本文概述了计算机视觉和图像识别，涉及图像处理、特征提取、目标检测、图像识别和深度学习等领域，阐述了其在医学、自动驾驶、安全监控等领域的应用，并提供了Python和相关库的代码示例。
计算机视觉和图像识别是计算机科学领域中重要的研究方向，涉及通过计算机算法和技术来模拟人类视觉系统，使计算机能够理解和解释图像或视频数据。它在各个领域都有广泛的应用，包括医学影像分析、自动驾驶、安全监控、人脸识别等。本文将介绍计算机视觉和图像识别的基本概念和常用技术，并提供一些相关的源代码示例。
- 图像处理与特征提取
图像处理是计算机视觉的基础，它包括对图像进行预处理、增强和分割等操作。常用的图像处理技术包括图像平滑、边缘检测、图像滤波等。特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征，用于后续的图像分类或目标识别任务。常用的特征提取方法有灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）等。
下面是一个使用Python和OpenCV库进行图像平滑和边缘检测的示例代码：
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg'
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