计算机视觉

从图像识别、目标检测到生成式视觉模型，其强大的泛化能力和跨任务迁移潜力，正在不断拓宽视觉AI的边界。

你是否想过，每天使用的手机、笔记本电脑和电动车，它们的动力来源——电池，是如何制造出来的？虽然我们每天都离不开电池，却很少有人真正了解它的制造过程。

深入了解计算机视觉与面部识别技术的基础、现状、应用及未来发展方向，对于推动技术进步和规范应用具有重要意义。

在当今快速发展的技术浪潮中，计算机视觉（CV）和机器学习（ML）作为前沿领域，正在经历一场深刻的变革。

随着深度学习和人工智能的发展，我们正站在一个新的技术革命的门槛上，未来充满无限可能。

计算机视觉（Computer Vision, CV）领域的一项重大突破——视觉预训练模型（VPMs）正引领我们走向一个全新的视界。

计算机视觉是人工智能领域中的一个分支，涉及图像处理、模式识别、机器学习、深度学习等多个领域。

从目标跟踪的应用场景，底层模型，组件，类型和具体算法几个方面对目标跟踪做了全方面的介绍，非常好的入门文章。

计算机视觉、计算机图形学和数字图像处理是计算机科学领域内三个紧密相连但又各具特色的学科。

让我们深入了解每种格式在图像处理方面的独特特性，并提供实际的代码示例，展示如何使用Python中的OpenCV加载和保存这些格式。