计算机视觉主要任务是什么？

计算机视觉的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的信息。计算机视觉任务的主要类型有以下几种：

物体检测：物体检测是视觉感知的第一步，也是计算机视觉的一个重要分支。物体检测的目标，就是用框去标出物体的位置，并给出物体的类别。物体检测和图像分类不一样，检测侧重于物体的搜索，而且物体检测的目标必须要有固定的形状和轮廓。图像分类可以是任意的目标，这个目标可能是物体，也可能是一些属性或者场景。

物体识别（狭义）：计算机视觉的经典问题便是判定一组图像数据中是否包含某个特定的物体，图像特征或运动状态。这一问题通常可以通过机器自动解决，但是到目前为止，还没有某个单一的方法能够广泛的对各种情况进行判定：在任意环境中识别任意物体。

图像分类：图像分类问题就是给输入图像分配标签的任务，这是计算机视觉的核心问题之一。这个过程往往与机器学习和深度学习不可分割。

物体定位：如果说图像识别解决的是what，那么，物体定位解决的则是where的问题。利用计算视觉技术找到图像中某一目标物体在图像中的位置，即定位。目标物体的定位对于计算机视觉在安防、自动驾驶等领域的应用有着至关重要的意义。

图像分割：在图像处理过程中，有时会需要对图像进行分割来提取有价值的用于后继处理的部分，例如筛选特征点，或者分割一或多幅图片中含有特定目标的部分等。

计算机视觉是通过创建人工模型来模拟本由人类执行的视觉任务。其本质是模拟人类的感知与观察的一个过程。这个过程不止识别，而是包含了一系列的过程，并且最终是可以在人工系统中被理解和实现的。