本文探讨了手机CIS技术中计算机视觉的重要性，包括实时目标检测和跟踪、深度学习与神经网络的应用，并提供了相关代码示例，如TensorFlow的目标检测、Keras的图像分类和OpenCV的人脸识别。
计算机视觉是一门研究如何让计算机理解和解释图像和视频数据的领域。随着移动设备的普及和性能的提升，计算机视觉在手机CIS（图像传感器）技术中扮演着越来越重要的角色。本文将介绍手机CIS技术中计算机视觉的趋势，并提供相应的源代码示例。
- 实时目标检测和跟踪
实时目标检测和跟踪是计算机视觉中的重要任务，它可以在图像或视频中准确地检测和跟踪物体。在手机CIS技术中，实时目标检测和跟踪可以应用于许多场景，如人脸识别、手势识别和增强现实等。下面是一个使用TensorFlow库进行实时目标检测的简单示例代码：
import tensorflow as tf
import cv2
# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('object_detection_model.h5'
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