一物体所产生的变化，或者是物体不同形态时（比如奔跑的马和静止的马），如何能识别出目标物体。

        物体被前景物体所遮挡，如何准确识别。 

        物体表面和背景相似，或者背景纹理非常复杂的时候，如何正确提取特征识别物体。 

        运动中的物体，sensor采集的图像会模糊。

        同类物体不同形状，如何准确识别。