简介：摘要：本文深入探讨了计算机视觉技术在图像识别与处理中的基础、应用与优化方法。首先介绍了图像获取与表示、预处理、特征提取与选择等基础步骤，为后续任务奠定了坚实基础。随后，详细阐述了计算机视觉在目标检测、图像分类、人脸识别和物体跟踪等方面的应用，展示了其在多个领域的重要性。同时，强调了图像处理中的滤波、分割、边缘检测以及融合与合成等关键技术。最后，深入讨论了优化方法，包括深度学习应用、硬件加速、模型压缩与轻量化以及实时性能优化。这些方法为提高计算机视觉系统的性能、效率和适用性提供了关键支持。然而，仍需解决数据质量和实时性等方面的挑战。总体而言，本文全面阐释了计算机视觉技术的前沿发展，为未来研究提供了启示。
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