在计算机科学和人工智能领域，"CV" 通常指的是 "Computer Vision"（计算机视觉）。计算机视觉是研究如何使计算机能够从图像或视频中获取、处理和理解视觉信息的科学和技术。计算机视觉的目标是使计算机能够自动执行人类视觉系统所能做的任务。
一、计算机视觉的主要任务
计算机视觉包括许多不同的任务和应用，以下是一些主要任务：
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图像分类：将图像分配给一个或多个预定义的类别。例如，识别图像中的物体是猫还是狗。
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目标检测：在图像中找到并标记出特定的物体。例如，在街景图像中检测出所有的汽车和行人。
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实例分割：不仅检测出物体，还要为每个物体生成一个像素级的掩码。例如，在图像中分割出每个物体的轮廓。
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语义分割：将图像中的每个像素分配给一个类别。例如，将图像中的每个像素分配给道路、建筑物、天空等类别。
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姿态估计：检测图像或视频中人的身体姿态。例如，识别人类的关节位置和姿态。
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图像生成和修复：生成新的图像或修复损坏的图像。例如，使用生成对抗网络（GAN）生成逼真的图像。
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面部识别：识别和验证图像或视频中的人脸。例如，在安防系统中识别出特定的人。
部分详细解释理解：
（a）图像分类（目标检测）：一张图像中是否含某种物体
（b）物体定位（目标检测与目标识别）：确定目标位置和所属类别。
（c）语义分割（目标分割和目标分类）：对图像进行像素级分类，预测每个像素属于的类别，不区分个体；（所有的CUBE一个颜色）
（d）实例分割（目标分割和目标识别）：定位图中每个物体，并进行像素级标注，区分不同个体；（CUBE都是不同颜色）
其中：
目标检测（object detection）
除了要告诉输入图像中包含了哪类目前外，还要框出该目标的具体位置和大小（bounding boxes）
目标识别（objec recognition）
是指明一幅输入图像中包含的目标是谁。其输入为一幅图像在确定其类别的基础上，进一步确定这个目标是谁(比如:小明，短脚猫等)
目标分割（object segmentation）
目标分割是对目标进行像素级的目标检测，即不是用边框将目标框起来，而是需要知道哪个像素是不是属于目标的一部分
目标分类（object classification）
对于一幅图像(其中包含一个主要的对象)，确定该幅图像是哪一个类别(比如:海滩，楼房)
打标工具：
labelimg是一种矩形标注工具，常用于目标识别和目标检测，其标记数据输出为.xml和.txt
labelme是一种多边形标注工具，可以准确的将轮廓标注出来，常用于分割，其标记输出格式为json
其中，labelimg和labelme的安装如链接所示：
【Yolo学习-内容标定】labelimg与labelme打标工具的安装与使用_labelme2yolo-CSDN博客
二、计算机视觉的应用领域
计算机视觉技术广泛应用于各种领域，包括但不限于：
- 自动驾驶：用于检测道路、车辆、行人和交通标志。
- 安防监控：用于人脸识别、行为分析和异常检测。
- 医疗影像：用于疾病诊断、手术导航和医学图像分析。
- 工业自动化：用于质量检测、机器人导航和自动化生产线。
- 增强现实：用于实时对象识别和增强现实效果。
三、计算机视觉的工具和框架
许多工具和框架可以帮助开发计算机视觉应用，包括：
- OpenCV：一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
- TensorFlow 和 PyTorch：深度学习框架，广泛用于训练和部署计算机视觉模型。
- YOLO（You Only Look Once）：一种实时目标检测系统，具有高效的检测性能。
- Detectron2：Facebook AI Research 开发的目标检测和分割框架。
总之，计算机视觉是一个快速发展的领域，随着深度学习和其他先进技术的进步，计算机视觉在各个行业中的应用越来越广泛。
